碼農之后，金融人將迎來最殘酷的一次洗牌

超過10萬人——這是2026年前5個月全球科技行業的裁員人數。而2025年全年，這個數字是12.4萬人。

不到半年就幾乎完成了去年全年指標，AI對科技產業的影響遠比想象中深刻。不過，要說AI是減少工作崗位的罪魁禍首，英偉達創始人黃仁勛第一個不同意。最近他多次公開表示，將裁員甩鍋給AI“太敷衍”。

黃仁勛或許沒說錯，但我們也無法否認，AI的確在結構性地改變行業格局。科技浪潮平等地席卷每個行業，無論你是否曾站在金字塔的頂端。

碼農之后，下一個迎來殘酷洗牌命運的可能是金融人。

我不是危言聳聽。最近和一個投資圈的朋友聊天，他說做量化投資的壁壘正在快速降低。以前需要分析師來給客戶講趨勢、做報告，是因為大家沒有那么多時間來獲取信息。但現在只要和AI聊聊天，一個下午就能搞定。

數據更能說明問題。摩根士丹利今年3月宣布裁員約2500人，渣打銀行計劃2030年前削減近8000個崗位，高盛2026年累計裁員3000人......是公司業績不好嗎？摩根士丹利2025年營收凈利均創下歷史新高，渣打、高盛也保持著高增長率。

業績越好，裁員越狠。誠然，金融行業的收縮有宏觀經濟周期與利率波動的影子，但在降本增效的大局下，我們不得不承認一個殘酷的真相：AI正在結構性地分解金融人的職業價值。尤其是初級崗位，正在被AI批量替代。任仕達報告顯示，全球金融服務0-2年初級崗位招聘量較2024年初下滑了24%。

這讓我想到AI對內容行業的沖擊。以前成熟的作者都需要一個“助手”來幫自己收集資料、查數據、轉寫錄音，現在這個角色已經被AI完全替代了。

年初發布的Cowork，也深深震動了SaaS行業。它能替代人工操作自主執行重復性任務，倒逼從業者提升專業能力。

AI淘汰了很多人，但它并沒有消滅任何一個行業，只是拉大了優秀與平庸的差距。

從程序員到剪輯師，類似的危機反復上演，如今也輪到了金融分析師。我那位朋友最近看簡歷，碰到有用AI Agent完成投研任務經驗的候選人，都會優先考慮。

我和他聊完后，回到家就嘗試用AI做了幾份投資報告。因為Codex最近封號了，我找了幾個主流Agent做測試，其中Kimi Work的表現最接近分析師的工作方式。

如果你是一個分析師或者咨詢顧問，那么恭喜你，AI將極大解放你的時間。當然，前提是你會使用它。

金融行業的拐點已至，如何不錯過駛往下一個時代的船票？

AI加速搶飯碗，這次輪到金融人

當AI拉平信息鴻溝，你和同行最大的差距，可能就是會不會用AI。就像內容行業被取代的，是那些重復性、低創造性的崗位，而聰明的作者，反而借助AI提升了效率和質量。

所以，最可怕的不是AI能替代人工作，而是當你的同事已經搭上火箭，而你還在踩三輪車。

金融行業也是一樣，咨詢、財務、戰略分析有很大一部分工作是流水線的，像拉數據、清表、做初稿、整理 PPT、追 news flow......統稱為“dirty work”。過去每個分析師都要花費大量時間做這些工作，現在只有一個 Agent 集群就能全部接管。

這么說可能大家還是沒有感知，我就用Kimi Work來演示AI究竟進化到了什么程度。

我給它的任務是做一份人工智能行業的分析報告。它并沒有像其他agent一樣直接給出結果，而是先給出制定出一份研究計劃，然后根據計劃組建了一個研究團隊，像管理者一樣分配任務。

8個AI研究員分別負責技術前沿、市場格局、政策法規等多維度的研究，而且多個任務同時進行，既提升了效率，也彌補了單一視角的缺失，不會顧此失彼。

第一輪的研究結束后，它繼續分解出12個更細致的維度，有大模型技術、AI芯片算力、開源閉源生態、市場投融資結構。到這一步，我發現它已經不只是在執行任務，而是在思考、統籌。

當所有agent完成任務之后，它還會交叉驗證數據，最后交付的文檔里也會注明所有引用來源。官方內置的數據庫中，還有天眼查、同花順、World Bank等專業的金融數據庫。

能感受到，Kimi Work強化了Kimi擅長的長文本能力，可以規模化輸入和輸出多格式長文。

用這個agent20分鐘的產出，可能要幾個初級分析師忙活三天三夜。我測試了一下，不管是做估值模型還是融資PPT，水平都很穩定。

面對不斷進化的agent，一個初級分析師要怎么找回自己的位置。告訴老板AI不行，繼續用手搓證明我有價值？作為內容行業的過來人，我可以明確告訴你這條路是走不通的。在科技浪潮面前，任何抵抗都是脆弱的。

