四年前，谷歌一位工程总监曾预测，到 2025 年，AI 就能让每周四天工作制成为现实。今年早些时候，OpenAI 也公开推动过类似设想，呼吁企业试行不降薪的四天工作制，理由是 AI 很快会大幅提升人类劳动效率，企业应当提前适应工时缩短后的环境。

但一名去年从 OpenAI 离职的前技术员工告诉 BBC，至少在他任职期间，OpenAI 自己从未试行过这套它对外推销的制度。实际情况是频繁的危机会议、周末加班和极其严苛的绩效考核，同事也可能突然被辞退。

「周六或周日照样得去公司，要么是补进度，要么是确认系统没出问题。」这名前员工说。他当时每周至少工作 70 小时，远高于此前在其他科技公司的强度。离开 OpenAI 后，他加入另一家 AI 初创企业，工作与生活的平衡反而改善了，不赶冲刺项目时每周约 50 到 60 小时。

「冲刺」变成了常态

鼓吹 AI 能压缩工时的不只 OpenAI。Anthropic 曾宣称 Claude 可以连续七小时不间断自主工作，几乎相当于一个完整工作日。Meta 首席执行官马克·扎克伯格也表示，公司正处在「AI 开始彻底改变工作方式」的关键一年，规模更小的团队借助 AI 能完成过去无法想象的工作量。

现实数据却指向另一个方向：Meta 今年裁掉了约一成员工，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪则警告，AI 生产力越高，未来被淘汰的岗位可能越多。

所谓「冲刺」，原本指科技行业在发布新功能或新产品前的一段高强度阶段，员工连续数周延长工时。放在传统语境下，这属于阶段性现象。但据 BBC 采访的从业者描述，在 OpenAI 和 Anthropic 这类全力推进 AI 项目的公司，冲刺有时会持续数周，周工时甚至超过 90 小时。

美国科技从业者收入通常不低，投行、法律和医疗行业同样以长时间工作著称，但每天 14 小时过去并不是科技行业的常态——很长一段时间里，科技公司同样以朝九晚五为主。

被「征召」的人

Meta 一名现任员工和一名前员工透露，今年不少人会毫无预兆地被调往 AI 项目组，而管理层把 AI 任务视为最高优先级。员工没有拒绝的余地，因此私下把这种调岗称为「被征召」。

「他们直接把你调过去。你不能拒绝，真要拒绝，就只能辞职。」那名前员工说。两人表示，Meta 近期开始淡化这种强硬姿态，但许多员工早已被强制转入 AI 团队。

进组之后，深夜加班几乎成为常态，周末继续工作，即使下了班也觉得自己仍处于随时待命的状态。值得一提的是，美国法律并未规定 16 岁以上劳动者每周工时上限；英国和欧洲则普遍设有 48 小时上限，且加班计入其中。

被 AI 拉长工时的还不只是直接开发模型的人。前谷歌员工阿明·沙利今年 5 月离职，他告诉 BBC，谷歌不断把处理器、内存存储等关键资源转向 AI 项目后，内部工程系统故障更加频繁，他经常不得不熬夜处理。离开谷歌后，他的睡眠和整体健康状况都明显改善，也由此意识到大型科技公司过度依赖 AI 会造就一种糟糕的企业文化，让工程师承受过大压力。

省下来的时间去哪儿了

越来越多的研究开始指向同一个悖论：AI 本应替员工减负，实际结果却是工作量继续膨胀。

加州大学伯克利分校的一项研究追踪了美国一家科技公司的数百名员工长达八个月，观察他们使用 AI 后的工作变化，结论是这些员工「工作节奏更快、承担的任务范围更广、一天中用于工作的时间也被进一步拉长」。研究还发现，工作量上升的一个重要原因，是员工必须不断核查 AI 生成内容是否正确。

