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今年，AI相关新发岗位数量同比增长超过10倍，简历投递量也暴涨了11倍。脉脉平台上的数据显示，每7个AI应届生岗位中，就有1个年薪百万。

这不是对未来遥远的幻想，而是正在发生的、剧烈重塑我们每个人职业版图的现实。

一、 狂飙突进，AI人才市场的“黄金时代”

2025年，AI人才市场以一种前所未有的速度膨胀。截至7月，已有超过1000家企业在脉脉上发布了7.2万个AI相关岗位。

互联网大厂、外企、车企和AI垂类企业全部下场，展开了一场激烈的人才争夺战。

字节跳动、小红书、阿里巴巴在招聘数量上领跑，而在薪酬方面，微软、平头哥（阿里巴巴全资子公司）等企业开出的平均月薪已突破9万元。即便是面向毫无经验的应届毕业生，市场也展现出了惊人的慷慨。脉脉上，超过一半的AI相关应届生岗位月薪超过了5万元。

一个更直观的感受是“新发岗位AI渗透率”——即AI岗位在所有新发岗位中的占比。在新经济领域，这一指标已超过10%，较去年同期提升了10倍以上。这意味着，每10个新产生的岗位中，就有1个与AI强相关。AI不再是一个独立的行业，而是像水和电一样，成为所有行业升级转型的基础设施和核心引擎。

二、 薪酬分化，核心技术岗的“天价”与普通岗的焦虑

在这场盛宴中，薪酬的“冰与火之歌”正在奏响。整体来看，2025年1-7月AI新发岗位的平均月薪达到61475元，且仍在上涨。然而，高薪高度集中在“硬核”技术岗，尤其是算法领域。

大模型算法工程师以接近2.5万元的月薪中位数领跑校招市场。而在全行业竞争中，AI科学家/负责人的平均月薪超过13万元，断层式领先。大模型算法、搜索算法、AIGC算法工程师等岗位的平均月薪也普遍在6.5万至6.9万元之间。

这些岗位之所以“天价”，源于极端的供需失衡。以“搜索算法”岗位为例，人才供需比仅为0.39，相当于“5个岗位争夺2个人才”。高性能计算、SLAM算法、规控算法等与具身智能相关的岗位，也面临类似“3岗争1人”的极度紧缺状况。

与此同时，AI数据训练师等支持性岗位的月薪中位数则在8500元左右，与核心技术岗位存在显著差距。这清晰地揭示了一个现实：在AI时代，技术深度直接决定了薪酬的上限和职业的护城河。

三、 结构重塑，传统岗位的“替代”与“进化”危机

AI的冲击远不止于创造高薪新贵，它正系统性地重构几乎所有岗位。麦肯锡报告预测，到2030年，中国对AI专业人员的需求将增至2022年的6倍。而另一方面，许多传统岗位正经历着被“替代”或必须“进化”的阵痛。

前程无忧的报告指出，超过20%的企业正在缩减基础客服等标准化、重复性岗位的编制。这印证了一个普遍趋势：凡是高度流程化、可被明确规则定义的任务，都正在或即将被AI与自动化工具接管。

表格：AI时代下的岗位重塑与个人应对策略分析

这场变革的本质，并非简单的岗位消亡，而是“任务”的重新分配。AI擅长处理重复性、规则化的常规任务，从而将劳动者解放出来，转向更需要人类智慧参与的判断性、创造性思考和复杂沟通。

这意味着，传统的“一个岗位干一辈子”的模式正在崩塌，未来的职场属于能够快速学习、跨界融合，并善于利用AI放大自身价值的“复合型人才”。

四、 人才画像，谁是百万年薪的获得者？

那么，究竟是哪些人抓住了这波红利，成为了百万年薪的拥有者？一份基于近2万名CAIE（注册人工智能工程师）持证人的数据报告，勾勒出了AI核心人才的清晰画像。

令人稍感意外的是，AI人才市场并非完全是年轻人的天下。在CAIE持证人中，31-40岁的资深职场人占比最高，合计超过40%。特别是在35岁以上的持证人中，有65.7%获得了代表深度工程化能力的Level II认证，他们多集中在需要深厚行业经验与技术能力结合的领域，如工业AI、金融科技等。这打破了互联网行业常见的“35岁危机”魔咒，证明在AI时代，经验与技术的复合价值反而更加凸显。

