2025开年以来
，猎聘DeepSeek大模型的账号招聘爆发式进化 ，掀起了继ChatGPT之后最猛烈的开启刻AI生产力革命 。
当大模型在政务服务领域不断以效率刷新公众认知时 ，行业商业领域的猎聘AI应用呈现出更深层次的演化路径 。在人力资源行业，账号招聘一场从“人机协同”到“智能接管”的开启刻质变正悄然发生 。同道猎聘集团旗下猎聘宣布推出AI账号产品
，行业构建覆盖职位需求拆解 、猎聘人岗智能匹配 、账号招聘简历搜寻评估 、开启刻人才邀约沟通的行业全流程AI Agent 。过往延续了数十年的猎聘“人肉招聘”模式在智能招聘生态的崛起中或迎来历史性退场 。
进化简史:从信息集市到智能接管
中国招聘行业的账号招聘数字化进程 ，本质是开启刻招聘效率的持续进化史 。1990年代 ，网络招聘模式将报纸分类广告搬上互联网，开启了招聘1.0的"数字集贸"时代——企业如同摆摊商贩张贴告示，求职者则像赶集群众投递简历
。这种单向信息通道虽然突破了地域限制 ，却造成了"HR收件箱爆仓
，求职者简历石沉大海"的双向困境 。
移动互联网时代，招聘平台试图用“分层卖场”逻辑重构市场:通过细分服务 、即时沟通工具
，将匹配效率推入实时交互的2.0阶段 。
但所有迭代都围绕着一个核心矛盾——信息过载带来的匹配损耗
。即便移动互联网时期已经有所谓智能推荐算法的加持 ，但传统招聘平台的底层逻辑仍停留在“关键词匹配”阶段。系统根据"5年经验" 、 "Python精通"等显性标签进行机械匹配，却无法识别"成功主导过从0到1项目"这类柔性需求背后的真实诉求。这种认知断层导致人才池中的很多潜在适配者成为"沉默资源" 。
大模型的出现正在消解这一行业痼疾 。以猎聘AI账号为例 ，通过整合平台过去13年沉淀的动态数据资产(涵盖亿级用户求职轨迹与职业变迁)与自研"同道汇才"大模型和市面上的“通用大模型”
，其AI账号打破了传统岗位的曝光逻辑和人才搜索逻辑
，算法引擎不再是对静态简历的机械抓取 ，而是穿透表层文本 ，让AI在拆解职位需求的过程中使算法真正理解了“招聘需求”的本质而非关键词
，进而将人岗匹配半径扩展至传统搜索逻辑难以企及的领域 。
某智能驾驶公司招聘规控算法工程师时 ，AI不仅能检索出具有自动驾驶背景的候选人
，还能挖掘出从事无人机路径规划 、工业机器人运动控制的技术人才
，而传统搜索模式的后两者很难进入HR视野
。
效率跃升还直观体现在时间维度的压缩上 。传统招聘需要数天完成的候选人筛选，AI账号的智能邀约通过"需求拆解-智能匹配-个性化邀约"的自动化流程可以在极短的时间内完成每个岗位适配人才的精准触达 。
与此同时
，面对招聘平台动辄上亿的人才库，以及招聘季的大量人才投递 ，AI账号的简历快读也具有惊人的处理能力 。传统模式下
，一个熟练的HR也需要平均花费15秒甚至更长时间看一份简历 ，但在实测中 ，AI账号可以在40多秒的时间根据岗位JD完成对100份简历的多维解析及匹配性的精准总结
，并进行推荐和不推荐的智能分类
，单次最高可处理100份简历
。
在传统招聘中最致命的"沉默损耗"方面——包括候选人简历未被查看
、沟通断链以及隐性适配人才未被激活等也正在被AI攻克。以往“已读不回”甚至“未读”是困扰很多招聘方和求职者的问题，猎聘AI账号的意向人选通过“AI+专业服务”的深度协同
，实现了人岗匹配效率的指数级跃迁——24小时内搜寻到与岗位更匹配且经过初步沟通对岗位有意愿的候选人
。据官方披露的数据
，目前50%的岗位可以实现2小时内推荐有沟通意愿的合适人选 ，最快可以4分钟内推荐 ，直接将传统模式下需要数周完成的筛选周期推向“小时甚至分钟级响应” ，且仅在HR确认人选合适后才收费。
"真正的智能招聘不是简单提高信息处理速度，而是深度理解招聘需求
，并建立对人才价值的认知框架
。"猎聘技术研发负责人指出
，"当AI开始理解'有成功从0到1经验'这类模糊表述背后隐藏的真实诉求 ，人才匹配就突破了表层信息对齐 ，进入价值共振的新维度 。这种基于认知智能的招聘革命 ，正在重新定义人力资源市场的价值锚点。"
