2026 年科技業失業率已是 2001 年網路泡沫以來最高水位。一位在暴雪任職 7 年的軟體工程師，歷經 6 個月求職無果後，描述了 AI 監考的荒謬現場、以及企業同時要求開發者把燒給 Claude 的 token 數列為 KPI 的現實。
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一位匿名軟體工程師，近日在他的個人部落格記錄了一段他過去半年面試屢屢碰壁的經歷《工作和軟體行業完蛋了》。他表示有約 10 年開發資歷，其中 7 年在知名遊戲公司暴雪（Blizzard Entertainment）上班，2025 年 6 月隨整個團隊一起被裁員。
6 個月的求職過程，他用幾個詞形容：「進到最終輪又被刷掉」、「投出去石沉大海」、「履歷完全符合卻零回應」。
而其中讓他最感到憤怒的，不是拒絕信，而是篩選機制本身。Coderpad、HackerRank、各種 AI 監考軟體，這些工具的設計邏輯是全螢幕鎖定、不讓應徵者查 API 檔案，模擬一個現實工作中根本不存在的環境。他直言：設計這套流程的人，顯然沒有實際寫過程式。
更荒謬的是，在這套「禁止使用 AI」的測試環境裡，他試圖遵守規則，但其他應徵者用手機搭配 AI 工具輕鬆作弊。誠實守規的人，反而在篩選中吃虧。
他沒有在文章裡提供這段陳述的佐證，但這個邏輯本身就是一個結構性悖論：一個聲稱要測試真實能力的系統，卻創造了讓作弊者佔優的誘因。
AI 同時坐上兩個位置
AI 現在在職場同時扮演了兩個角色：把關者（面試端）與替代者（生產端）。
數字支撐了這個邏輯。研究顯示，開發者使用 AI 工具後，每個 sprint 的生產力提升約 40% 至 55%，簡單來說就是，10 人的團隊可以產出過去 15 人的工作量。對企業而言，這提供了一個清晰的經濟理由去精簡人力，而不是擴大規模。
這也解釋了為什麼應屆畢業生的處境更糟。這位前暴雪工程師觀察到，很多公司目前根本不招 junior 開發者，他們預期 Anthropic 等公司的模型，可以直接取代需要帶領與培訓的新人。
資料印證了這個觀察。25 歲以下軟體工程師的就業人數，已較 2022 年高峰下滑近 20%。這不是市場波動，是結構性收縮。
90% 主管說「影響為零」，但數據相反
2026 年裁員資料中，56% 的事件，共影響約 156,270 名員工，明確在公告或財報說明中點名 AI、自動化或機器學習是主因。這是迄今最高的比例；但與此同時，另一份調查顯示，90% 的企業主管表示，AI 對本公司的就業情況「影響為零」。
這兩組數字之間的落差，揭示的是企業在公開溝通與實際決策之間的系統性裂縫：裁員公告裡寫著「AI 驅動效率提升」，但主管面對調查時聲稱對就業毫無衝擊。
這位前暴雪工程師沒有提出政策建議、也沒有呼籲什麼，畢竟 AI 系統性的轉變，目前看不到轉向的跡象。他只是寫下這一切「讓人精疲力竭」的經驗。
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