当 " 文科生迎来春天 " 成为社交媒体上的热门话题时，博主 Rockabilly 王瑶的感受并不那么强烈。

过去一年多时间里，这位哈佛大学硕士毕业生向海外企业投出超 1000 份简历，AI 方向占了 600 多份——换来 9 次面试机会，其中仅 6 次来自 AI 公司，最终进入一家硅谷 AI 创业公司工作。她告诉第一财经记者，自己很难认同网络上关于 "AI 大厂疯抢文科生 " 的说法。

今年以来，" 文科生迎来春天 ""AI 大厂月薪 3 万疯抢文科生 " 等话题受到热议。从 Prompt 工程师到 AI 训练师，从 AI 伦理研究员到模型评测专家，一批新职业不断出现。与此同时，Google DeepMind 聘请哲学家研究机器意识，Anthropic 让哲学博士参与 Claude 价值观设计，这些消息似乎不断强化着一种印象：AI 时代正在重新拥抱文科生。

但当第一财经记者与多位身处 AI 行业的文科背景从业者交流时，更复杂的现实逐渐浮现出来。

文科生的春天，并非大厂开始争抢文科毕业生，而是那些过去被视为 " 软技能 " 的能力——理解语言、洞察用户、跨领域沟通、组织信息以及构建叙事正在被重新定价。但仅有这些还不够，它们必须与 AI 工具实操能力、数据意识和产品思维嵌套在一起，才能构成新的竞争力。

春天还没来

春天的气息谈不上扑面而来——这是多位受访者共同的感受。

王瑶毕业于国内某双一流高校文科硕士专业，在深圳从事了几年教学工作。之后，她又计划出国留学深造，特地选择了涵盖设计与技术的专业，成功申请到哈佛大学的研究生，并在 2024 年前往美国求学。

在读期间，她就开始找 AI、教育两大方向的工作，简历投递总数量超 1000 份，其中向 AI 企业投出 600 多份。但现实很残酷，即便头顶哈佛光环，并在求学期间选修了产品设计、代码等基础课程，王瑶在美国就业市场的尝试依然屡屡碰壁，仅有 9 家公司抛出面试 " 橄榄枝 "，其中 6 家是来自 AI 公司。

在美国科技大厂每年 9 月集中开放的 APM（产品管理培训生）岗位招聘中，她投递的谷歌、Meta 等巨头简历全部石沉大海。一家 AI 初创公司被她寄予厚望，但在走完终面流程后，她还是落选了。相关负责人解释称，公司更倾向于理工科背景的求职者。

直到去年 7 月，她在焦虑中幸运地拿到硅谷一家 AI 初创公司的产品经理实习 offer，并在年底顺利转正。

无论是海外 AI 大厂还是国内头部企业，真正进入核心岗位的人依然是最顶尖的一批人才。王瑶研究了美国 AI 大厂招聘的华人画像，他们大多拥有美国 TOP 高校或者清北等名校教育背景。诸如 AI 伦理研究员等岗位，更是比较小众，" 一般来说只有 AI 大厂才会开设如此细分的岗位，竞争非常激烈。"

英语专业毕业生杨宏也有类似感受。大三那年，ChatGPT 的爆火让他萌生了闯入 AI 行业的想法。他在 B 站上疯狂搜索 Python 和机器学习自学，还尝试创业做 AI 项目，但以失败告终。

后来杨宏转向求职，三个月里他向大部分 AI 相关实习岗位投递简历，但都无结果。" 看到‘本科生 + 英专生’、垂直经验又少，HR 估计也觉得不太合适。"

最终，杨宏在去年暑期进入国内某头部大厂 AI 部门实习。真正帮他敲开大门的，不是英语专业，而是那段失败的创业经历。在秋招时，他还获得了期待已久的工作机会——被一家头部大厂的 AI 产品经理岗位正式录用。

中南大学行政管理专业毕业生康康的路径略不同。她去年年底入职一家 AI 创业公司做产品运营实习，今年毕业后正式转正。在此之前，她唯一的科技公司实习经历，是在一家手机厂商做不涉及 AI 技术的产品运营。

