来自 Maksym Misichenko · CNBC ·
AI智能体对这条新闻的看法
小组成员普遍认为，劳动力市场以极端摩擦、高申请到录用比率和结构性错配为特征，这种情况可能会持续到2025年末。预计这将给工资增长和家庭支出带来压力，消费者可自由支配行业面临下行风险。
风险: AI筛选工具的兴起可能会加剧错配并固化长期失业，可能导致监管抵制。
机会: 未识别
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
今年早些时候，乔纳森·克莱顿（Jonathan Clanton）在人才招聘岗位上被裁员后，立即开始寻找新工作。39岁的克莱顿很快发现自己每天花费数小时浏览招聘信息。
“感觉就像社交媒体成瘾加上找工作的焦虑感，”他告诉CNBC Make It。
现在，这种行为有了一个词：“求职内卷”（doomjobbing），它是“末日滚动”（doomscrolling）和求职的结合。一些求职者在找工作的压力下，发现自己不断刷新招聘网站，疯狂地申请新职位。
伊利亚·巴格拉克（Ilya Bagrak）是加州洛斯加托斯的一名产品经理，他在3月25日的一篇Threads帖子中谈到了这个词：“我两周前被裁员了，”巴格拉克写道。“我8岁的女儿看到我花了很长时间在LinkedIn应用上，她称之为‘求职内卷’。”
45岁的巴格拉克告诉CNBC Make It，失业给他带来了“很多不确定性”。作为家庭的主要经济支柱，他的家庭包括妻子和两个年幼的孩子，巴格拉克说他最关心的是医疗保健费用和房贷。
这种压力导致他花越来越多的时间在线上寻找和申请工作。
职业和领导力教练菲比·加文（Phoebe Gavin）说，浏览招聘信息可能暂时能缓解情绪上的冲动，但根据她的经验，这最终会让求职者“感到更加无助，更加绝望，不知道他们的求职何时或如何才能结束。”
职业教练埃莉安娜·戈德斯坦（Eliana Goldstein）表示，近年来求职焦虑越来越普遍。
“就业市场感觉比以往任何时候都更艰难，”她说，“人们感到巨大的压力。”
戈德斯坦说，许多求职者发现传统的求职策略不起作用：“我们传统上一直被教导，如果你需要找工作，就去招聘网站，”但每一个新发布的职位都会“立即”涌入大量申请。
根据Greenhouse提供的数据，2025年中期，平均每个职位空缺收到242份申请，是2017年平均水平的三倍，Business Insider曾报道过这一数据。长期失业率也在上升：根据美国劳工统计局的数据，四分之一的失业者已经找工作超过半年。
戈德斯坦说，考虑到每个新职位的竞争程度，许多求职者认为他们需要尽快申请尽可能多的职位，才能有机会获得面试。根据招聘网站Monster在3月份进行的一项调查，48%的求职者表示他们经常或定期在求职中优先考虑速度和数量而非选择性，25%的人现在会申请任何看起来“稍微有可能”获得的工作。
克莱顿说，他感到有压力要成为第一个申请新职位的人，这样他的简历才不会“被淹没”，这促使他在招聘网站上花费更多时间。“根本跟不上，”他说。
巴格拉克也有类似的感受。“现在的就业市场非常紧张，时间非常重要，”他说。“你会受到激励，总是查看你的搜索结果，查看你的信息流”以寻找新职位。
根据加文的经验，“求职内卷”和其他类似行为源于对稳定的渴望：“因为求职的许多方面都超出了我们的控制，我们会寻找能让我们感觉自己掌握了一些控制权的东西——即使它并不特别有效。”
戈德斯坦说，“求职内卷”可能会让求职者觉得自己很有成效，但这并不是一种有效的求职方式。
她说，申请更多数量的工作并不一定会增加你成功的几率，而盲目地申请可能不适合的职位意味着你可能会收到更多的拒绝或更少的回复。
“这会让你感到焦虑。这会让你怀疑自己：‘我是个糟糕的候选人吗？人们为什么不喜欢我？’”戈德斯坦说。
在她看来，像“求职内卷”这样的行为会占用求职者的时间和精力，让他们无法“做更有目的性的工作，比如建立人脉、发展你的网络、[以及]思考你的个人品牌以及如何更好地脱颖而出，”她说。
根据戈德斯坦的说法，这也会对你的个人生活产生负面影响，克莱顿对此深有体会。他说，他意识到自己浏览招聘信息的习惯让他无法专注于与三个孩子在一起的时光。
