AI native 公司只招三种人

Space 和 Pages 是 DevDay 上最不起眼的发布之一，但它们带来的变化可能最根本。它们把一份过去要五个人接力完成的方案压进了同一个页面，谁离问题最近，谁就顺手做完。

接力棒没有了，跑接力的人也就没有了位置。

AI native 公司的招聘会分成三种人。少数做商业与战略判断的人，大量按工作流计价的人，还有设计工作流的人。今天人数最多的执行与协调层，已经失去了位置。

而且这三种人不是三个等级，是三张不同的计价表，彼此之间没有上升通道。

中间层不是被替代，是被取消的

中间层消失的不是活，是“交接”这个动作。

OpenAI 分析了 80 多万条美国用户在 ChatGPT 里的工作消息。在带有职业特征的消息里，43.5% 的内容属于别的职业。如果把“写文档、做摘要、排日程”这类每个行业都在用的动作剔除掉，还在往别人地盘伸手的比例更夸张，客服 77%、设计师 75%、人力资源 69%、法律 56%、市场 53%。再往后跟了 6,200 名连续使用的用户四个月，跨职业任务占他们职业相关使用的比例，从 4 月的 13.1% 涨到 7 月的 25.9%。

AI 暂时还没有抢走谁的工作，至少现在还不明显。这是人的工作变宽了。OpenAI 自己的解释是，有一些本来需要交接给别人做的事，现在遇到问题的那个人自己就做完了。

中间层的位置，正好卡在这些交接上。一个协调岗位的产出，就是“把活从一个人手里挪到下一个人手里”，具体动作是催进度、对齐口径、把信息从 A 搬到 B。它存在的全部理由，是流程有断点。断点被抹平之后，它就没有产出可以卖了。

所以中间层不是被 AI 替代的。这件事不需要 AI 会做，它只要让“挪”这个动作变得没有必要。

更麻烦的是，这一层的消失不会表现为裁员。OpenAI 给 921 个职业、大约 1.48 亿个岗位做完分类后，写下的判断是，变化会先出现在招聘、初级岗位、工资和工作构成上，而不是出现在裁员数字里。等你从新闻里读到裁员，读到的已经是结果，不是信号。

同一份框架里还有一句值得 HR 逐字读的结论。被 AI 撬动的那批职业，也就是律师、会计、程序员、分析师、老师，也只是“重组”，而重组的核心问题是，哪些任务交给 AI、哪些留给人，以及初级岗位和职业通道还能不能继续提供学习的机会。

一家正在卖这套工具的公司，把通道还能不能提供机会写成了核心问题。

三种人

离决定最近的人，商业与战略

第一种人离“决定”最近。他们会一直很少。

不是 AI 做不到，是这种能力没有可以复制的成才路径。商业判断没有标准答案，也没有题库，只能靠反复下注、反复承受后果慢慢攒出来，所以它没法被批量生产。

这一层最不一样的地方是计价方式。他们拿的不是工资，是分账。股权、期权、分红，付给他的不是时间，而是他押上去的那一注。

下注成功的人拿到更多资源，更多资源让下一次下注更容易赢。马太效应就是从这里长出来的，而它落到人身上，是一条越来越难逾越的贫富差距鸿沟。商业能力和战略眼光没法靠学校批量生产，它们更多来自资源和试错的长期积累，而这些积累本身就分布不均。富者越富不是道德问题，是复利问题。它带来的结果却是道德问题。

商业与战略这一层正在把工作流设计的活接过去。Proaction 的联合创始人 Colin Knudsen 是非技术出身，过去想给客户做一个定制 demo，得排队等工程师。现在他自己在 Codex 里搭，每月四到六个，每个只要 30 到 45 分钟，一个月就替下工程师 40 到 60 小时的工作。他说，没有 Codex，他很难想象自己怎么当创始人。

他不是去学了工程，他是把工程变成了自己业务工作的一部分。离客户最近的那个人，正在变成工作流的设计者。

按工作流计价的人，新蓝领

第二种人最多，而且是新长出来的一层。

他们的工作是给整条工作流当润滑剂，处理 AI 暂时做不了、或者做起来不划算的部分，把卡住的环节推过去。很多时候，他们直接听 AI 的指令干活。AI 把工单开好，他们领走、做完、交回证据。

这一层的门槛正在被工具拉平。这一侧最典型的是 OpenClaw 这一类开源助手，它们用 MIT 许可发布，跑在你自己的电脑上，接进 Discord、iMessage、Slack、Teams、Telegram、WhatsApp 等二十多个你已经在用的地方，模型和 agent harness 都是随时可以替换的插件。OpenClaw 自己没有一个付费档位，没有托管服务，也没有 token，由一家独立的 501(c)(3) 基金会托管，现在有接近 40 万 star。

