北京
36氪「職場Bonus」（ID：ZhiChangHongLi）
“AI會讓多少崗位消失？”、“AI來了，人的優勢在哪兒？”、“AI帶給普通職場人的新機遇在哪兒？”
2025年2月22日，職場Bonus聯合鯨選AI組織了一場名為《用AI造福你我的職業》的閉門分享會。我們邀請到《DeepSeek從入門到精通.pdf》系列創作團隊成員、國際“獨角獸”企業代表、職場工具KOL、“超級個體”獨立開發者等不同身份角色的7位嘉賓，圍繞打工人職業一生的三種狀態——「在職」、「求職」、「創業」——展開了分享和討論。
除去現場的案例演示，我們從本場閉門人才沙龍中萃取了42條干貨結論。
在職篇：開啟人機協作“包工頭模式”╱ 01
求職篇：用AI給職業競爭力做“增強現實” ╱ 02
創業篇：寧做“小池塘的大魚”，別當“巨頭的午餐” ╱ 03
在職篇：開啟人機協作“包工頭模式”
●你其實可以選擇“不被替代”
1. 一個足夠強大的開源模型，能夠打開那些因數據保密問題而不便上傳數據的企業的AI需求。DeepSeek正是在做的就是這樣一件事：讓企業能本地化部署一個足夠強大的模型，并導入自己的數據，訓練適配業務的垂直模型。
2. 這也打開了一個潛力非常大的市場：使用DeepSeek的企業或者人越多，DeepSeek的生態就會越好。這個過程中，能與DeepSeek適配的云服務廠商能賺到的錢也就越多。這也解釋了華為云、火山云等云服務廠商為什么幾乎第一時間宣布接入DeepSeek。
3. DeepSeek也正在適配國產GPU，如果DeepSeek能在國產GPU上成功適配，也是我國重新掌握AI主權的一個里程碑式事件。
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4. DeepSeek的兩個模型適用于不同的場景，對比來說：V3是想得不多，執行力很強的年輕人，適合手把手教他完成任務；R1模型更像一個資深的思考者，讓他解決宏觀的問題會激發他的創造力。
5. AI的發展超乎我們的想象，人類的數據已經不再夠AI使用，AI正在從人類的基礎之上走向一些“無人區”。
6. 現在，人與APP的交互方式正在被AI改變，未來UI設計相關崗位可能會消失。
7. 今年，國內可能會迎來很多專業的倒閉潮，如新聞、廣告、編劇等內容領域。
8. 目前來說，AI衍生出了這些新崗位：
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9. 當崗位被代替時，我們需要思考，如何與AI共生，實現人機深度配合。
（下面是李祖希團隊預估的崗位被AI替代率，僅作參考）：
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10.AI時代的鐵飯碗職業又是什么樣的呢？我們總結為，高創造性與高情感性的腦力勞動，和體力勞動。
11.在大廠里，不想被Push就要做“癌細胞”，要做那個有想法、成就事情的人。盡量不要被當成磚塊和被“同化”的那個人，哪里要用哪里搬。
12. 雖然大模型能力很強，可以提效，但是現階段我們仍然無法完全信任任何一種大模型。由于大模型幻覺等問題，AI輸出的文本無法直接滿足專業需求，需反復檢查和調整；AI可處理后的數據，也仍需人工審核。
13. 組織、企業切入AI的路徑，要從找到生成式AI擅長的場景入手，找到能與業務結合的地方是關鍵。生成式AI更擅長提煉、轉換、總結能文字化的信息和數據。
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14.人更擅長交互性高的崗位，而AI更擅長執行。因此現在的“人機結合”，人要善于充當一個“包工頭”的角色，把任務拆解，再分配給相應擅長的AI工具去完成。
●適合不同崗位職能的AI組合技
15. 分享7個職場人在工作、日常生活中使用DeepSeek的一些小技巧：
