从芯片到药品制造，AI相关企业仍在吸引大笔资金，有的也明确提出要扩充团队。但对正在美国找工作的毕业生来说，融资新闻里的热闹，与自己能拿到多少面试、多久收到Offer，似乎还有距离。

10月19日，AI芯片公司Tenstorrent宣布获得15亿美元融资。

两周前，旧金山的Multiply Labs宣布完成7500万美元B轮融资。这家公司将AI与机器人用于生物药制造，新资金将用于扩大制造能力、推进产品开发，并扩充工程、监管和商业团队。

从芯片到药品制造，AI相关企业仍在吸引大笔资金，有的也明确提出要扩充团队。但对正在美国找工作的毕业生来说，融资新闻里的热闹，与自己能拿到多少面试、多久收到Offer，似乎还有距离。

企业拿到了钱，为什么普通毕业生依然觉得工作难找？

还要往下看：钱会花在哪里，新增的是哪些岗位，又有多少机会适合工作经验有限的新人。

01 企业融到了钱，不等于毕业生更容易入职

Crunchbase在10月7日发布的报告显示，2026年第三季度，美国和加拿大初创企业获得920亿美元融资，同比增长50%，其中约三分之二流向AI企业。

不过，总融资额较第二季度下降35%，投资也并非一直在加速。

这些钱说明投资者愿意押注AI，却不能直接告诉我们，企业会招多少应届生。

企业拿到融资后，可以投入产品研发、采购算力、拓展业务，也可以增加员工。各家公司怎么分配预算，需要分别看。即使宣布扩充团队，也要继续查具体职位，才能判断是否适合毕业生申请。

对普通毕业生来说，一家公司再热门，也要看它是否接受新人、岗位要求与自己的经历是否匹配。融资新闻可以帮助了解行业，但不能替代具体的岗位筛选。

02 面试之后，还有四十多天的等待

NACE于10月2日发布的调查分析显示，受访企业针对2025届候选人的Offer率为46%，低于上次调查的49%。学生从首次面试到收到Offer或拒信，平均等待时间从27.3天延长至40.5天。

这份调查比较的是2025届与2024届候选人的招聘情况，并非当前秋招的实时结果。但对求职者而言，四十多天的等待已经足够具体：面试结束了，下一步安排却迟迟没有确定。

招聘周期拉长，学生就需要继续申请、准备其他面试，不能只等着某一次“聊得不错”的机会。家长也需要了解，迟迟没有Offer，并不一定是孩子没有认真找工作。

除了等待，新人还要面对经验要求。

Cengage在9月发布的毕业生就业能力报告中指出，77%的受访毕业生认为，企业要求的经验超出入门候选人合理应有的水平；53%曾因觉得资格不足，放弃申请相关入门岗位。

这些反馈不能代表所有企业的标准，却能帮助理解毕业生的处境：明明在找第一份工作，看到Entry Level的要求时，还是觉得自己缺少经验。

03 求职困难，不能全部归因于AI

毕业生找工作更难，究竟有多少是AI造成的？这个问题需要另外找证据。

10月16日更新的一篇研究预印本发现，AI暴露程度较高职业的失业风险，在2022年初就已开始上升，早于ChatGPT发布。部分毕业生进入这些职业的比例变化，也出现在ChatGPT上线之前。

这项研究不能证明AI没有影响，更无法保证未来的岗位数量。但如果一些变化在ChatGPT出现之前就已发生，我们就不能把整个招聘市场的困难，都归到生成式AI身上。

同样，一家公司的裁员消息，也不足以判断所有应届岗位的前景。求职准备还需要回到具体工作：企业现在让新人做什么，哪些任务变了，自己是否有能力接手？

04 AI已经进入入门岗位的技能要求

比起反复猜测AI会取代多少工作，毕业生更需要关注招聘要求里已经出现的变化。

NACE今年4月发布的春季调查分析指出，受访雇主报告，超过三分之一的入门岗位需要AI技能，接近2025年秋季调查结果的三倍；近六成受访雇主表示，会给实习生安排涉及AI工具和技能的项目。

调查结果不能推广到全美所有岗位，也不意味着每家公司都要求新人训练模型。但AI应用已经成为部分岗位的必备技能，这件事与非AI专业的学生同样有关。

准备Marketing、Data或Finance方向的同学，可以检查目标JD里是否提到AI、自动化，以及相关工作流程。需要学到什么程度，要结合专业任务判断，不必一看到AI要求就考虑转算法。

比如，Marketing方向可以用公开资料练习竞品研究，让AI辅助归类信息，再自己核查来源、形成判断；Data方向可以让AI辅助编写SQL，再检查连接条件、缺失值和统计口径；Finance方向可以辅助整理公开财报，但数字、假设和结论仍要自己核对。

这些是求职练习建议，并非企业统一的面试题。练习时要能说明：自己是否理解任务，怎样发现工具的错误，交出去的结果是否经得起检查。

05 “会用AI”，要能在面试里讲清楚

简历上列出几个AI工具名称，只能说明你接触过它们。面试官继续追问时，还需要讲清楚：你处理了什么问题，AI参与哪一步，哪些地方由自己核验，最后完成了什么。

没有实习，也可以用公开数据做一份与目标岗位相关的独立项目。项目应如实标注为个人练习，不能写成企业经历；没有测量过的效率提升，也不要为了让简历好看，补上一个百分比。

对留学生来说，可以先选定目标岗位，再准备能展示“专业能力＋AI应用”的项目。工作授权和签证支持仍需单独核查，学会工具不能替代这些申请条件。

如果不确定现有课程和项目能支持哪些申请，可以带着简历与目标JD，和蔓藤讨论准备方向。先弄清缺的是专业知识、实践经历，还是AI应用能力，再决定补什么项目、怎样在面试中呈现，学习才更有针对性。

AI企业获得投资，不会自动给毕业生带来Offer。但当目标岗位已经要求使用AI时，求职准备也需要跟上：选一项专业任务，用AI参与完成，保留核验过程，并准备好解释自己的判断。