麻省理工学院创新研究学者尼尔·汤普森指出，即便在最积极开发 AI 的科技公司，管理层也不太可能告诉员工：既然 AI 替你省了时间，剩下的时间就休息吧。

「即使 AI 真的节省了时间，省下来的部分最终也会被各种流程调整、落地实施以及确保系统正常运行的工作吞掉。」汤普森说。他补充道，即使 AI 流程已经跑顺，员工往往仍会主动或被动地把空出来的时间填满，一部分人希望完成更多工作，另一部分人则担心产出不继续提高就无法向雇主证明自身价值。

「人们以为工作量减少 20%，自然就能变成每周四天工作制。但新的工作总会冒出来。」

沙利的总结更直白：「AI 现在按理说已经替我们做了那么多事，至少应该有更多人睡得更好、身体更健康。」现实似乎正好相反。

OpenAI 与 Anthropic 均未回应 BBC 的置评请求，Meta 和谷歌发言人则拒绝置评。

来源：BBC News

工程管理者比约恩·罗什把程序员的一天 8 小时拆开算了一笔账。假设 AI 让写代码这件事快三倍，资深工程师写新代码从 1.5 小时降到 0.5 小时，读代码和调试从 1.5 小时降到 1 小时——可设计架构 1 小时、代码评审 0.75 小时、写文档和杂务 0.75 小时、开会 1.5 小时，这几项一分没少，测试与部署反而因为新代码变多多花了 0.25 小时。一天下来只省出 1.25 小时，约 15%。

同一套算法套在初级工程师身上，结果反过来：他们本来每天有 2.75 小时在敲代码，AI 帮他们省下 2 小时，效率提升约 25%。

说白了，AI 加速的只是”敲键盘”那一段，而资深工程师的大部分时间根本不在敲键盘，而是在想清楚该写什么。这里有个反讽：不少管理者一边说”只招资深的，初级的活 AI 干了”，一边忽略了初级工程师才是这波红利最大的受益者——前提是把 AI 当老师用，而不是当只会代劳的跑腿。

罗什还提了个容易被忽略的副作用：读一份 AI 写的需求文档，往往比读人写的更费劲，因为它废话太多，抓重点反而更慢。效率账不能只算加法。

如果你的团队正在推 AI 提效，不妨也拉张表，把一天按任务块真拆一遍。你猜自己每天真正敲代码的时间，有几个小时？

来源：Bjorn Roche 个人博客《The AI productivity gap》，2026 年 7 月 12 日

2023年岁末，前作《年会不能停！》以接地气的段子与辛辣的职场讽刺斩获超13亿票房、豆瓣8.1分，被万千打工人封为”电子布洛芬”。此次续集主打”无限流”时间循环的奇幻设定——主角刘奔和马杰意外获得重启职场人生的能力，在反复试错中整顿职场歪风。

主演阵容迎来大换血。前作男主大鹏此次仅以惊喜出演形式回归串场，新生代实力派张若昀接棒饰演热血分公司小组长刘奔，白客继续出演从总部人事调任小城分公司的”职场老油条”马杰。高叶则塑造直面业绩抢夺与晋升壁垒的女性角色Kathy，补齐女性叙事视角。

田雨、王耀庆、钟汉良、孙艺洲、李乃文、李晨、欧阳奋强等老中青三代戏骨，叠加童漠男、酷酷的滕、闫佩伦等脱口秀演员齐齐助阵。值得一提的是，张若昀与田雨继《庆余年》后再度同框，从”小范大人与王启年”变身”刘奔马杰师徒”，笑点升级。

叙事空间也从一线大厂下沉至三四线小城分公司，讽刺范围从办公室内卷扩展到酒桌文化、画饼领导、关系户、女性职场困境等更广义的人情社会。片中将升职公式戏谑总结为”努力不如抢功、抢功不如拍马屁、拍马屁不如掌握领导秘密”——既荒诞又扎心。