? 角色扮演法：讓 AI 扮演專家，通過身份錨定來激發 AI 在特定領域的知識表達。如，你是資深營養師，請對比生酮飲食與地中海飲食的優缺點，并用表格輸出；
? 知識蒸餾法：通過各種方法，讓復雜、混亂的信息變得更簡單、更有規律。如，把化學元素周期表轉化為故事法；
? 顆粒度調節器：面對復雜問題時形成遞進式分析框架，幫助理解和快速構建對事物的清晰的認知。如，從宏觀、中觀、微觀視角分析新能源汽車的市場前景，每個層面包含3個要點；
? 時間軸推演法：幫助從時間維度上系統的梳理事件的發展脈絡，更清晰地識別出關鍵節點和潛在趨勢。如，結合2024年擺攤經濟的現狀，預測下2025年可能會出現的爆發式增長的機會；
? 極端測試法：通過加注極端條件激發AI提供更加穩定安全的策略方案來減少方案的風險。如，當直播在線人數突破500萬人，請制定跨境電商物流延誤的應急方案，細化到48/72/96小時應對策略；
? 逆向思維法：幫助在事情開始前明確實現目標的路徑。如，我想在2026年考研成功，幫我制定一份1年的學習計劃，包括需要學習的資料以及每個科目的學習時間安排；
? 情景模擬法：通過 AI 模擬場景，提前準備應對策略，增強應對突發情況的能力。如，模擬一場汽車新品發布活動，預演座位安排、現場互動、新品展示等活動細節。
16. 分享讓DeepSeek在一個小時內寫完1萬字項目書的流程：
? 核心策略：框架復制+模塊填充+數據嫁接。
? 第一步：5分鐘——用AI暴力生成框架（目標：3000字）——提示詞：你是xxxx（角色），請用xxxx（格式），輸出一份《xxxx》（項目書名稱）的完整目錄，+提要求（如，需要包含10個核心章節，每章下細分3-5個小節，并標注每個小節的建議字數，要求總計字數10000字）。
? 第二步：20分鐘——用AI批量填充模塊（目標：6000字）——針對每個小節單獨提問（如，寫一段‘2.1 功能分區’的內容，要求包含自動化立體倉庫、AGV調度中心、冷鏈專區的技術參數，用數據列表形式呈現。）
? 第三步：20分鐘——用AI補全軟性內容（目標：1000字）——添加政策背書、風險評估、效益計算等軟性內容，如列出智能物流園區常見的3大技術風險（如AGV系統宕機），每項配100字應對方案。
? 第四步：10分鐘——用AI優化——統一話術，如，將以下段落改寫成政府報告風格，加入“數字化轉型”、“雙碳戰略”等關鍵詞：{粘貼原文}；+最終潤色，如，檢查以下方案書邏輯漏洞，列出3個可能被客戶質疑的點，并給出應對答案。
17. LLM（大語言模型）要想適配企業級應用，整理出開放和結構化的數據源是前提。字節飛書可以通過多維表格，實現數據的線上結構化和管理權限的顆粒化。
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18. 可以用DeepSeek倒推“指令”的初衷。因為DeepSeek更懂中文語境，通過將自己的工齡、崗位以及工作內容告訴DeepSeek，可以讓DeepSeek倒推出老板給你發出指令的目的，以此來優化自己的工作內容，讓產出變得更有的放矢，職場溝通效率更高。
19. 研發端，程序員可以使用通義靈碼來提效；職能端，使用通用大模型，如豆包、Kimi等工具做日常工作的信息檢索、匯總，或參與創意的生成等工作。
20. 今年大家可以期待下大廠在AI在具體場景的應用布局，未來會出現越來越多一站式的工具打包，比如夸克APP就借助AI搜索領域優勢帶來的數據洞察，進一步推出了AI視頻總結、AI寫作、AI PPT等特色功能，可滿足職場綜合性使用需求。
關于更多AI工具推薦的內容，可以閱讀《我們訪談了10個職場卷王，看看他們到底都在用哪些AI》
求職篇：用AI給職業競爭力做“增強現實”
●更快看清“冰山下的自己”