从“数字考官”到“人才解码器”
在企业人才甄选重要的面试环节 ，多模态大模型驱动的数字革命正在突破人力评估的认知边界 。市场公开数据显示，2024年秋季招聘中AI招聘的应用率已从2023年的23.2%激增至71.5% 。AI面试官Doris去年10月披露其平台上企业年度创建面试次数同比激增448%
。这些数据背后映射出企业人力资源部门对人才智能评估系统的集体转向——AI面试正从提效工具进化为企业人才决策的"第二大脑"。
视频面试在国内的演进可以粗略划分为三个纪元:2012年微信视频聊天功能上线后
，招聘方自发通过视频面试进行“土味效率提升”，此阶段的提效尚未触及招聘流程的实质变革;2016-2022年间 ，AI面试技术入场 ，AI面试官初代产品被困在关键词筛选的“认知牢笼”里为企业扮演“数字门卫”角色 。
彼时无人预见
，几年后AI面试官将以睥睨真人面试官的精准度与温度 ，在人才评估的竞技场完成从"辅助工具"到"决策中枢"的跃迁。
2022年底大模型技术的爆发，彻底改写了剧本。AI面试开始从“题库匹配”过渡到具备多轮对话 、情景理解 、逻辑链拆解等能力 。猎聘AI面试产品负责人称，经过多轮迭代，其AI面试官猎聘·Doris已具备观察、记忆 、思考 、反馈等多种先进能力 ，可以在多轮互动中与候选人进行智能对话 ，而非简单的智能追问
，展现出超高的智能化水平 。
在近期同道猎聘集团董事会主席兼CEO戴科彬的一次产品演示中 ，Doris在展现专业性、智能性之外 ，甚至会安慰面试者“别紧张”
，被网友调侃“社恐i人的福音”。
业内一位匿名人士透露，某集团企业利用AI面试开展校招面试 ，不到两天时间就完成了5000人次的初筛;而按照传统人工模式，同等规模的面试
，以每个求职者5分钟的快速面试为例，8小时工作制情况下需要至少10个HR连续作战5天 ，且无法规避因疲劳导致的评价标准漂移 。
当前 ，AI对人才的评鉴能力已经开始被扩展到人才盘点
、培训 、派遣、调岗
、测评、内部考试 、晋升等人才用、育
、留多场景中
。而当我们将镜头拉回2012年那个微信视频面试的起点 ，技术爆炸带来的不仅是效率提升 ，更是重构组织与人才的连接方式 。未来 ，企业HR部门将转型为人才数据中心
，而AI评估系统则是解码人才基因的显微镜。
那个依靠HR直觉判断候选人潜能的时代
，正和2012年的微信视频面试一样，加速坍缩成数字废墟里的历史尘埃 。
招聘市场新常态: AI驱动下供需双端连锁反应
AI技术对招聘市场的加速渗透背后 ，这场始于效率革命的AI招聘浪潮 ，正引发更深层的市场规则重构。传统HR在招聘人才时依赖的"人工筛选+经验驱动"逻辑正转向"数据驱动+智能决策"逻辑 。
另一变革发生在成本结构层面
。AI招聘在数小时内就能完成传统猎头需要数周才能完成的职位访谈和精准且有意向人才的撮合 ，且将单个HR确认合适候选人的成本降低至200元量级 。AI面试将人才评估从主观判断升级为数据驱动的科学决策同时 ，将企业招聘成本大幅降低
。
这场由垂类模型与通用大模型共振引发的效率革命，正在解构传统招聘"人海战术"的成本逻辑 。但这场效率革命亦裹挟着不容忽视的暗流:比如数据黑箱化 、监管滞后性 、数据泄露风险以及在某些层面的算法盲区 。
而对于求职者来说 ，面对AI简历筛选的“岗位胜任力模型围城”
，求职者必须形成新的求职策略 ，通过数据化叙事 、STAR法则(情境-任务-行动-结果)构建逻辑闭环，以及通过AI面试的模拟训练等提升求职成功率 。
在这场没有终点的进化竞赛中 ，猎聘等平台构建的已不仅是招聘工具
，更是一套重新定义人力资本价值的操作系统
。当招聘流程的80%环节被AI接管 ，剩余20%的人类专属能力 ，反而成为决定职业天花板的终极变量 。那些懂得将人类的创造性思维与AI的超级算力深度耦合的个体和组织 ，才能在这场人机共生的职场革命中赢得通关密钥 。
