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AI时代，工作机会正流向哪里？—2026AI 人才市场报告-得到AI学习圈x科锐国际-202609.pdf

AI时代，工作机会正流向哪里？—2026AI 人才市场报告-得到AI学习圈x科锐国际-202609.pdf
根据《2026 AI人才市场报告》，AI时代的工作机会正经历结构性重新分配，主要趋势如下： **一、总体市场趋势：AI岗位逆势增长，但占比仍小** 尽管2024至2026年上半年，整体招聘职位有所减少，但AI相关职位增长了约119%。到2026年上半年，AI岗位占全部招聘岗位的比例将从2024年上半年的0.72%提升至2.01%，实现近3倍增长。这表明AI正成为明确的增量方向，招聘重心正从重复执行类工作转向具备AI能力的关键岗位。 **二、城市发展：一线城市保持总量优势，产业城市快速崛起** 北京、杭州、上海和深圳仍是AI岗位总量的主力。同时，郑州（+341%）、武汉（+218%）、成都（+263%）等产业城市AI岗位占比增长迅猛，并呈现出不同的产业路径。郑州侧重算力基础设施、短剧和内容电商的AI应用；武汉以汽车、光电信息、机器人和制造业的研发岗位为主；苏州则在制造业AI岗位方面超越了互联网。这说明选择城市时需结合当地产业AI应用场景来判断机会。 **三、行业变化：互联网仍是主力，传统行业深度融合AI** 互联网/游戏/软件行业AI岗位增速（+85.6%）和规模（排名第一）依然领先。内容相关行业增速最快（+353.6%），岗位数量排名显著上升。制造业是AI岗位规模最大的传统行业（排名第二，+86.2%）。金融（+116.3%）和医疗（+147.9%）等行业也正将AI融入具体业务。AI在各行业的切入点不同，如内容行业的AI剪辑/设计、制造业的设备预测维护、金融的风险管理和客户服务、医药的药物研发等。 **四、企业类型：普通企业是AI岗位主要来源，小型企业增速最快** 约84%的AI岗位来自那些AI岗位占比不足30%的企业，即普通企业。小型企业（0-500人）贡献了近半数AI岗位，并拥有最快的三年增速（+144%）。国央企AI岗位增速（+122%）高于外资企业。在经验要求上，各类企业普遍以1-5年经验为主，但国央企对5-10年经验人才的需求比例更高，且更集中于核心算法岗。小型企业对学历门槛相对更宽容，应用和产品类AI岗位增长迅速。 **五、岗位结构变化：AI不再是程序员的天下** 核心算法岗在AI岗位总占比中从2024年上半年的68%下降到2026年上半年的45%，但其绝对需求仍在增长（+55%）。应用岗和关联岗合计占比则从32%上升到55%，成为AI岗位主体。大模型应用/Agent开发、AI设计师、机器人系统与集成等新兴岗位快速增长。AI产品经理、AI运营、AI销售/BD等持续增长的岗位已形成规模。关键技能需求上，向量数据库（Milvus）、检索增强生成（RAG）、大模型编排（LangChain）等工具提及量大幅提升，而部分传统算法方向（如NLP、推荐/搜索算法）岗位数量有所回落，其技能需求正融入新的应用方向。 **六、招聘要求变化：传统岗位叠加AI能力，从“会用工具”到“能改流程”** 传统岗位名称不变，但招聘要求中增加了“会用AI”的能力。运营、市场、法务等岗位的AI能力点名比例增加了约3.3倍。AI要求正从第一层级的“用AI完成具体任务”（如AI分析、写作）延伸到第二层级的“将AI接进工作流程”（如AI辅助招聘、财务流程），并逐步向第三层级的“重新设计流程”（如参与智能体或系统落地设计）发展。 **七、进入门槛：非计算机专业也有机会，原有专业能力仍有用** AI岗位入口正在拓宽。要求硕博学历的岗位占比从33%降至25%，限定计算机或AI专业的岗位占比从63%降至59%。校招与应届岗位占比也从0.7%增至1.3%。这意味着，不再只有“学计算机、做算法”一条路。将原有专业能力（如医疗、制造、金融知识）与AI应用相结合，成为更现实的机会。 **八、经验价值重估：从年限转向判断与落地结果** AI人才市场对资深经验的需求增加，要求10年以上经验的AI岗位需求指数增长132%。企业更看重资深人才能否发现业务问题、改造流程并对AI项目落地结果负责。管理岗位内部，AI产品管理负责人的占比有所提升，表明对能够带领产品、运营、销售和解决方案落地的人才需求增加。招聘中更受关注的经验包括“AI+原有专业能力”、解决复杂问题的能力，以及创造力和探索力。 **九、薪酬分化：高薪源于稀缺能力与可验证的落地成果** AI岗位整体薪资水平较高，中位薪酬约为整体岗位的2.2倍。但AI岗位内部最高与最低薪职能之间存在约4倍差异，具备高阶AI技能的额外薪酬约为11%。薪酬差距主要源于岗位结构变化，薪酬相对较低的应用、运营、设计和数据类岗位扩张较快，而薪酬较高的算法研发岗占比下降。高薪更集中在模型部署、系统架构、算法研发和行业解决方案等稀缺且能对落地结果负责的能力上。 **十、工作方式重塑：AI重塑的是工作内容而非岗位名称** AI重塑的重点在于岗位中的工作内容，尤其是信息搬运、模板套用和重复执行等标准化部分。例如，推荐算法工程师的工作重心转向大模型结合与线上效果负责；短视频运营则将批量制作交给AI，人专注于选题测试与方法沉淀。FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）作为新岗位，专门负责将AI技术从演示环境推进到客户真实业务，是连接技术与业务、并对落地结果负责的关键角色。
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