讓汽車停下來的最好方法不是擋在它面前，而是學會駕駛它。

被取代的不是人，而是低創造性的工作

黃仁勛沒有說謊。各行各業都需要明確一個事實，AI取代的不是人類，而是低創造性的工作。

眼下，無論是Codex、CoWork和還是KimiWork，都在降低自己的使用門檻，讓更多各行各業不會寫代碼的人，也能輕松使用。

這些agent不是為了替代分析師，而是把低價值、繁瑣、重復性的工作自動化，讓每個從業者都能創造出更大的價值。

所以初級分析師的出路，不是和AI對抗，而是擁抱AI，學會人機協同。把釋放出來的精力放在鍛煉判斷、決策這些更有價值的能力上。

過去，初級分析師每天有大半時間都消耗在機械重復的基礎工作里。等處理完所有瑣事，早已身心俱疲，沒有多余心力沉下心梳理行業邏輯、挖掘企業深層價值。

但現在，這套低效的工作模式正在被徹底改寫。

打開agent，只需要清晰下達研究指令，過去一整個上午才能勉強收尾的工作，半小時內就能交付，大量時間被釋放出來。怎么利用這些時間，就是決定職業天花板的關鍵所在。

我和幾位從業人員的交流后發現，不同行業的分析師都形成了一個共識：借助agent提高效率僅僅是最表層的收益，真正讓他們和同行拉開差距的，是擺脫數據搬運工身份后，得以提升數據解讀、邏輯推理、商業洞察和復雜溝通等核心能力。

有人在與agent的協作中發現了自己思考維度的不足，有人挖掘了更好的行業研究角度。對于金融人而言，Agent可以是競爭對手，也可以是工作伙伴、良師益友。它的角色取決于用它的人。

比如我那位朋友提到，長期使用agent后，最大的變化就是會更好地“提問”了。很多時候，準確表達自己的需求，比回答問題更難。會提問意味著會思考，過去大家總有很多理由放棄思考，現在AI讓人們沒有借口逃避。

復雜的決策和判斷能力、一手信息的獲取解讀、創意與前瞻性洞察、客戶關系管理，這些能力是金融從業者的核心價值所在。當AI進入工作流的趨勢已經不可逆轉，“人”的價值反而會比以往任何時候都更加凸顯。好比agent可以生成研究報告，但讀懂溝通對象真實訴求、靈活調整表達、建立長期信任紐帶，是人獨有的能力。

在我所處的內容行業，人機協同已經成為工作流的標配。我想金融行業走到這一步，只是時間問題。但無論如何，工具只是放大器，真正決定從業者上限、創造不可替代核心價值的，永遠是會獨立思考與擁有長遠視野的人。

雖然已經過去2年，但我到現在都忘不了第一次用AI生成文章時的震撼。對專業壁壘即將消失的惶恐，對自我價值的懷疑如潮水般般襲來。而在我看不到的地方，無數人正在遭遇同樣的存在主義危機。

我們該如何自處？

做自媒體這么多年，我發現世界就是一個巨大的羅生門，真相取決于視角。面對AI引發的職業危機，每個個體會迎來什么命運，很大程度上也取決于視角。

Codex、Kimi Work這類工具看似帶來了危機，其實也是在創造機會。

黃仁勛很少被媒體引用的另一句話是：全球軟件工程師的數量不降反升。2023年至2026年，AI編程調用次數從3億次激增至14億次，開發者人數增長約20%-50%，總數超過4700萬。

在金融行業，AI的影響同樣具有兩面性。花旗集團報告顯示，美國銀行業約54%崗位將有可能實現自動化，還將有12%崗位通過AI得到增強。摩根大通CEO杰米·戴蒙也公開放話，公司未來可能增聘AI專員，同時削減傳統銀行家崗位。

這些跡象都表明，AI在重構金融職業體系，淘汰低價值崗位，催生更具技術含量與核心競爭力的新崗位。

企業將裁員原因歸咎于AI，無法掩蓋經營戰略的不足。而作為個體，真正讓你被替代的并非能力不足，而是停止學習與思考。

從電力時代至今，每一次的技術浪潮都在加速社會運轉，創造出更豐富、更具價值的工作內容。如今到了AI時代，所謂的“職業危機”不會停止。隨著AI與人的關系不斷重塑，每個人都需要不斷思考自己的價值所在。這是我們在未來10年乃至更長時間內，都逃脫不了的命題。

所以，金融從業者們，是時候想清楚一個問題了：在一個 AI 深度參與工作的時代，自己的不可替代性究竟來自哪里？行業洗牌已經開始，主動學習、重新定義自己的能力邊界，或許才是穿越這場變化最穩妥的方式。

內容作者：Jasmine

總編：沈帥波