这一层的计价单位会变，月薪大概会变成时薪、日结、计件。这是我的判断，不是已经在发生的行业共识。

理由不复杂。当一份工作能被清楚地描述成“领活、做完、交回证据”，它就变成了一件可以被计价的事。能被计价，就能被比较；能被比较，价格就会往下走。公司要的也因此变了，它要的是能和 AI 配合的熟手，不是高手。

这一层不是被淘汰的人，是被重新定价的人。今天掉下来的中层白领，落点就是这里，活差不多，价格不一样了。

唯一剩下的白领，工作流设计师

第三种人的产出不是流程，是别人能照着跑的流程。设计一次，复用很多次。

Basis 的入职流程是一个可以直接参考的案例。这家给会计师事务所做 agent 的公司，把新员工第一天要做的事写成了一个 skill，里面写清触发条件、步骤、能用哪些工具、什么算做完。新人第一天拿到 Codex 和这份 skill，Codex 自己把环境在后台配好，入职从两小时压到半小时。出现重复的问题或者例外，HR 回头把 skill 改掉，下一批人直接用新版本。

流程不再依赖某一个人的在场，但团队还在，他们的新工作是处理例外。新白领的工作就是这个样子，把能重复的部分写成流程，把不能重复的部分留给自己。

这个位置其实比“白领”两个字要窄。在《AI 什么都能干之后，公司为什么还需要人》里，我把它叫做 AI native 组织架构师，它要同时理解技术和人。现在看，这个角色是两份老工作合起来的产物，一半是新的人力资源，一半是系统架构师。他们站在工作流之外设计工作流，也决定哪一步交给 AI、哪一步必须停下来等人。

他们看起来站在工作流之上，其实仍然是打工人。他们不持有资本，不拿股份，也未必有实际的管理权限。今天 HR 有多少权限，他们大概也就有多少。他们是工作流之外、一段时间里还很难被 AI 替代的人类员工，仅此而已。

这里也没有通往上一层的通道。工作流设计师再往上就是资本与战略，而两边差的不是能力，是身份：一边拿出的是时间和判断，另一边拿出的是资本，两者从来不是同一类东西。

这个位置最残酷的地方在入口。这个岗位不是招来的，是从流程里长出来的。今天的设计师，大多是原来的执行者或者协调者，在干活的过程中把流程看明白了，然后把它重写了一遍。

而中间层，正是长出这份能力的地方。

把三条赛道并在一起，差别在计价单位。做判断的人分账，按工作流干活的人计件，设计工作流的人拿的是工资，只是这份工资目前最难被替代。

“可是 AI 让人人都能当 builder”

这是最流行的一句话，也是最容易糊弄人的一句。

工具这一侧的普及是真的，甚至是免费的。MIT 许可的开源助手、几十万 star、二十多个入口、随时能换的模型和 harness，谁都可以装。但工具普及改变的是“能不能做”，它没有碰另外三件事，该做什么、交付物上写谁的名字、做错了谁承担。

这三件事才是定价的地方。

当所有人都能 build，build 本身就不再是筹码。免费给你工具，是因为工具已经不值钱了。值钱的是你拿它做什么决定，以及你能不能为这个决定负责。所有人用同一套 harness，差异就只能来自工具装不下的那部分，你的上下文、你的判断、你的署名。

招聘会问的问题换了

过去招聘问“你会做什么”，因为答案是一份技能清单。现在这个问题正在失焦。职衔还写着旧的名字，工作内容已经变了，而且变得比职衔快得多。

换上来的是三个问题：你能对什么结果负责、你能设计出别人能照着跑的流程吗、你打算成为哪一种人。

最后这个问题过去不用问，因为它有一条默认答案。先执行，再协调，最后够到决定权。这条上升通道就是中间层。现在它断了，两头还在，而且越离越远。

这才是分层真正的代价。收入一直有差距，这不是新闻。新闻是三种人之间本来该有的那条通道，正好就是今天消失得最快的那一层。

说到底，三种人只分成两类：拿分账的，和拿工资的。AI 没有发明新的分层，它只是把劳动这一侧重新切了一刀。

真正难受的不是分层本身，是它来得没有声音。它不会出现在裁员新闻里，只会出现在下一份招聘启事里，同一个岗位名字，不同的价格，不同的合同。等你意识到自己被放在了哪一层，多半已经晚了。