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GameLook报道/上周，游戏就业倡导者、腾讯海外业务拓展总监 Amir Satvat 在数篇帖文中分享了他关于全球游戏行业的宏观数据(主要侧重欧美地区)。他表示，全球游戏从业人员在四年间增加了约4000个岗位，增幅约为0.6%。

图片来源：pixabay

但从2022年到2026年，他估算北美地区的游戏就业岗位缩减了11.5%。这些基于现有最佳数据得出的数字，让我们得以了解游戏就业在哪些地方增长、在哪些地方因招聘与裁员的净变化而走弱。Satvat 还运营着”始终支持游戏社区”（ASGC）这一组织。

Satvat 在社交媒体的一篇帖子中写道，全球游戏从业人员规模小幅增长，从约75万人增至75.4万人，净增约0.6%。北美是个例外，缩减了11.5%。全球共计约有4.8万个岗位被裁撤，但同期新增招聘约5.25万人次。

“这个行业并没有崩溃，只是在重新分配。”Satvat 说。

但 Satvat 表示，很多人反映，在游戏行业找到工作几乎是不可能的事。为了回答这个问题，他不得不回溯历史。（以下是 Amir Satvat 为游戏从业者整理的求职资源链接。）

2017年至2022年间，游戏行业正处于大规模招聘阶段。每个有可靠数据的地区均实现了显著增长：

加拿大：+48%（ESAC/Nordicity）

英国：+58%（TIGA Survey）

澳大利亚：单年内+59%（IGEA）

瑞典：+88%（Dataspelsbranschen）

波兰：+150%（行业普查）

巴西：+210%（Abragames）

综合所有可用的地区数据并保守估算，Satvat 认为全球行业在那五年间新增了15万至25万个岗位，平均每年吸收约3万至5万个新就业岗位。那时的行业就像一块海绵，大规模地吸纳着应届毕业生、转行者和新入局者。

28.8万人求职，4年新增岗位仅4500个

而2022年至2026年呢？整个行业在这四年间净新增岗位约4500个，平均每年约1100个。吸纳引擎不是放缓了，而是彻底停转了。但想进入游戏行业的人潮却从未了解过这个消息，Satvat 说。

2022年至2026年间，全球估计有28.8万人在积极寻求游戏行业岗位，其中包括：

15万名游戏专业毕业生（五届毕业生）

4.3万名被裁员后重新求职的从业者

5万名瞄准游戏行业的计算机科学及软件工程毕业生

2.5万名追求游戏职业的美术与动画专业毕业生

2万名转行者和自学开发者

算一算：全球每个招聘名额平均对应约五名求职者。北美更为严峻：12.7万名求职者，仅有1.2万个招聘名额，比例高达11比1，而整个市场在此期间一直在持续萎缩，Satvat 说。

Amir Satvat 关于游戏岗位的数据。图片来源：ASGC

当行业每五年增长25%至50%时，大多数新入局者能被顺利消化，Satvat 说。管道畅通，毕业的人能找到工作，漏斗得以清空，相关专业因为需求真实而持续扩张。

但当增幅仅有0.6%时，漏斗就会严重堵塞。”持平”就是新的”萎缩”，至少对于那些试图入行或寻找下一份工作的人来说是这样，Satvat 说。

“理解为什么现在的数字如此残酷很重要。这不是因为你做错了什么。游戏行业从每年吸纳数以万计的新人，变成了一年几乎连一千个都吸纳不了，而每一所大学的相关专业和各类培训营依然在全速输出候选人，甚至还在加速扩招。”Satvat 说。

这块饼并没有缩小，但坐到桌前来抢那块饼的人，却已远远超过这块饼目前所能喂饱的数量。

Satvat 表示，他的分析参考了”游戏行业咖啡聊天”（GICC）小组的研究成果。他们的数据计算于2025年。基于此，Satvat 利用招聘和裁员数据反推，得出2022年初全球游戏从业人员约为75万人这一起始基数。

