从大厂精英到“破壁人”，AI时代的人才标准变了

　　□ 孙君文

　　近日，在完成大额融资、估值跃升之后，DeepSeek宣布大规模扩招，开放全栈开发、深度学习研究等多个岗位，引发业界广泛关注。然而，多位来自知名科技企业的技术人才参与面试，均未拿到录用通知，其中就包括拥有中科大与微软亚洲研究院联合培养的计算机博士学位、曾入选华为“天才少年”计划的李博杰。这难免让人好奇，一家正在大规模扩招的公司，面对履历光鲜的技术人才，为何婉拒？

　　实际上，不是说未录用者不优秀，而是DeepSeek在选人时，已开始区分“在已知问题上有超预期的执行力”和“在未知问题上有探索力”这两类不同的优秀。换言之，如何才算“创造价值”，其定义正在AI时代被重构。

　　以往，企业招人非常看重经验、重视履历。道理很简单，做过同类项目、熟悉成熟流程、经历过大规模业务考验的人，往往意味着能够少走弯路、快速上手。在这套评价体系中，学历、头衔和大厂经历之所以重要，是因为企业相信，一个人过去成功解决过类似问题，未来也有较大概率复制成功。该逻辑的本质，是对既往经验的“贴现”。可到了大模型前沿，情况变了。“如何让模型推理能力更强”“如何在算力约束下逼近更优性能”等问题，不仅没有标准答案，甚至连问题本身该如何界定，都尚未形成共识。此时，经验依然有价值，但在上一家公司做过什么项目、拿过什么头衔，跟未来能否啃下新的硬骨头，相关性明显减弱。

　　于是，随着招聘逻辑发生翻转，人才评价也加速从“经验贴现”转向“潜力投资”。企业不仅要看一个人做成过什么，更要看他面对从未见过的问题时，能否找准症结、拆解任务、快速试错，并从一次次失败中摸索出一条路。或许，这样的“破壁人”才是AI时代所需要的：他们未必拥有最亮眼的履历，却能在旧经验失效之处重新出发；他们不喜欢照搬现成方案，而是倾向于从根本上寻找新的可能。当然，这不是说在AI时代里经验不重要，我们需警惕的，是经验从财富变成包袱，是用一句“以前都是这样做”的惯性挡住了新的可能。

　　从大厂精英到“破壁人”，变化的不是企业，而是人才标准正在跟着创新方式一起改变。究其根本，这不是对某种招聘方式的刻意打破，而是技术进步的客观力量使然。在大量确定性仍然存在的领域，经验的复用依然高效；但当AI不断将确定性问题的解决推向极致，人的价值便愈加聚焦于探索未知。应当看到，真正的人才，从来不是用标签堆砌出来的，而是在具体实践中卷起袖子、解决真问题的人。这一朴素的道理，必将被时代赋予新的内涵。