AI 浪潮下的“逆行者”：DeepSeek 与 Notion 的扩招逻辑
近年来，“拥抱 AI"往往伴随着“裁员”的阴影。从 Meta、微软到广告巨头 WPP，众多科技巨头在加大 AI 投入的同时大幅削减岗位，试图以更少的人力完成更多工作。然而，在这一趋势下，DeepSeek 与 Notion 却选择了截然不同的路径——大规模扩招。
DeepSeek：规模扩张倒逼基建升级
一向以“小而精”著称的 DeepSeek 近日释放了约 150 个招聘岗位，全部集中在服务端开发和 Agent 弹性计算两个方向，并未设置 AI 研究岗。此举源于其两个月前宣布的部门规模翻倍计划。
DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼指出，规模的扩大带来了系统复杂度的激增。数据量、容器数量、训练评测任务以及用户请求的急剧增长，迫使原有后端系统必须进行升级甚至重写。
本次招聘的服务端岗位将覆盖大模型研究平台、Agent 框架、研发基建及 API 等核心领域，旨在支撑数千万日活用户及超大规模调用。另一批工程师则将专注于建设 Agent 弹性计算平台 DSec，从操作系统底层到应用层调度进行全链路改造，确保大量 Agent 能在隔离环境中高效运行、训练与评测。这表明，要让 AI 在更大规模上落地，除了算力，配套的工程基建同样至关重要。
Notion：千人团队的 AI 转型之路
另一家“逆势扩招”的企业是笔记软件 Notion。据 The Information 报道，Notion 计划今年员工人数增加约 30%，重点投向 AI 产品开发与销售。若计划达成，其团队规模将从目前的约 1000 人增至 1300 人，这一体量已是月之暗面（Kimi）等模型公司的三倍之多。
尽管 Notion 在公众印象中仍是一家“小而美”的公司，不依赖广告且拥有大量免费个人用户，但其商业表现强劲。公司常年保持正向现金流，拒绝上市与融资。创始人 Ivan Zhao 曾直言投资人与董事会“没有意义”，并坚持以产品驱动增长。
Notion 的成功得益于其"BtoCtoB"的获客模式：通过优秀的个人工具培养用户习惯，再经由协作链接渗透至团队，最终由企业统一买单。截至 2025 年底，Notion 年度经常性收入（ARR）已超 6 亿美元，其中约一半来自 AI 产品。Forbes 分析认为，AI 已不再是 Notion 的试验田，而是其新的主营业务。
破解“套壳”魔咒：人力成为新壁垒
AI 业务的扩张也给 Notion 带来了传统软件未曾面临的高成本挑战。随着用户频繁调用 AI 进行总结、搜索或执行任务，Notion 需向上游模型厂商支付高昂的推理费用，导致其原本高达 90% 的毛利率下降了约 10 个百分点。
为应对这一“套壳”困境，Notion 调整了收费策略：基础 Agent 包含在订阅套餐中，而复杂的 Custom Agents 则按 Credits 计费。面对不断增长的用户需求与上游账单，Notion 并未选择缩减规模，反而大量增员。新增岗位不仅包括 AI 平台与安全工程师，更涵盖了大量销售、客户支持以及负责企业落地的"Outcomes Architect"（结果架构师）。
这些举措彰显了 Notion 的战略决心：要将 Agent 真正接入企业场景，必须依靠人力来解决数据迁移、安全审查、权限设计及工作流定制等复杂问题。AI 能提升单点效率，却无法自动完成复杂的企业级交付，这正是 Notion 需要更多人的原因。
结语：效率提升不等于组织缩小
DeepSeek 与 Notion 的扩招案例打破了"AI 必然导致公司变小”的刻板印象。虽然 AI 能将单项任务的耗时压缩至十分之一，但也赋予了公司承担十倍任务量的能力。随之而来的数据洪流、海量请求、客户增长及系统风险，催生了新的工作岗位。
个人效率的提高与组织规模的缩小从来不是等价命题。在 AI 时代，无论是底层基础设施的构建，还是上层应用的深度交付，都需要更多专业人才来支撑庞大的生态系统。