他自2022年以来一直在精细追踪裁员情况，所用数据不仅包括公开信息，还涵盖了可以说是全球规模最大的非公开裁员数据源，这一数据源的建立，有赖于整个社群帮助我们还原完整图景。

结果显示：2022年至2026年间，约有4.8万个岗位被裁撤，占全球从业人员的6.4%。北美受冲击最为严重，区域从业人员减少19.2%；南美减少11%；欧洲减少6.7%；亚洲仅减少2%。

Satvat 还追踪了自2022年以来游戏行业的每一个开放岗位，通常任意时刻会有9000至1.4万个岗位处于招募状态，并通过测量实际的岗位流转速度来了解岗位被填补与再次开放的周期。基于这些数据，他得以按地区估算2022年至2026年的总招聘量。这个行业并没有在萎缩，而是在重新分布，工作岗位正在从北美流向欧洲和亚洲。

但这一切，都不能减轻那4.8万名失去工作的人所经历的困苦。

“但完整的图景同样重要，我希望这能帮助社区看得更清楚，这是我尽力提供准确数据的最好尝试。”Satvat 说。

对于求职者而言，为何形势依然如此严峻，Satvat 也给出了进一步的见解。

裁员人数增长超出预期，2026仍不乐观

“这引出了最后一个洞察。这个行业在过去五年里基本保持就业规模持平，累计增幅不足1%，”他说，”但求职者的数量却爆炸式增长——从各专业涌出的毕业生、转行者，大量人群竞争这支几乎纹丝未动的从业队伍。这块饼没有缩小，但来抢这块饼的人多了太多。这也是为何现在的压力感觉沉重得多的另一个关键原因。”

与此同时，Satvat 还写道，2026年游戏行业裁员预测数已上升至11580人，较2026年3月24日预测的10681人增加了899人（+8.4%）。

变化原因是：过去两周内，已确认的裁员人数（实际值）从3929人跳升至4674人，增加745人（+19%），主要受多起新披露的工作室关闭及Q1全面裁员事件驱动。对今年剩余时间的预测也略有上调，从6752人升至6906人（+2.3%），反映出进入Q2后行业持续面临的下行风险。

整体来看：自 Satvat 在1月6日发布首次预测（当时全年预测为8025人）以来，预测总数已攀升44%。五年累计裁员总数（2022–2026P）目前估计达到55408人。作为参照，2024年仍是裁员峰值年，达到15631人，但2026年的裁员进度在仅过完三分之一年度的情况下，已超过2022年全年（8500人）和2025年全年（9197人）。

核心结论：裁员速度正在比 Satvat 模型的初始预测更快地加速，截至4月初已有4674人确认被裁，且预测数据仍在上升。

至于岗位分布情况，以下是 Satvat 的数据。这是他工作中数据量最密集的一项工程，目前已迭代至第三个版本。

以下是他所能给出的最精确分析：游戏行业所有开放岗位的地理分布，按公司进行映射，每家企业和每个岗位均经过独立抓取与严格清洗。

游戏岗位分布图。图片来源：ASGC

预测数据汇总

2026年度进展（67起裁员事件，涉及4674人）

地区集中度：北美占所有裁员事件的73%，受影响人数占比约72%。美国以约49%的事件占比居首，加拿大约24%位列第二，欧洲约占21%，北美与欧洲合计占全球所有裁员事件的94%。

集中风险：规模最大的5起裁员事件约占全部裁员人数的52%，最大的两起事件单独占约32%。行业裁员依然高度集中于少数几起大规模削减行动。

2026年裁员预测：11580人，较上一预测增加899人（+8.4%）

2026年已确认裁员：4674人（统计时间：1月1日至4月6日）

2022年至2026年四年累计：55408人

美国境内就业概览

游戏岗位正在迁移。图片来源：ASGC

当开放岗位离开西方，哪些地区获益？

Satvat 发布2026年Q1全球游戏行业开放岗位更新后，许多人询问到底是哪些地区承接了这些岗位。为此，他单独筛选出游戏公司的数据，将2026年Q1的开放岗位与2024年Q3的基准数据进行对比。