"（产品运营）门槛相对低，更看重沟通和组织经验。" 三个月跟 AI 几乎不沾边的实习，成了她进入科技行业的一张 " 入场券 "。康康告诉记者，从没人问过她 " 行政管理专业学什么 "，但面试官会问对 AI 工具的使用度，用过什么 AI 软件，并产出过什么？

多位大模型从业者告诉记者，人才招聘仍以工科背景人才为主，大模型核心研发环节的硬技术门槛，更未因为自然语言的兴起而有所降低。

一位大模型研发人员表示，公司没有因为价值观治理等问题而大规模增加文科背景员工。即使 AI 编程工具已经非常成熟，也往往是原本编程能力较强的人使用效果更好，研发岗位的门槛并没有明显下降。此外，偏产品和运营的岗位确实一直向文科生开放。

这些个体经历的复杂性，意味着这并非简单的 " 文科生被需要 "，更像是一轮结构性的岗位置换。

猎聘数据显示，近一年（2025 年 3 月至 2026 年 2 月）传统文科岗位增速普遍放缓甚至出现收缩：客服服务支持类同比增长仅 12.54%，人力行政党务类 10.04%，市场传播类仅 3.9%，内容编辑类岗位甚至出现负增长。

但 AI 时代也正在催生一批对文科背景友好且兼具技术属性的新型岗位，核心围绕语言、内容、用户与场景展开。

例如，Prompt 提示词岗位同比增长 486.84%，AI 内容、叙事和创意岗位增长 84.21%，AI 伦理、合规与社会科学岗位增长 78.26%，AI 训练与人机理解岗位增长 67.7%。这类岗位层级与薪资跨度较大，且在职位描述中明确偏好中文、新闻传播、心理学、社会学、广告学、哲学等文科专业。

两类数据拼凑出的画面远比 " 文科生春天来了 " 更复杂：旧岗位在萎缩，新岗位在增长，新旧交替中正酝酿着文科生重新定义自身价值的机会。

AI 时代需要怎样的文科生？

康康所在院校的毕业生有的考研、考公，有的就职行政岗位，真正进入 AI 的不多。但在整个毕业生大盘里，身边想转 AI 的文科生越来越多，有做 HR 的同学打电话问她：" 怎么转到 AI 方向的猎头？"

事实上，文科生的背景在求职 AI 岗位时并没有自带光环，甚至在初期面临 HR 的天然审视。真正让他们在激烈的市场竞争中 " 活下来 " 的，是他们主动拥抱 AI 技术后，把内容理解、认知判断和 AI 能力结合起来的能力。

杨宏日常的产品经理工作包括拆解市面上的 AI 产品模块、打磨交互链路，以及自家模型的评测调优。这个岗位不一定要求懂代码，但必须懂技术要解决什么问题，并能用通俗的语言迅速找到技术人员对齐需求。杨宏说，在这种场景下，文科生的沟通表达、创意想法等桥梁特质转化为职场竞争力。

就读于传播学本硕专业的哈楠提供了另一种可能。她在 2024 年初入职多伦多的 Viggle AI 公司，负责用户增长工作，在 Discord（社交平台）运营着创作者社群。在公司推出视频生成软件时，她凭借敏锐的创意内容表达，仅用自己的照片和一段动作视频，再加入独特的创意，制作出了在社交平台上点赞破 10 万的爆款视频。这种将技术工具用通俗易懂且极具创意的方式向市场推广的能力，正是文科生独特的 " 护城河 "。

硅谷一家 AI 初创公司的市场营销从业者周佳桐告诉记者，她所在的公司规模不大，一个人往往需要承担多个角色。作为市场营销人员，她曾利用 AI 工具搭建出一套自动追踪邮件状态的工作流，在承担市场工作的同时完成部分技术任务。