从背景来看，AI人才的来源非常多元。除了占比最高的IT/互联网行业（38.6%），来自制造业、教育、金融等传统行业的转型者合计占比也超过40%。一个典型的成功转型案例是：一名拥有12年经验的汽车工厂机械维护工程师，通过CAIE Level II认证，转型为工业AI解决方案架构师，年薪从14.4万元跃升至38.4万元，涨幅达167%。

这些数据揭示了一个关键信号：通往AI高薪殿堂的道路并非只有“计算机科班出身”这一条。“原有行业经验+AI技术赋能”的转型路径，同样广阔且充满机遇。

五、 转型升级，普通人的突围路线图

面对确定的浪潮，观望是最大的风险。无论是应届生还是职场人，都需要立刻行动，绘制自己的AI时代生存地图。

对于求职者和学生而言，“硬实力”是唯一的敲门砖。企业招聘AI人才时，最看重的因素已变为：数学与算法基础（60.3%）和实际项目/实习或竞赛经历（52.5%）。相比之下，名校学历（28.8%）的重要性已降至第五位。“纸上谈兵”式的人才正在迅速失去市场。

对于广大职场人，尤其是面临转型的传统岗位从业者，路径则更加灵活：

1. 能力融合，而非从零开始：不要想着抛弃过去。像前述的机械工程师、数学老师一样，思考如何将你多年的行业知识（Know-How）与AI技术结合。金融从业者转向智能风控，设计师转向AIGC艺术指导，都是值得探索的方向。
2. 瞄准“AI+非技术”的蓝海：技术岗位固然高薪，但竞争也异常惨烈。与此同时，AI产品经理、AI运营、提示词工程师（Prompt Engineer）等非技术岗位正以更快的速度增长（同比增长7.7倍）。这些岗位要求的是对业务的理解、与技术的沟通能力以及创造力，为许多非理工科背景的人才打开了窗口。
3. 构建可持续的学习体系：未来的职业发展将是“学习—工作—再学习”的循环，而非直线。主动学习AI通识，理解大模型的能力与边界，甚至考取CAIE这类业界认可的认证，都能为你的简历增加重要筹码。

六、 未来已来，与AI共生的新工作范式

我们正在经历的，远不止是一场技术革命，更是一场深刻的工作范式变革。组织的形态将从僵化的金字塔，演变为由人类和AI智能体共同组成的、动态调节的“任务网络”。管理者的核心职责，将从监督人，转变为设计规则、促进“人机协同”。

脉脉创始人林凡判断，未来3年，AI将重构岗位，人人都是程序员。届时，用自然语言驱动AI智能体（Agent）工作将成为常态，“会说话、会打字就会用AI写代码”。因此，职场人的核心能力将演变为：快速掌握新工具的学习力、辨别AI输出真伪的判断力，以及精准提出关键问题的提问能力。

归根结底，AI不是取代人类的“对手”，而是放大人类潜能的“杠杆”。它淘汰的不是人，而是不会使用新工具、不具备创造力和复杂思维能力的旧工作方式。

历史的经验反复证明，技术进步从来不是“就业杀手”，而是把市场蛋糕做大的“魔法师”，推动就业结构向更高价值领域迁移。

当一些传统岗位像秋叶般凋零，更多新职业正如同春笋般破土而出。2026年的就业市场，一边是算法工程师年薪百万却一将难求，另一边是大量劳动者面临技能转型的阵痛。

这场结构性矛盾的核心，在于我们自身能否跑赢技术迭代的速度。选择权，始终在每一位劳动者自己手中。

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