在美国西部地区流失的岗位中，哪些地区增减幅度最为显著？

增幅前三的地区：

中大西洋地区 +14.1个百分点（15.1% → 29.2%），由纽约、曼哈顿、纽瓦克推动

新英格兰地区 +11.3个百分点（5.6% → 16.9%），波士顿的份额实现三倍增长

东北中部地区 +1.4个百分点（7.9% → 9.3%），芝加哥、兰辛、克利夫兰正悄然崛起

降幅前三的地区：

南大西洋地区 -20.9个百分点（37.2% → 16.3%），Cary、奥兰多、Hunt Valley 降幅最为陡峭

西南中部地区 -3.4个百分点（18.5% → 15.1%），奥斯汀、达拉斯、巴吞鲁日持续流失份额

山地地区 -1.4个百分点（13.1% → 11.7%），盐湖城、里诺、斯科茨代尔小幅下滑

边际层面的核心叙事已然清晰：在美国，东北部正在从西部、南部和西南部手中抢夺游戏行业的开放岗位。如果你现在想在西部以外的游戏公司求职，纽约和波士顿是势头最猛的两个地方。

有一个非常重要的注意事项：这是边际层面的变动。即便如此，美国游戏行业55%至60%的开放岗位依然集中在西部地区，基础性的集中格局依然稳固。本分析呈现的是变化率，而非存量。西部地区仍是美国游戏岗位分布的绝对主导区域。

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GameLook报道/与国内同行普遍拥抱AI不同，海外游戏从业者对AIGC的抵触与焦虑几乎从未消退——美术、QA、配音演员乃至程序员，这些岗位始终是裁员浪潮的重灾区。

但就在这种悲观情绪蔓延之际，OpenAI却发布了一份出人意料的就业研究报告——结论颇具颠覆性：AI非但不会引发失业潮，反而可能创造更多工作岗位。

报告英文原文链接：

https://cdn.openai.com/pdf/the-ai-jobs-transition-framework_report.pdf

这份覆盖900余种职业的研究显示，AI对就业市场的冲击远比想象中复杂。虽然部分岗位面临被替代的高风险，但这些领域的从业者已经在用AI承接更大的工作量，失业率反而低于其他职业。

报告还指出：46%的职业（如教师、家政人员）受AI影响极小；24%的岗位虽可能缩减规模，但核心环节仍需人工主导；而12%的职业（如软件开发）则将因AI普及迎来明显的岗位扩张。

报告指出：“当AI让某项任务（如写代码）的产出变得更廉价、更快捷，市场对该服务的总需求往往会呈指数级增长，足以抵消效率提升带来的减员压力。目前，高风险职业的从业者实际发挥出的AI潜力，还不到理论值的四分之一。”

以下是Gamelook整理编译的报告内容：

AI正在重塑我们的工作与生活，其渗透速度之快已超出许多人的预期。随着个人与组织的能力边界被持续拓展，一系列紧迫的问题也随之浮现：AI对劳动力市场的真实影响究竟是什么？冲击将首先降临在哪里，又将在何时到来？我们又该如何确保这场AI转型能够惠及每一个人？

AI能力正以前所未有的速度跃升，早期采用者已率先尝到红利。多项研究将工作任务与AI现有能力逐一比对，指向了立竿见影且波及广泛的经济影响。但与此同时，整体劳动力市场的实际反应依然参差不齐，有时甚至相互矛盾，折射出新技术普及过程中惯有的摩擦与阻力。这并不意味着我们可以掉以轻心——AI能力推进之猛，更大范围的冲击随时可能到来。

面对持续涌现的更强大模型，OpenAI希望帮助个人和组织理解并提前应对这场转型。为此，本报告提出了一套超越传统”AI暴露度”测量的分析框架，并以来自ChatGPT的真实使用数据加以验证。这一框架融合了四个维度：AI在哪里具备能力；人类在哪里仍不可替代；成本降低后需求会如何变化；以及AI实际上正被用于哪些任务。四个维度叠加，勾勒出一幅更清晰的近期图景——哪些工作最可能率先承压，哪些更可能被重新设计，哪些则有望迎来增长。