康康观察到一个趋势，AI 初创公司正在成为文科生进入这个行业的重要通道。"AI 初创很好的一点是，基本不看重专业背景，只看重能力。" 创业公司更需要增长类、运营类的人才——懂用户、会讲故事、能做出让人眼前一亮的产品。她现在已经能用 Vibe coding 做出作品。

几位受访者拥有共同的体感：AI 的发展正在弥合文科生与技术之间的鸿沟。尤其是近年流行的 Vibe Coding，通过自然语言让不会写代码的文科生也有了利用 AI 工具产出项目的可能。但关键在于，文科能力不再孤立存在，它们必须与 AI 工具实操能力、数据意识和产品思维结合，才能转化为真正的竞争力。此外，他们建议文科生在校期间多积攒科技相关实习经验。

而从国内主流大模型公司的招聘信息来看，虽然技术岗位仍占据绝大多数，但这种 " 复合型 " 要求已经清晰体现在岗位描述中。

第一财经记者梳理发现，在 DeepSeek 官方社招页面中，AGI 法务岗位需要参与模型、产品、运营和商务全流程中的法律政策与安全问题；Agent Harness 产品经理岗位明确提出 " 不一定需要技术背景 "，但要求深度使用 Agent 产品，并能够通过 Vibe Coding 完成开发；多个产品经理岗位则强调文字质量敏感度、审美判断能力以及 Prompt 撰写经验，在医学、法律等垂直领域拥有深厚积累，会写 Python 代码或可借助大模型写代码被列为加分项。

字节跳动、腾讯以及部分 AI 创业公司的招聘情况也呈现类似特点。一些 AI 内容运营、增长运营、创作者运营岗位已经不再强调专业背景，而是更关注候选人是否熟悉主流 AI 工具、是否具备 AI 工作流落地经验，以及是否能够理解 AI 产品生态，甚至有能力读懂论文。

这些岗位共同指向一个清晰的信号：当技术门槛逐步降低，单靠某一类学科背景已不足以定义竞争力。语言表达、审美判断、共情能力和垂直领域的专业知识固然在升值，但它们必须与 AI 工具实操能力、数据意识和产品思维结合，才能真正转化为职场中的稀缺价值。

被重估的不只是文科

被 AI 重估的远非文科本身，而是所有学科与传统专业的底层逻辑都在被 AI 全面改写。

一家科技初创公司人士对记者表示，受到市场重视的，其实不再是一个人属于文科还是理科，而是能否理解复杂场景、定义问题、连接不同领域知识，并将技术能力转化为现实价值。

换句话说，市场正在重新计算所有人才的生产力价值。当基础工具的熟练度、常规代码的编写成本无限趋近于零时，人类在各大专业中沉淀下来的高维核心价值，究竟该如何在人机协同的新生态中重新卡位？

清华大学经济管理学院副院长徐心表示，AI 时代的人才需求正在从单一算法与模型能力，走向更加系统化、复合化的技能结构。

一个典型的方向是，过去大模型公司争夺的是算法工程师和 GPU 资源。如今，当模型能力越来越接近时，更具竞争力的是能够将算法能力嵌入具体场景、工程部署和应用产品中的复合型人才。

徐心称，AI 技能正在从纯技术岗位向更多行业和职能扩散，智能已不仅仅是实验室中的研究路线，而是逐步成为企业生产经营中的重要生产要素。从行业看，AI 需求集中于 IT、汽车、电子、金融等领域，同时也在制造、生活服务、教育培训等场景中加速渗透。面向未来，不同岗位、不同资历的人才都需要重新理解 AI 能力，在具体场景中形成与 AI 协同工作的能力。

这种 " 场景化协同 " 的能力，落到商业现实中，往往比文理学科标签更有说服力。

猎聘 CEO 戴科彬对记者讲了一个真实案例：他的一位非理科生朋友在广州和东京各雇了上百名文科背景的员工来做 AI 短剧和漫画内容，去年上架了一款短剧 APP，一个月能赚 1000 万利润。

" 我不知道什么叫文科生、理科生。" 他说，" 我只知道，能把想象和事情描述清楚的人，AI 就能帮到他，能给到巨大的机会。"