2026年4月28日，百度的一封全员信，彻底终结了那个属于字母的时代。
从5月1日起，沿用多年的T（技术）、P（产品）、M（管理）等五大职级序列成为历史，取而代之的是统一的5至12级数字职级体系。
这哪儿是简单的HR改称呼？
这就是一场关于“大厂人”的重新定价——以前靠职级混日子的，这下混不下去了。
在AI重构生产力的今天，那个曾经象征着“大厂中坚”的P10，或者T8，到底还算个“P”？
当算法开始接管流程，当智能体（Agent）开始分担管理，科技大厂的中层管理者们，正面临着一场前所未有的身份危机。
张栋伟作为在科技圈摸爬滚打三十年的老兵，我直说了：职级标签改来改去，本质是组织在换玩法，更是中层的“生死洗牌”——百度这一步，只是拉开了序幕。
一、百度动奶酪百度此次改革的核心逻辑，就三个字：去标签化。
过去，中国互联网大厂流行着一种“多轨制”的职级体系。技术走T线，产品走P线，管理走M线，百度甚至延伸出了E、Band等五大序列。
这种体系在早期确实实现了专业分工，但随着组织膨胀，它逐渐演变成了一道道无形的“部门墙”和“身份锁”。
阿里早就悄悄隐藏了P级别，不再对外公开；
腾讯一直沿用专业与管理双通道，不搞“单轨独木桥”；
字节也升级为L1-L10十级统一职级——大家都在往扁平化靠，因为旧体系早就跟不上AI时代的节奏了。
中国大厂拆墙之所以难，是因为这堵墙不仅是职级标签，更是无数人辛苦十年换来的“特权护城河”——没人愿意主动让出自己的既得利益，百度这次，是实打实顶着压力动别人的奶酪。
旧体系下，技术人员想要获得更高的薪酬和地位，往往被迫走上管理岗。
张栋伟见过太多优秀的工程师，被逼着转管理后，既丢了技术，又管不好团队，最后落得“两头空”——这就是管理学上的“彼得原理”陷阱。
百度新体系合并所有序列，意味着一个深耕AI算法的专家，不必非得去带几十人的团队。只要具备跨职能的领导力，能解决复杂问题，同样可以达到12级的高位。
这背后，是百度近10年1800亿元研发投入换来的清醒——AI时代需要的是打通技术与业务的“特种兵”，而不是只会写代码的“螺丝钉”。
新体系下，百度的原T7、P7、M3全部被打入同一个“9级池子”进行PK。
这意味着，评价标准彻底变了——不再看你属于哪个序列，只看你能解决多复杂的问题。对百度智能云、自动驾驶这些核心业务来说，就是要让人才动起来，让“听得见炮火的人指挥炮火”。
这场变革的好处不用多说：组织更敏捷，协同成本降低。
但对于习惯了旧体系的“大厂养老族”来说，这是灾难性的。
以前T7和P7是两条赛道，互不干扰，平庸者可以“熬年头”；现在，纯技术型的“单打独斗”者，或者只会搞人际关系的“事务性管理者”，生存空间都会被大幅压缩。
如何让“专业力+领导力”考核公平落地，避免数字职级沦为新的标签，是百度接下来最大的难题。
百度这波“拆墙”，是中国大厂的一次试水；而大洋彼岸的美国科技巨头，早就走出了另一条路——中美AI巨头的管理哲学，其实就是两种中层生存逻辑的对决。
作为长期服务科技头部企业的从业者，张栋伟深刻感受到，中美AI企业的人力资源管理，背后是截然不同的管理哲学。
谷歌、Meta等美国大厂很少用复杂的字母序列来区分身份。他们更多采用宽带薪酬和单轨制，强调“岗位职责”而非“身份标签”。
在硅谷，工程师文化盛行，管理者更多是服务者角色。
谷歌用“People Science”替代传统HR，亚马逊甚至试点取消传统职级，用“Builder”来定义贡献。这种“去科层化”，比我们要早得多，也彻底得多。
而且，美国企业也在迭代。
纳德拉上任微软CEO后，废除了备受争议的“员工排名”制度，转而推崇“成长型思维”。
这种文化变革，允许试错，鼓励协作，对于需要长期投入、高风险的AI研发至关重要。
坦白讲，这与百度此次强调的“专业力+领导力”双重维度有着相似的底层逻辑，只是路径和成熟度不同。
对比中美AI企业，核心差异在于“控制”与“赋能”。
中国大厂正在从“管控”走向“赋能”，试图通过制度改革打破壁垒；而美国大厂则更早地进入了“生态化”阶段，更强调个人影响力（Impact）而非行政级别。
中国大厂还在拆墙，美国大厂已经在“释活力”了。
猎头圈流传一句话：“现在的中层，要么是枢纽，要么是赘肉，没有中间地带。”
这话张栋伟完全认同——我的观点很明确：传统的“传声筒”式中层死掉了，但具备“翻译能力”的新型中层更值钱了。
以前中层是靠“信息差”赚差价的中间商，领导不认识基层，基层摸不到领导。
现在AI智能体就像直销平台，直接打穿了所有信息层级。中层如果不从“分发商”转型为“增值服务商”，被pass掉是时间问题。
AI智能体可以自动拆解任务、追踪进度、生成报表。如果一个中层管理者的核心价值仅仅是“把下属的PPT汇总给老板”，那么他确实不再是P，而是被算法替代的“赘肉”。
Gartner预测，到2026年，大量组织将利用AI扁平化结构，砍掉一半的中层岗位。曾经的“权力红利”，正在被AI稀释。
然而，AI无法替代的是“复杂问题的定义”和“跨领域的整合”。
未来的中层，必须是“AI翻译官”——既能理解算法的边界，又能洞察业务的痛点，还能在人与机器之间建立信任。百度的新职级体系，实际上就是在筛选这类人才：你需要同时具备专业深度（搞定AI）和领导广度（搞定人）。
纯专业型的中层，因为缺乏跨界能力，终将被边缘化；
而“AI翻译官”，将成为组织的核心枢纽。
2026年的今天，AI大模型的应用层创业门槛极低。这导致了AI人才的高流动性。
最近这两年，张栋伟见过太多大厂中层带着技术单飞，以前创业需要靠公司资源，现在一个小团队、调用API算力就能起步——OpenAI创始团队离职率超80%，中国大厂AI岗离职率逼近30%。背后是行业结构性矛盾：大厂重短期变现，顶尖人才求技术突破。
这种“去中心化”的趋势，倒逼大厂必须改革——不改革，留不住核心中层，最终只会沦为创业公司的“黄埔军校”，培养的人才全被挖走。
从前的传统技术时代，核心骨干的兑现周期是4年；
如今在AI时代，只需要6个月。
百度的这次变革，本质上是向“去肥增瘦”的敏捷组织靠拢，也是对中国科技企业“官本位”的一次宣战。
这场变革不是偶然，而是AI时代的必然——技术重构生产力，组织与人才价值必须随之重构。
对于身处其中的你我而言，那个靠熬年头、占坑位就能升职加薪的“P时代”确实过去了。未来的职场，不再看你胸前挂着什么字母的工牌，而看你能否在AI的浪潮中，真正解决那个复杂系统里的关键问题。
所以，科技中层还是个P吗？
答案是：如果你只会做PPT，那你确实不是个P；但如果你能驾驭AI这头巨兽，那你就是那个不可替代的“π”。
在AI的无限算力面前，没有一成不变的职级，只有不可替代的价值——那些不被定义、能驾驭AI的“π”，才能在数字荒原里跑出属于自己的闭环。
这才是科技企业中层真正的生存底气。
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