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待了3年的公司，裁掉80%生信工程师

2026-02-25

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作者: 锁炎

来源: 药哥侃药Pro

这两天，小红书上一篇帖子在IVD圈里悄悄刷屏。

用户“柳絮流光”分享了自己的经历：待了三年的公司，突然裁掉了80%的生物信息工程师，全部走人。原因是AI替代了大量工作，整个行业都不怎么招人了。

“985本硕也会面临找不到工作的风险，真的要去考公吗？……那我念985有啥意义，二本入学就开始学习考公多好。”

字里行间，是学历贬值的不甘，是被时代甩下的茫然。

这条帖子下面，评论区里一片唏嘘。有人同样被裁，退掉出租屋回了老家；有人说“初级生信干的活就是串标准流程，第一批被AI搞死的就这些人”；还有人提到，云平台刚上线就开始裁生信，甚至是生信自己构建的云平台。

这不是一个人的困境，这是一个行业的缩影。

一、被裁掉的80%，是谁？

先来看看这位网友的经历。

985本硕，生物信息学专业，在一家生物公司待了三年。听起来是一份不错的履历——名校毕业，专业对口，有三年经验。

但公司突然裁掉了80%的生信工程师，理由很直接：AI设定好程序就能完全取代人。

更讽刺的是，被裁掉的岗位，恰恰是生信团队自己构建的云平台——用AI工具替代了自己。

这不是个例。

根据全球招聘数据分析，计算机图形设计师、摄影师、内容写作者成为降幅最大的职业，其中计算机图形设计师岗位同比下降33%。而生物信息学家，也出现在了降幅前十的名单中。

为什么？因为这些岗位的共同点是：工作中有大量可标准化、流程化、依赖历史模式的任务。AI最擅长的，就是这类工作。

麦肯锡预计，到2030年，美国30%的工作岗位可能实现自动化，受显著影响的工作岗位比例高达60%。而生物信息学中的初级分析岗，正是AI替代的“重灾区”。

一位业内人士在评论区直言：“初级生信干的活就是串标准流程，第一批被AI搞死的就这些人。高级点的生信是个性化分析，也在被AI搞完蛋。”

这话扎心，但真实。

二、行业真相：AI正在重塑，而非简单替代

但事情的另一面是：AI并没有消灭生物信息学这个领域，而是在重塑它。

Fios Genomics的生物信息学专家团队在展望2026年时指出：对人工智能的熟练运用已不再是可选项，而是必备技能。生物信息学者需要的不仅仅是使用AI工具，更要能批判性地评估大语言模型的输出、验证结果，并战略性地应用这些技术。

市场数据也印证了这一点。

2025-2026年，生物信息学岗位需求整体仍在增长，但结构发生了剧烈分化。AI+生物科技跨界领域虽然当前占比仅8.5%，但岗位增速最快，头部科技公司的算法工程师岗位年增长率达62%。

这意味着什么？意味着初级生信的岗位在消失，但懂AI的高级生信岗位在爆炸式增长。

世和基因正在招聘的高级生信工程师/算法科学家，要求运用机器学习、深度学习进行肿瘤早筛研究，薪资15k-20k/月，面向2026届硕博毕业生。之江生物也在招研发工程师（蛋白方向），要求熟悉AlphaFold、Rosetta等工具，月薪2-3万。

这些岗位的共同点：不再是“串流程”，而是“建模型”；不再是“跑数据”，而是“解问题”。

中科院分子细胞科学卓越创新中心褚晏伊课题组2026年启动的招聘，明确聚焦AI for Biology，包括RNA大模型、免疫识别建模等前沿方向，要求熟练掌握Python及深度学习框架。这是国内顶级科研机构对“AI+生物”人才的明确信号。

三、被裁的人，路在何方？

回到那位网友的问题：年后去上海看看，会不会好点？

答案是：会好点，但前提是——你得换个活法。

根据行业分析报告，生物信息学行业薪酬呈现显著的学历分层特征，但更重要的是技能分层：

本科毕业生：主要进入技术服务型岗位，起薪10-16.7K/月，岗位以测序数据处理工程师、技术支持为主。这一层，恰恰是被AI替代风险最高的群体。

硕士毕业生：构成行业中坚，20-50K/月，岗位包括生物信息科学家、算法开发工程师。这一层需要具备多组学数据分析、算法优化能力。

博士毕业生：瞄准高端研发，50K+/月起步，首席科学家年薪可达百万级，要求原创算法开发、科研项目领导能力。

关键不在于学历，而在于能力结构。Fios Genomics的专家强调，2026年生物信息学者必须具备的核心能力包括：

1. 批判性评估AI输出：AI可以提供答案，但无法判断这些答案在生物学上是否有意义

2. 云计算能力：随着数据规模爆炸，云平台已成为必备基础设施

3. 多组学整合分析：单一组学数据已不够，需要能处理异质数据、跨数据集比较结果

一位网友的评论很清醒：“AI淘汰的是‘任务’，而非‘职位’。那些能够调整工作内容、将AI纳入工作流程的岗位，反而可能获得新的发展机会。”

四、生信的出路：从“串流程”到“解问题”

生物信息学作为生命科学与数据科学深度融合的交叉学科，其核心价值从来不是“串流程”，而是通过算法模型与大数据技术破解生物系统的复杂规律。

AI可以替代流程执行，但无法替代：

决定研究什么问题
判断结果是否具有生物学意义
设计验证实验
整合多维度数据发现新规律

正如一位专家所言：“AI doesn‘t replace biologists; it amplifies their impact.”（AI不会取代生物学家，而是放大他们的影响力）

那些只懂得跑标准流程的初级生信，确实会被AI替代。但那些懂得生物学问题、能设计算法、能解读结果、能指导实验的高级生信，反而会因为AI的辅助而变得更强大。

写在最后：这不是终点

帖子最后，那位网友说：“我被断崖式裁员，心灰意冷，干脆退了出租屋回太原老家过年。年后我再看看怎么办。”

我想对她说，也对所有正在经历行业震荡的IVD人说：

这不是你一个人的困境。这是整个行业在技术浪潮下的阵痛。初级岗位在消失，但高级岗位在涌现；标准化工作被替代，但创造性工作被放大。

985本硕的意义，不在于给你一份不会被替代的工作，而在于给了你能够进化的底子。那些年在实验室积累的生物学理解、在代码中训练的逻辑思维，不会因为一次裁员而作废。

年后去上海，去看看那些在招“算法科学家”的公司，去看看那些需要“AI+生物”复合人才的岗位。你会发现，门没有关，只是变窄了，需要换一种姿势挤进去。

浪潮奔涌，重要的不是预测每一朵浪花，而是学会建造自己的船，并掌握航行的艺术。

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参考资料：药哥侃药Pro

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