引言

现有的大多数AI劳动力市场分析，都从同一个问题出发：哪些工作最容易受到AI冲击？这是一个重要的起点，但远不够用。”暴露度”只能告诉我们AI在技术上触及了哪些领域，却无法单独判断哪些工作在近期最有可能被自动化取代、被重新设计，或因此得到扩张。

三年前，OpenAI研究人员发表了那篇研究AI潜在劳动力市场影响的标志性论文。此后，AI能力的跃升已大幅提速，且随着更强模型的持续推出，这一势头只会加剧。然而，AI对劳动力市场的实际影响依然不均衡，难以准确量化——即便是在AI已能胜任大量任务的岗位上，人类至今仍是主导者。

本报告提出的”AI就业转型框架”，将三个维度融合在一起：技术暴露度、人类必要性与需求弹性，并以ChatGPT的实际使用数据加以验证。研究覆盖900余个职业、约1.537亿个岗位（占美国就业总量的99.7%），为我们呈现出更清晰的近期图景。当然，从长远来看，许多职业的边界本身是可变的，技术的进一步演进也将持续重新定义”人类必要性”的内涵。

运用这一框架，我们将工作分为四类：

高自动化风险工作（18%）：面临更高的短期自动化风险

近期变化较少的工作（46%）：不太可能经历近期明显变化

因AI增长的工作（12%）：可能因AI而扩大规模

将要重组的工作（24%）：任务构成转变，但仍需人工参与关键环节，整体就业规模可能收缩

换言之，许多高度暴露的工作，与其说面临”即将被取代”的风险，不如说更可能走向重组或扩张。值得注意的是，实际AI使用情况在各类别之间差异悬殊——被框架识别为最具自动化风险的职业，ChatGPT使用频率约是受冲击较小工作的3倍。即便AI在受影响较小的岗位同样具备相当能力，这一差距依然存在。能力与使用之间的落差，恰恰揭示了单纯依赖暴露度测量的局限：有能力，不等于正在改变。

强大AI时代，人类的关键角色

即便AI承担的底层认知工作越来越多，许多职业的核心仍由人类把持。这往往是客观现实所决定的——体力劳动、人际关系或受监管的责任，都有硬性的人工需求。我们用”人类必要性”衡量这种需求强度，并将每个职业归入三类：

监管与问责必要性：工作要求持证者批准或做出决策，或必须由人对结果负责；

关系必要性：服务的价值依赖于信任、关怀、说服、教育或人际连接（主要取决于当下人们的偏好，可能随时间演变）；

物理必要性：职业要求在现实世界中从事体力劳动，包括上门护理、现场检验或体力操作。

这正好解释了为何暴露度无法直接对应自动化风险。教师在课程规划或内容生成上或许面临高暴露，但关系与制度的双重锚定依然强大——孩子们需要真实的老师。护士在文档整理和信息综合上可能同样高度暴露，但物理操作与问责责任仍是核心——患者需要护士亲身在场。

不过，人类留在岗位上并不等于劳动力市场一成不变。即便是”人类必要性”很高的职业，若AI大幅提升了工人生产力，而商品或服务的整体需求无法同步扩大，就业压力依然会来。这些”必要性”本身也会随时间演变：机器人技术的进步会松动体力必要性，社会偏好的转移则会影响关系必要性。

需求弹性，即价格变动时需求随之变化的幅度，是连接生产力与就业的关键纽带。若AI降低了某种商品或服务的供给成本，相关职业的就业走向并非一目了然。价格下降往往带动消费上升，有时甚至会推动受影响行业整体扩大招聘规模。OpenAI认为，这是AI长期影响劳动力市场的潜在关键变量——尽管其展开速度目前尚不明朗。

