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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
2026年，巴黎高等商学院（HEC Paris）与法兰西银行联合发布研究，首次记录AI对法国招聘的代际影响。高强度采用AI的企业，招聘21至29岁年轻人的CDI（无固定期限劳动合同）数量比同行业其他企业少17%至25%。在21至29岁的开发人员和IT工程师中，2026年3月的CDI招聘量比2022年11月低约42%。
要点
- 在600家高强度使用AI的法国企业中，初级员工的CDI招聘量比同行业其他企业低17%至25%（巴黎高等商学院／法兰西银行，2026年）。
- 在整个研究范围内，21至29岁开发人员和IT工程师的CDI招聘量，在2026年初比2022年11月低约42%。
- 自动化新手任务可能减少招聘与学徒培养，但该研究既未证明这一因果机制，也未证明企业转向招聘资深员工。
- 代际通道的断裂引出一个政策问题：企业若退出，技术人才的培养该由谁承担。
AI改变的是招聘的算法，而不只是工作组织方式
几十年来，大型科技公司一直遵循一个简单模式：低成本招聘初级员工，用两到三年让他们在执行类任务中成长，再随着专业能力提升给予晋升。这条通道有清晰的经济逻辑：初级员工成本低，学得快，之后成为专家。
AI工具可以协助一部分过去交给新手的任务，但这些任务的市场价值是否因此下降，该研究并未确立。一个被AI增强的资深员工，可以独立处理过去需要多名初级员工才能完成的工作量，企业因此需要的初级资源减少了。
研究覆盖约6,000家企业，其中近600家宣称高强度使用AI，即业务流程中接触AI工具的程度超过一定显著阈值。结果清晰：这些企业招聘21至29岁员工的CDI数量，比AI接触程度较低的同类企业少17%至25%。差距并非边际性的。按每年招聘的规模估算，全国范围内相当于数万个岗位。
开发人员的数据更为显著。约42%的降幅，对应的是21至29岁开发人员和IT工程师的CDI招聘量，时间跨度从2022年11月到2026年初。2022年底，正是ChatGPT进入大规模职业使用的节点。时间上的重合不能证明因果，但难以忽视。
需要资深、排除初级：人力资源部门的冷逻辑
这一趋势背后的逻辑清晰，尽管后果令人不安。一个被AI增强的资深开发人员，产出高于未被增强的初级员工，很可能也高于两个初级员工。资深员工的工资成本固然更高，但总成本——工资加培训加督导加新手失误——往往让天平倾向资深。
宣称高强度使用AI的企业，招聘21至29岁CDI员工相对更少；研究无法由此推断它们的人力资源策略，也无法确认它们是否同步增加了对资深员工的招聘。这些企业更倾向于直接引入现成专业能力，而非在内部培养。问题在于，这种在企业层面合理的逻辑，一旦扩展到整个行业，就成了集体性的结构问题。
欧洲企业实际采用AI的程度仍然有限，不到10%的中小企业真正将其整合进业务流程。在近600家宣称高强度使用AI的企业中，年轻员工CDI招聘走势明显偏弱；这种关联不足以证明AI的因果作用。信号出现得很早，可能预示一种趋势。
技术劳动力市场不可能长期靠引入资深员工运转。今天的资深员工，是昨天的初级员工。如果进入职业的通道关闭，资深人才的储备十年内就会耗尽。
技术职业中的代际断裂
劳动研究文献将这一机制称为”代际管道断裂”：进入某一职业的通道收窄，以至于无法在一个经济体内持续复制技能。1980至1990年代去工业化之后，某些手工职业出现过这种情况。法国至今仍在整个工业部门留有痕迹——持续学徒培养的缺失造成了技能空洞，企业今天难以填补。
中间职业在工资阶梯上的相对下滑，标志着多个行业的职业轨迹正从底部受到压缩。在数字行业，压缩以另一种方式发生：不是压低工资，而是关闭入口。结果相同：一代人难以踏上职业的第一级台阶。
法国劳动部统计与研究司（Dares）关于2019至2026年IT行业就业流动的数据，印证了更长期的趋势。2020年下滑之后，IT招聘在2021年反弹，2022年继续增长；此后的放缓需要单独标注时间和来源。宣称高强度使用AI的企业，与年轻员工招聘更明显的下滑相关联，但AI的因果责任无法确立。