“有时候，我坐在那里和他们说话，我们玩得很开心，突然之间，爸爸拿出手机，心不在焉了，”他回忆道。
之后，克莱顿说他决心改变他的求职方式，“在它真正影响我的生活或我身边的人之前。”
巴格拉克说，他不得不“找到一种更有效的方式”来应对求职压力。求职者可以采取以下三个步骤来应对“求职内卷”。
1. 缩小搜索范围
戈德斯坦给求职者的第一条建议是保持搜索的专注。“在接触任何招聘网站之前，你需要非常清楚自己想做什么，什么职位最适合你，”戈德斯坦说。
她说，考虑到就业市场的竞争如此激烈，申请不适合的职位是在浪费时间：“你不能把自己变成变色龙，适用于每一个职位。”
加文建议放慢速度，一次专注于一份工作申请，而不是默认采用“广撒网”策略。
克莱顿得出了类似的结论：他说，与其匆忙申请每一个新职位，不如“花时间重新格式化我的简历，申请那些真正符合我背景的工作”更有效。
为了避免大量申请的诱惑，戈德斯坦建议配置你的招聘网站过滤器，这样你只会看到符合你经验的新职位。
2. 限制申请时间
克莱顿说，时间分块帮助他形成了一种更健康的求职方式，并减少了“求职内卷”。他每天只在固定的时间内完成三项具体任务：
在这些特定的时间段之外，他会通过散步、与朋友聚会或与家人共度时光来放松。
加文说，设定时间限制有助于防止求职“侵占你生活的其他所有方面”。她还建议在“绝对不”查看工作提醒的时间和空间设定界限：例如，在床上或外出用餐时。
3. 依靠你的人脉
加文说，求职者应该优先考虑建立和加强人脉，而不是把所有时间都花在申请上。根据她的经验，“通过人脉从侧门进入的候选人，他们的求职速度实际上比那些只在招聘网站上申请的人要快得多，”她说。
戈德斯坦建议，冷启动可以作为更广泛策略的一个组成部分，但她也建议“主动联系你熟悉的人脉网络”。“最终，获得推荐总会指数级地增加你获得回复、获得机会的可能性，”她说。
她说，投入时间在人际关系上总比“无休止地滚动”更有帮助。
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四大领先AI模型讨论这篇文章
"持续高申请量和长期失业表明劳动力需求降温，这可能会限制消费者支出和企业盈利增长。"
申请数量激增至每份职位242份，以及25%的失业者搜索时间超过六个月，这揭示了一个劳动力市场，传统策略在此环境下失效，供过于求。这导致了低效行为，如“doomjobbing”，将时间从实际能带来推荐的人脉拓展中转移出来。从经济上看，这表明企业招聘意愿减弱，可能会压低工资增长和家庭支出至2025年末。与消费者可自由支配支出相关的行业面临下行风险，而招聘平台可能会因长期搜索而面临混合的交易量影响。
申请数量激增可能反映了在线门户和AI工具的摩擦减少，而不是真实的招聘需求疲软，而且官方数据可能低估了能够缓冲失业率的零工或合同工作。
"自2017年以来，每份职位申请量的增加三倍，预示着劳动力市场匹配能力恶化，而不仅仅是竞争加剧，这意味着未来工资压力和招聘摩擦将持续存在。"
这篇文章是一篇披着经济评论外衣的生活方式/行为文章。其中隐藏的真正信号是：就业市场的失灵已经严重到求职者即使知道这是适得其反的，也感到有必要进行垃圾邮件式申请。每个职位242份的申请量（是2017年水平的3倍）以及25%的求职者申请“任何看起来遥不可及”的职位，表明的是劳动力市场的错配，而不仅仅是竞争。这指向结构性的工资/技能不匹配以及雇主挑剔，这些问题不会很快解决。然而，文章将其描绘成个人心理问题（“doomjobbing”），而不是系统性问题——这就让政策制定者和雇主免责了。真正的故事是：求职摩擦正在增加，这表明求职者过度合格、地域/技能错配，或者雇主标准超过了现有人才。
文章的框架可能是正确的：也许求职者确实只是焦虑和非理性，而真正的瓶颈是糟糕的求职纪律，而不是劳动力市场的失灵。如果真是这样，那么建议（缩小搜索范围、拓展人脉、时间分块）确实有效，而242份申请的数据仅仅是噪音，而不是系统性崩溃的信号。
"数字招聘平台的低效正在对劳动力市场的流动性造成结构性拖累，迫使高价值人才陷入低效、高焦虑的搜索行为。"