AI就业转型框架：四类职业命运

综合上述维度，框架围绕四个核心问题展开：

AI能够承担该工作中有意义的任务比重吗？

若AI降低了提供服务的有效成本，需求是否能够扩大到足以吸收生产力提升带来的增量？

在剩余任务中，人类是否仍然是工作交付、判断、问责或体力执行的核心？

AI是否已经在这些任务中被有意义地实际使用？

依据这一框架，职业被划入四种可能的转型前景：

高自动化风险工作：暴露度高、人类必要性弱、需求扩张不足或不确定，无法抵消就业减少效应（约占18%）。

将要重组的工作：暴露度高且人类必要性强，但需求弹性不足以吸收生产力增量。工人仍不可或缺，但整体人数可能减少（约占24%）。

因AI增长的工作：暴露度高，且需求反应足够强烈，更低的有效成本可能提升使用率、可及性或质量调整后产出（约占12%）。

近期变化较少的工作：当前暴露度、必要性与弹性的组合，尚未明确指向某种主导的近期结果（约占46%）。

这一框架的价值在于，它能够还原那些在单纯暴露度测量中被淹没的差异。即便在暴露度最高的职业内部，工作之间在人类必要性和需求弹性上也存在显著差异。因此，许多高度暴露的工作，更适合被理解为重新设计和规模扩张的机会，而非即将到来的自动化替代；而另一些则更像是”未来风险”，技术潜力还未被实际采用追上。

此前关于”能力悬垂”的研究（以及Massenkoff和McCrory 2026年的最新研究）已经揭示，AI的实际使用明显落后于AI的实际能力。通过汇总匿名化的消费者工作相关ChatGPT使用数据，我们在职业层面进一步印证了这一判断。

在每一个职业大类中，当前实际使用均落后于理论潜力。部分领域的AI应用正在加速渗透，尤其是法律、教育和办公/行政类工作；而餐饮准备与服务等领域，由于AI现有能力与工作内容本身关联度较低，即便是理论上AI能够胜任的任务，实际使用率也依然偏低。

各类别的”能力悬垂”（AI理论潜力与实际使用之间的差距）如下所示：

高自动化风险工作：实际暴露23.8%，理论暴露90.0%，差距66.2个百分点；

因AI增长的工作：实际暴露22.7%，理论暴露72.4%，差距49.7个百分点；

将要重组的工作：实际暴露14.9%，理论暴露67.1%，差距52.3个百分点；

近期变化较少的工作：实际暴露6.4%，理论暴露27.4%，差距21.0个百分点。

值得关注的是，从2024年第一季度到2026年第一季度，在被预测为”近期变化较少”职业中就业的人群，失业率上升幅度反而最大，达+0.6个百分点；而”高自动化风险”和”将要重组”两类群体的失业率仅各上升了+0.3个百分点。这说明，尽管AI与就业变化之间存在某种关联，但要在宏观劳动力市场层面清晰地建立这种因果联系，目前仍十分困难。局面可能随时骤变，这正是为何这些职业值得持续密切追踪，也是为何政府应当投入资源改善职业测量体系——唯有如此，公众才能真正理解、评估并有效回应AI对劳动力市场的冲击。

结语

暴露度只是分析的起点。真正有行动价值的信号，来自暴露度与人类必要性、需求弹性的交叉组合。正是这三者之间的相互作用，决定了AI究竟是会压缩劳动需求、改变工作内容，还是推动经济活动的整体扩张。

在这一框架中，职业暴露度帮助我们识别哪些岗位与AI能力存在交集，但它目前与就业变化的相关性并不强。实际使用与理论暴露之间的差距，区分了真正的”免疫”与尚未扩散的”迟滞”。人类必要性与需求弹性则有助于解释：为何某些职业可能长期以人类为主导；为何另一些可能出现编制压缩；以及为何还有一些会随成本下降、服务扩大而实现增长。

我们对未来的预测能力是有限的，长远的劳动力市场走向尤其难以推断。但在较短的时间维度上，这一框架应当有助于描绘劳动力市场可能的演进路径，并为政策制定提供参考——推动一场更平顺、更以人为本的AI转型，或许正是当下最值得着力的方向。