21. 我們說年輕的人重在找到熱愛，有經驗沉淀的人重在忠于熱愛。現在行業這么卷的情況下，企業對求職者的要求也正在提升。如果求職者想在一個領域深耕，光有興趣不行，更需要熱愛并擅長，才能在競爭中更具優勢。
22. 所以現在找工作最重要的，其實是求職者要看清楚自己，找到自己的熱愛與擅長的交集。職升機AI小程序，可以幫助求職者先找到“冰山下的自己”，根據自己未被發現的特質，匹配市面上的崗位，這更適合轉行、在找機會的人。
23. 激烈的市場競爭當中，找到工作不再是求職者的終極目的。“找到一份有深耕前景、能讓自己持續發光發熱”的工作，成為了求職者心目中的“滿分答案”。這就要求求職者不光要了解崗位，更要對公司內部情況了如指掌。（別干著干著老板跑路了）
24. 2022年初到現在，市場上關于求職輔導的需求正火速攀升。
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●用AI把簡歷“PS”成HR眼中的滿分答案
25. 可以巧用AI技術（如Cedars.AI），將你的簡歷也針對崗位JD，進行“定制化”的排版、投遞。
26.使用AI就像上個時代的“熟練使用Office”，企業需要能更靈活使用AI工具的求職者。
27. 求職者也要在自己求職的階段“巧用”相關的AI產品。求職工具并不能改變求職市場，因為市場是需求決定的，但是求職工具可以讓進入崗位的一些人發生轉換。（你不用，別人就用啦！）
創業篇：寧做“小池塘的大魚”，別當“巨頭的午餐”
●在巨頭陰影下找到爆發性切口
28. 對于應用開發者來說，技術是AI面試應用里，最不能拉開差距的環節。前期技術突破還可以，后期96%和98%的輸出效果，體現在產品上的差距并不大。
29. 做AI創業要做的足夠垂直，比如PPT方面，有拿政企PPT當語料喂出的專門服務政企端PPT需求端產品，未來是不是也可以有服務教育、教師端需求的產品出現。
30. 創業者可以找大廠不關注的“小而美”，或者AI時代衍生的新需求，來做“酒香不怕巷子深”的事情。不放棄任何一個短期能賺錢的機會，也不要一心想著做大，先活下來再說。
31. 作為創業這很明確的一點就是，創業一定要去人才聚集的地方——北京。
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32. 不一定要產品做得好，而是抓住用戶的痛點，跟上節點，流量自然就來了。所以要在節點前，把事情提前做好。
33. 普通創業者需要減少做需求上的創新，回歸價值和真需求，專注自己擅長的領域，慢慢拓展，長期堅持。
34.創業不是在最短時間內登頂的游戲，而是不斷避險的過程。普通人創業，追求從細分領域做壟斷，先創“小”業，避免與大廠競爭和高投入。
●用成本控制和反脆弱模型活下去
35. 推廣角度來說，產品的名字很重要，做中文市場要用中文名字，英文名字不利于傳播。
36. 在產品設計階段，就要想辦法把增長做到產品里面，如：邀請新用戶、打卡機制、小紅書種草等。付費/勞動相結合，不想付費的用戶可以做“拉新”獲得收益。
37. 模型產生的工程質量肯定是能超過人的。三四萬成本的程序員做的事情，大部分是可以被生成式AI代替的。
38. 當前大模型產品在代碼補齊的準確率上限為40%。預計未來3-5年，模型能夠解決1-2層邏輯鏈條的轉化問題，也就是泛化的雙層邏輯計算。
39.做AI應用一定要不斷降低用戶的使用門檻。
40. 一定要去做全球范圍的競爭。
41. 大模型時代，沒有超級應用，只有超級智能。
42. 現階段來說，無論是做產品、做創業，還是什么，完成要比完美更重要。
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撰文|陳佳惠
編輯|陳桐
排版|宋九卿
封面圖|Midjourney
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