在技术职业中，这种断裂尤其值得关注，原因在于所传授知识的性质。代码、软件架构、复杂系统的管理，这些能力很大程度上通过实践、通过接触专家决策来习得。找不到岗位的初级员工，失去的不只是一份薪水，而是最初两三年的隐性培养——这是学校无法替代的。
欧洲的制度模式：成果与盲区
德国和瑞士的技术劳动力市场建立在双元模式上：学徒制，即学校与企业共同分担培训，配有合同、较低工资和有保障的就业安置。这一模式产生了持久成效：青年失业率在结构上低于法国，技能传承不必单靠大学。
法国为发展学徒制付出了实际努力。根据劳动部数据，学徒人数在2018至2023年间翻了一倍多，从约40万增至超过98万。在数字领域，交替制合同大幅增长，尤其集中在专业学校。
这些机制是为企业有动力培养初级员工的劳动力市场设计的——初级员工从第二或第三年起就能带来价值。如果AI持久地降低新手的生产效率，高强度使用AI的企业可能会退出学徒制本身，而不只是减少初级CDI。这一情景延续了巴黎高等商学院／法兰西银行研究已经记录的逻辑。
企业不参与的情况下，2035年的开发人员怎么培养
政策问题很直接。如果技术最先进的企业减少对初级员工的吸纳，会出现两种情景。
第一种情景：行业自我调节。AI进展较慢、或处于AI渗透较慢行业的企业，继续招聘初级员工并承担其隐性培养。这些初级员工掌握基础后，随着能力提升流向AI密集度高的企业。管道保持完整，但出现错位、周期拉长。这一情景的前提是自动化压力在经济中仍存在差异——短期内是合理的假设。
第二种情景：逻辑扩散。随着AI变得可负担、易获取，越来越多企业采用同样的计算：更少初级，更多被增强的资深。某些IT招聘市场已经放缓，但现有来源并未证明IT初级就业出现结构性收缩。学校培养的毕业生，在本专业无人问津。对资深人才的竞争加剧，推高其薪资，进一步拉大与新手的差距。
代际管道断裂，法国将带着技术人才缺口进入2030年代，而从国外引入人才只能部分弥补。
在这两种情景之间，公共政策有三个实际杠杆。
第一个是初级配额，或与之等效的财政激励：把与AI或研发相关的某些税收优惠，与维持最低比例的初级招聘挂钩。这一机制在其他场景中已部分存在，例如公共采购中的学徒义务。关键在于不要将其设计成惩罚性约束，而是对选择性招聘给整个系统造成的负外部性的补偿。
第二个是有针对性的继续培训。如果AI降低了技术新手的市场价值，就需要加快现有人员的转型——接触程度较低行业的中级开发人员、转行的工程师、处于职业过渡中的数字专业人士——向AI密集企业所需的技能方向转变。德国在统一后转型期间，曾大规模为工业职业推行过这一路径。瑞士今天正将其适配于金融部门的数字转型。法国有相应工具——个人培训账户、法国能力署（France Compétences）的资金——但这些工具是为个人转型设计的，而非协调的行业转型。
第三个是重构工程师学校和IT课程的教学内容。执行类任务被自动化之后，初级开发人员的价值越来越少地取决于编码速度，越来越多地取决于系统架构能力、质疑规格说明的能力，以及在业务与技术之间承担接口角色的能力。从本科或学士阶段就培养这些能力，可以让初级员工带着AI尚未覆盖的附加值进入市场。
决策者应监测的信号
巴黎高等商学院／法兰西银行的研究记录了2026年劳动力市场的一个截面，不预测下一个十年。但它提供了一个早期信号，公共部门、行业组织和培训机构有理由现在就认真对待，而不是等到代际断裂成为既成事实。
三个指标可以衡量这一现象在未来几年是扩大还是稳定。第一个是广义科技行业初级招聘率的变化——不只是已识别的600家AI密集企业，而是所有AI接触程度上升的企业。第二个是数字领域学徒合同的违约率：如果企业连交替制也开始退出，信号更严重。第三个是IT年轻毕业生的求职时长：法国就业中心（France Travail）的现有数据，并未显示这一整体人群求职时间的确立性延长，尽管部分技术人员已遭遇更大困难。
由越来越自主的系统推动的任务自动化，正在触及生产性经济的各个板块。在数字技术职业中，影响来得更早、更集中。法国在几年内建立起真实的职业培训能力。真正的考验，是这套机制能否适应一个新手价值变化快于培训周期的劳动力市场。
资料来源
- 巴黎高等商学院／法兰西银行，《受AI影响的岗位中，法国私营企业招聘的年轻员工更少》（2026年）
- 法国劳动部统计与研究司（Dares），《2019-2026年IT行业就业流动》
- 法国劳动部，《2018-2023年法国学徒制统计》