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GameLook报道/这几年，全球游戏圈都不好过，尤其是欧美同行。

从宏观数字来说，游戏就业倡导者、腾讯海外业务拓展总监 Amir Satvat 近日公布的数据显示：2022至2026年间，欧美游戏圈新增了4500个岗位，而同期求职者人数达到28.8万人。

那么，从微观、个人角度，欧美游戏圈经历了什么呢？Gamelook在海外社区发现了两个比较有代表性的帖子，一个是资深从业者半年找不到工作，另一个则是抱怨业内已经没有了新人进场的机会。

引擎降低门槛，但却更难找工作了

这位名为Blasmere的同样发帖表示，自己有做过六款 3A 游戏的履历，最近一个是《极限竞速：地平线6》。合同到期后，他开始找工作，一找就是五个月。”我已经主动找工作整整五个月了，整整五个月。交付了这么多作品的人，至少应该被认为是可靠的吧。”

没有人会质疑这句话。但问题是，”可靠”在当前的就业市场几乎是很难被考量的因素。他的核心抱怨是：虚幻引擎越来越普及，但公司不是因此降低了要求，而是把它当成了提高要求的理由。以前入职有缓冲期，现在没有，他们要求你”开箱即用”，对整条生产管线了如指掌，不接受任何适应时间。

比较矛盾的是。按照这套逻辑，引擎越易学，雇主就越觉得员工不需要时间上手；越多人”懂”这个引擎，每个人就越容易被替换。易用性反过来成了压低从业者议价权的工具。

有一条评论说得很直接：”疫情期间大规模超额招聘，等到公司开始裁员时，市场上突然涌现出大批渴望工作的熟练 UE 和 Unity 开发者。我觉得这给管理层和招聘人员造成了一种错觉，以为这些工具很普通、很容易上手。”

这个错觉造成的直接后果是：公司认为招到一个”懂 UE5 的人”是很容易的事，所以他们不再愿意承担任何新人成本，也不再愿意为现有员工保留缓冲期。

还有人说的更简短，但也被更多人认可：”公司只想找那种’一个人顶所有岗位、只拿一份薪水’的万能员工。”

这个评论戳中的，可能不只是海外同行。

一个叫 SnowPudgy 的用户说，他是高级开发，同时管理团队，同时担任项目经理，因为没有 UI 设计师他还要做 UI，另外他还在帮某个产品做 3D 建模，就因为别人觉得”为什么不顺手做呢”。薪资不到六位数，在锈带地区，光租金就占了他税后收入的一半。

另一位用户 randy__randerson 说，他曾被邀请去面试一个赛车游戏的虚幻引擎职位，面试要求是：为汽车建模，绑定骨骼，贴图上色，制作车轮动画，编写游戏内车辆功能，再编写物理系统。他拒绝了，”感觉他们想让这一个岗位干至少三个人的活”。

这不是个例。一个叫 MattMassier 的 3A 从业者说：”在北美，薪资至少砍半，却要求一人承担2到4种不同的工作职能。这是对整个行业过去二十年努力的彻底侮辱。”

问题是，就算你满足了这些要求，也未必能找到工作。

从评论区的同行反馈来看，有个在游戏行业干了21年的人，现在在送邮件拿最低工资。而干了20年、成为了那种公司梦寐以求的”全能型”员工的 3catsincoat，也只能说：”他们照样不雇我。”

游戏圈“头衔”通货膨胀背后，是行业入口消失

另一个帖子的问题同样直接：“为什么招聘市场上全是 Senior/Lead 职位？”

发帖人 ThrowRAorangepie 是个游戏开发新人，有动画经验，有 Unity 基础，靠体力劳动维持生计十年，边工作边学习，想转行进入游戏圈。他表示自己注意到一个现象：招聘市场几乎看不到入门级岗位，满眼都是高级和领导职位。

这是为什么呢？

有网友告诉他：”并不是高级和领导职位变多了，是初级职位消失了。GDC 去年的调查显示，游戏行业30%的人上一年被裁员了。初级岗没有任何空间，顶多是高级员工拿着初级薪资工作。”

