企业官网建设流程全解析

IMF报告显示，自ChatGPT发布以来，AI高暴露岗位招聘需求下降近10%但已企稳。下滑原因在于AI替代部分工作，同时提示工程、RAG、AI智能体开发等新岗位兴起。值得注意的是，仅6%的企业在招聘中明确要求AI技能，技能断层为普通人提供机会。报告还指出，AI实际生产力尚未达预期，部分因遗留系统限制。技能学习，尤其是提示工程、RAG、智能体开发等，成为把握AI时代机遇的关键。

IMF 十月《区域经济展望：亚太》给了一个少见的结论：AI 高暴露岗位的招聘需求，跌了，但止住了。报告基于约 4000 万条在线招聘广告、覆盖 19 个亚洲经济体：自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，高暴露职业的雇主需求相对低暴露职业下降了近 10%（IMF 口径，经经济时报/ANI 10-18 转述）。

重点在后半句：报告明确写道，这个下滑「已经企稳」。参照系是——当 AI 已经能独立完成一个人要干一小时的修 bug 活时，需求跌了近 10%；而当 AI 能干几小时的活了，需求反而不再往下掉。

止跌的原因不是 AI 变弱，是缺口挪了位置

报告拆出两个力：一边是替代，AI 能干的活，招聘需求在缩；另一边是新岗位，提示工程、RAG、AI 智能体开发这类技能自 2023 年起扩散，雇主越来越想找能把 AI 接进业务流程的人。

新机会开始对冲旧岗位的流失，但还没追平。这是全篇最值得记住的判断：AI 对就业是重塑，不只是消灭。

IMF 亚洲账本：需求下滑近 10% 后企稳；仅 6% 企业招聘要求 AI 技能（数据：IMF《区域经济展望：亚太》2026 年 10 月，约 4000 万条招聘广告；经经济时报/ANI 转述）

更扎眼的是另一组数字：全亚洲只有约 6% 的企业在招聘里明确要求 AI 技能。被替代的任务在快速缩水，而能补位的技能，几乎没有公司认真在招。

用 AI 的企业招聘增长确实强于不用的企业——连高暴露职业也在涨——但门槛卡在 94% 还没动起来的公司身上。报告同时自述局限：招聘广告只测新增需求，不代表就业全貌，后果可能要几年后才浮出水面。

一句判断：就业的账本上，替代跑得快，技能招得慢，中间那条缝就是普通人的机会，也是危险。

主线之外，还有一组数据给「企业该不该信 AI 能接活」补了刀。Scale AI 与生存风险研究中心联合开发的 Remote Labor Index，拿真实自由职业项目考 AI 智能体：榜首的 Claude Fable 5 也只完整交付了 15.8% 的项目，GPT-5.5 是 6.3%（Scale AI/CAIS 口径，经 Karmactive、卫报 10 月转述）。

而同期美国以 AI 为由裁掉的岗位，2026 年累计已超 11.7 万个，估算年工资损失 85 亿美元（CAIS wageloss 口径，报道汇总而非因果分析）。卫报的调查是：90% 的受访高管承认，AI 投入还没换来可衡量的生产力。裁人的理由假设了能力，AI 的实测成绩撑不起这个假设。

修正已经在发生。Robert Half 对 2000 多位美国招聘经理的调查：因 AI 裁掉的岗位，32% 后来回聘了同岗或近似岗。

Orgvue 的调查里，39% 的企业领导承认因 AI 裁过人，其中 55% 后来反悔；GFT 调查 945 位大企业 CIO：84% 因遗留系统限制取消过至少一个 AI 试点，37% 把委派给 AI 的活收回来给人干。

IMF 还点了一组国家的名：印度、印尼、菲律宾这些年轻人口大国风险最大——农业占比高暂时挡住了暴露，但也可能挡住向制造业、服务业升级的路。

对中国读者的参照是明确的：技能断层在哪，机会就在哪。报告点名的高需求技能——提示工程、RAG、智能体开发——都是能自学的方向；而 6% 这个数字说明，先动手的人还在供给短缺里。

一个真问题：你所在的公司，招聘要求里写 AI 技能了吗？

速览：今天还有四件事影响你的工作

1. 国产 vs 海外：同一张考卷，开源反超闭源

同一张考卷：DeepSWE v1.1 四模型得分，蓝色＝国产开源、橙色＝海外闭源（数据：各模型官方模型卡自报口径，未经独立复现，待验证；经 llms.blog 10 月开源榜汇总）

国产 vs 海外同维度对比：DeepSWE v1.1 真实编程任务基准。DeepSeek 10-17 更新的 V4.1-Flash-1017 得分 77.0，反超 Anthropic Opus 5 的 74.0（双方官方模型卡口径，待验证）。

GLM-5.3 得 66.9，Kimi K3 得 67.5——K3 还是全球首个开源 3T 级模型（2.8T 总参、1M 上下文）。开源在真实编码任务上已能和闭源旗舰掰手腕，工具成本下降最终落到用工具的人身上。

2. 千问办公发电商版：20% 付费用户是电商商家

千问办公 10-14 发布电商版（新眸 10-19）：上线两个多月，电商付费用户已占 20% 以上，这批用户每周平均完成 38 个任务。

首批能力包括跨平台经营看板、爆款素材批量生成，接入生意参谋、有赞、FastMoss 等工具。盯价、报表、素材岗的职责正从「做」转向「定方向、盯结果、审产出」——电商运营的岗位重估开始了。

3. 企业微信开放接口：办公 AI 开始拆墙

企业微信开放 CLI 与 MCP 接口，外部 Agent 可调用读智能表格、建文档、发通知、约会议等能力，数据仍留在企微侧（OFweek 10 月）。

背景是 MCP 协议月下载量从 2024 年 11 月的 10 万涨到 2026 年 3 月的 9700 万；易观数据显示 6 月国内桌面端 AI 办公智能体合计访问量破 6000 万次。办公 AI 的竞争，正从「谁的模型强」转向「谁能接进你的工作流」。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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