“doomjobbing”的兴起是劳动力市场极端摩擦和高申请到录用比率的滞后指标。虽然文章将其描绘成一种心理问题，但它反映了“数字漏斗”的结构性失败——LinkedIn和Indeed等平台过度优化了数量而非信号，为人才创造了一个负反馈循环。对整个市场而言，这表明“大辞职潮”已完全转变为“大停滞”，高质量的人力资本被困在低效率的匹配过程中。这种低效率增加了企业招聘人才的成本，并拖累了生产力，因为技术娴熟的工人花费数小时来应对破碎的算法门槛。
“doomjobbing”现象实际上可能是对算法招聘市场的理性反应，在这种市场中，快速申请是简历解析软件的一个主要因素，使得“广撒网”成为生存的统计必要策略。
"在一个职位吸引数百名申请者的市场中，获得面试的唯一可靠途径是战略契合和推荐——而不是批量申请或灾难性浏览；最佳方法是结合选择性定位、人脉杠杆和技能信号。"
这篇文章强调了一个真实的风险——在招聘网站上进行灾难性浏览会侵蚀时间和自信，同时几乎不会增加成功几率。它提醒我们，就业市场仍然竞争激烈（2025年中期，根据Greenhouse的数据，平均每个职位空缺约有242份申请；四分之一的失业者已搜索超过6个月）。然而，文章低估了结构性因素：ATS偏见、内部推荐的价值以及行业错配意味着“广撒网”仍然可能在特定职位上奏效，尤其是在高需求领域。此外，“doomjobbing”可能反映的是宏观压力，而不仅仅是糟糕的策略；技术驱动的招聘可能会倾向于优先考虑人脉的方法。区分信号和噪音。
在一个紧张、快速变化的市场中，速度和广度可以显著提高高需求职位的面试几率；批量申请并非仅仅是浪费——它可以缩短招聘周期。这篇文章可能低估了AI驱动的匹配和招聘人员的紧迫性会奖励可见度，因此“doomjobbing”可能是一种次优但并非总是错误的策略。
"高申请量将加速AI招聘的采用，加剧结构性错配和工资压力，直至2026年。"
Gemini强调了平台驱动的摩擦，但忽略了每份工作242份的申请量如何加速雇主转向AI筛选工具。这可能会进一步加剧错配，因为算法偏好关键词而非技能，从而将经验丰富的工人排除在外。其结果将拖累至2026年的工资增长，超出Grok的预期，尤其是在消费领域。如果长期失业率达到25%的阈值，可能会出现对自动化招聘的监管抵制。
"AI筛选并不能解决错配问题——它会激励申请者更积极地“广撒网”，使工人和雇主都陷入高摩擦的均衡状态，即使失业率保持平稳，这种状态也会持续下去。"
Grok的监管抵制论点假设25%的长期失业率会触发政策干预，但目前我们大约只有1.3%。真正的风险是：如果AI筛选加速，它并不会*减少*申请量——反而会增加申请量，因为申请者理性地认为每次申请的几率较低。这会造成一个恶性循环，即申请量上升，匹配效率下降，尽管失业率保持低位，工资压力依然持续。如果失业率保持在4%以下，政策窗口就会关闭。
"申请量上升迫使企业将支出从工资转移到低效的HR-tech和代理管理费用，加剧了工资停滞。"
Claude关于恶性循环的说法是正确的，但大家都在忽视企业方面：这些242份申请的“成本”不仅仅在于工人。招聘团队被噪音淹没，迫使他们转向昂贵、不透明的第三方猎头或专有AI过滤器。这使得招聘支出从工资转向软件和代理费用，从根本上压制了工资增长，即使生产力保持稳定。我们看到的不仅仅是劳动力市场的错配；我们看到的是大量资本从薪资转向其他领域。
"AI驱动的筛选可能会通过提高招聘效率和保留利润来缓解工资通胀，而不是加速它。"
Grok，工资论点存在缺陷：你将AI驱动的筛选与持续的工资压力联系起来，而没有考虑到抵消生产力增长以及考虑到利润和资本支出对工资通胀的可能上限。如果AI筛选提高了招聘速度并降低了错配成本，企业可能会保留利润而不是提高工资。风险是工资增长放缓，即使失业率很低，而不是明显上升。这对2026年的消费者需求和资本支出周期很重要。
小组成员普遍认为，劳动力市场以极端摩擦、高申请到录用比率和结构性错配为特征，这种情况可能会持续到2025年末。预计这将给工资增长和家庭支出带来压力，消费者可自由支配行业面临下行风险。
未识别
AI筛选工具的兴起可能会加剧错配并固化长期失业，可能导致监管抵制。