还有人指出：这是钱的事儿。”预算很紧。如果你只能为你的项目招一个人，哪种选择影响更大：一个需要你培训才能发挥作用的初级员工，还是一个能立刻上手、产生乘数效应的高级资源？”

一位游戏公司的同行说的可能更接地气：”几年前，整个软件行业就把’初级’头衔基本取消了，大家都变成了’高级’或’领导’。五年前，’高级开发’至少需要10年经验；如今我看到的’高级开发’职位描述，只要求1-2年经验，有时甚至只需要一个学位。这些头衔已经毫无意义了。”

所以现实是：头衔膨胀，但岗位并没有增加，进入行业的“新手村”消失了。那些渴望进入游戏行业的新人，不是遇到了极高的门槛，而是连向上爬的梯子都没有了。

初级岗位被外包和AI分流，行业需要补生态的课

为什么初级岗位没了？从网友们的评论来看，外包是一条很确定的线索。网友unparent说，”很多地方正在把本来由中级和初级负责的任务外包出去，只保留高级人才来建立管线和管理团队。当你可以用雇三个本地初级工人的钱，雇到五到六个来自东欧的中级人才时，这对出钱的人来说根本不是一道难题。”

这不是新鲜事。外包在游戏行业存在了几十年，但在远程办公普及之后，它的规模和结构都变了。原本需要坐在同一间办公室里、需要带教才能运转的初级岗，现在可以整体打包给波兰或捷克的外包工作室，质量更好、价格更低、不需要培训。

AI 是另一个主要原因，但它的影响方式有些令人意外。一个叫 ShmallowPuff 的用户说：”LLM 和 AI 消灭了绝大多数入门级岗位，因为 3A 公司原本是初级招聘的最大来源。现在只剩下中小型工作室还在招初级，而那里的人根本没人想辞职。那些大公司却在（我说真的）招聘高级开发者专门去修那些 LLM 生成的烂代码。”

他在评论中说，自己的高中朋友赶在”AI 末日”前晋升了领导，现在每天的工作就是和另一个同事一起修 AI 输出的代码。他的描述是，那些代码”比任何初级程序员给的代码都要烂”。

这不得不说是一种黑色幽默：AI 被用来替代初级岗位，但 AI 产出的东西质量太差，又需要招高级开发者来修。初级的入口没了，高级的压力更大了，整个系统在疯狂内耗。

Blasmere 原帖的核心抱怨，其实不只是找工作难，而是对要求”每个人都是 UE5 专家”这件事的愤怒。网友kagekeeper评论称，”工具被误认为等于技能。易用性降低了入门门槛，但它不会提升天花板。”

这句话也是整个行业现状的写照。引擎变得容易使用，学习资源变得丰富多样，更多人进入行业，但能产出高质量工作的人并没有因此变多，只是市场上声称自己能做到的人变多了。这两者之间的落差，最后变成了招聘端的混乱：雇主搞不清楚谁是真的懂、谁是把简历写得好看，于是要么要求越来越离谱，要么直接不招、靠外包。

结语

Gamelook发现，有一条评论说到了更根本的层面，这个名叫 OkAccident9994 的用户说：

“游戏开发行业从来没有为自身的长远健康做过努力，包括培养初级开发者、建设生态系统。Gabe Newell 买了一家造超级游艇的公司，但 Valve 并没有去培养一批新生力量来接班：他们只挑最顶尖的人才，把培养的工作留给别人来做。未来不太乐观。”

与之相比，国内市场虽然也存在过渡追求商业化、大量开发者牺牲了个人技术和艺术成长而开始做中小型项目“活下去”的问题，但至少，中国同行还是有饭吃的。反观海外市场，大多数的游戏厂商干脆砍掉了绝大多数初级和中级岗位。

按照文章开头的数据，28.8万人去抢4500个岗位的，这已经不是正常的竞争，而是成为了看不到尽头的排队。即便你等到了排队的尽头，也未必能如愿拿到入行的号码牌。