AI害你沒工作是真的!研究揭2年追蹤數字:Z世代員工占比腰斬,管理職也精簡再精簡
AI害你沒工作是真的!研究揭2年追蹤數字:Z世代員工占比腰斬,管理職也精簡再精簡
研究揭:Z世代員工占比腰斬,管理職也精簡

年輕人一向被視為創新的主力,曾經是矽谷最愛的Z世代人才,如今卻被科技公司拒之門外。有研究發現,短短兩年內年輕Z世代在上市科技公司的員工占比腰斬,甚至員工平均年齡都上升了5歲之多。

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圖/ AI生成圖片
科技公司傾向用AI取代入門工作,新鮮的肝沒吸引力了?

AI技術的崛起,讓許多入門級工作都被取代,導致Z世代年輕人越來越難找工作,而在科技領域更是如此。薪資管理軟體公司Pave近日從8,300多家企業的員工數據中發現,上市科技公司裡21歲至25歲的年輕Z世代員工占比從2023年1月的15%,到2025年8月下滑至6.8%,並且員工平均年齡從34.3歲上升至39.4歲。

即使是私人公司的數據也不樂觀。21歲至25歲的年輕Z世代員工占比也從2023年1月的9.3%,到2025年8月下滑至6.3%,並且平均年齡從35.1歲上升至36.6歲。

Pave創辦人麥特.舒爾曼(Matt Schulman)在LinkedIn上表示, AI工具正在顛覆許多入門職位 ,這些職位一向是吸引新鮮人加入科技勞動力市場的切入點。

「如果你是35歲或40歲,已經在職場上站穩腳步,你擁有的技能無法被AI取代。」舒爾曼解釋,「但假如你是一位22歲、專精Excel之類技能的年輕人,就可能被AI取代。這完全是兩個世界。」

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Z世代程式設計師受傷最重!職缺2年大降近2成

甚至不只大學畢業生求職不好過,即使是擁有MBA學位的年輕精英也越來越難找工作。

外媒《Entrepreneur》報導指出,在哈佛商學院,畢業3個月沒獲得工作機會的MBA學生比率在3年內成長了兩倍之多,從2021年的4%到2024年飆升至15%。

史丹佛大學先前的研究也發現,Z世代的程式設計師是受到AI衝擊最顯著的受害者,自2022年底至2025年7月,相關職位人數下降近20%。

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不只Z世代不得其門而入,管理職也精簡再精簡

不過,企業用AI取代入門職位,不代表管理職就輕鬆了。報告中提到,各層級主管的直屬部下人數在過去一年半裡都有所成長。因為企業在削減入門職缺的同時,也精簡了主管數量。

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各階層主管的直屬部下人數也有所上升
圖/ Pave
讓AI做新人的工作,會發生什麼事?Z世代又該如何自處?

軟體公司Justworks人資長婕莉.多利斯(Jeri Doris)表示,企業現在正在大量裁員,用更少的資源做更多事,大砍基礎職位透過AI自動化,以達到節省成立成本的目的,「科技業大規模裁員和基礎職位的減少,都代表著Z世代更難找到合適工作。」

大量Z世代不得其門而入,雖然短時間為企業省下人力成本,長時間來看卻可能在公司內部造成巨大問題。《財星》指出,當科技公司目前的千禧世代(30、40歲)員工晉升至高階職位時,將沒有人能夠接手他們原先的中階職位,形成人才斷層。

但面對這樣的困境,Z世代年輕人又該如何自處?舒爾曼認為,AI能力同時也是年輕人最大的優勢。想在求職市場上脫穎而出,Z世代必須關注新AI模型、學習如何運用這些聊天機器人,甚至為工作客製化調整。

人力資源平台Indeed職場趨勢編輯普里亞.拉索德(Priya Rathod)則認為,年輕人需要重新思考在科技界的發展方向,並透過考取證照、拓展人脈、以及自由接案等方式打造在科技界的切入點,提昇在求職市場的競爭力。

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資料來源:FortuneLinkedInPave

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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