截至7月26日，《年会不能停2！》点映及预售总票房已突破1000万元，首轮点映场均人次位居同档期影片首位。8月1日至2日期间，数字2D版本全国立减10.1元，CINITY、CINITY LED、中国巨幕、HDR LED版本立减15.1元，19.9元起特惠购票已开启。

提档后的《年会不能停2！》将与7月29日提前北美两天上映的《蜘蛛侠：崭新之日》正面相遇，国产职场喜剧与好莱坞超级英雄同台对垒，暑期档下半程值得期待。

来源：万达电影

OpenAI 经济研究团队追踪了 2025 年 8 月至 2026 年 6 月期间旗下智能体编程工具 Codex 的使用情况，得出一个核心结论：AI 智能体不只是让打工人干活更快，而是让他们开始做起了「完全不同的工作」。美国科技媒体 Axios 于 7 月 27 日率先报道了这项研究。

非开发者成了增长最快的用户群

Codex 起初是一款面向程序员的编程工具，开发者自然是第一批用户。但研究数据显示，随着 Codex 向更广泛的知识型工作扩展，非开发者群体的增长速度反而更快。

自 2025 年 8 月以来，个人用户中的非开发者数量增长了 137 倍，机构用户中的非开发者增长了 189 倍，OpenAI 内部的非开发者用户也增长了 12 倍。在个人、企业和 OpenAI 内部三个群体中，非开发者的每周活跃用户增速全部超过了开发者。

更值得注意的是跨界深度：业务部门员工用 Codex 完成的工作中，超过四分之一属于工程或编码任务。也就是说，法务、财务、招聘这些岗位上的人，正在批量涉足一年前还必须招聘一名开发者才能搞定的技术领域。

OpenAI 内部：律师 85% 的产出都来自智能体

OpenAI 自家员工的使用轨迹颇具代表性。工程师是最早一批采用者，到 2025 年 12 月，普通工程师已将大部分使用量转移到 Codex 上；如今，普通工程师 99% 的输出 Token 由 Codex 生成，而非 ChatGPT。

法务、财务和招聘部门的转向发生得更晚——大约在 2026 年 4 月——但过渡速度快得多。目前，OpenAI 内部普通律师或招聘人员超过 85% 的输出 Token 都由 Codex 生成。

从用量增幅看，研究部门的变化最为惊人：到 2026 年 6 月，其中位数使用量达到 2025 年 11 月的 56 倍；客户支持部门增长 32 倍，工程部门增长 27 倍，法务部门也达到 13 倍。

任务越来越重：七成请求相当于人工干一小时以上

除了用的人变多，任务本身也在变重。2026 年 5 月，超过 70% 的 Codex 请求涉及的任务，如果交给人类完成需要花费一个小时以上。

截至 2026 年 5 月，80.6% 的个人用户提出过至少一项相当于人工 30 分钟以上工作量的请求，70.2% 的用户提出过超过一小时工作量的请求。而重度用户的玩法更加激进：在 OpenAI 的日活跃用户中，排名前 1% 的用户平均每天生成超过 60 小时的智能体运行时长——秘诀是把任务分配给多个并行运行的智能体。

研究指出，整个行业的 AI 交互方式正在从「聊天机器人」转向「智能体」，用户不再是一问一答地索取答案，而是像管理团队一样，在一天内同时调度多项智能体任务。

职业边界模糊之后

OpenAI 在研究中总结道：智能体工具降低了跨越任务边界的成本，让员工能够承担过去需要专门技术支持才能完成的相邻工作。这对三类人都有直接影响——企业需要重新设计工作流程，员工需要重新判断哪些技能更值钱，政策制定者和研究者则需要理解 AI 究竟如何改变劳动力市场。

当一名招聘专员可以随手搭建自动化流程、一名律师可以让智能体跑通数据分析时，「这不是我的工作」这句话，恐怕正在失去它的字面意义。

来源：Axios、OpenAI 官方研究