2025 年 1-7 月，AI 相关岗位中，数据科学家同比增长 64.14%，机器人工程师增速 57.78%，算法工程师也达到 52.15%。但与此同时，搜索算法人才的紧缺程度（TSI 指数）超过 7，意味着 1 个岗位至少 7 个人抢 ——AI 人才市场，正陷入 “一边是爆发式需求，一边是结构性紧缺” 的矛盾里。

更关键的是，这场人才战早已不是 “会写代码就行”。从家电行业 AI 岗位增速 258%，到博士 AI 人才实际年薪 54.62 万；从深圳 AI 高薪岗位增速 62%，到产品经理成为 AI 技能渗透率最高的非技术岗 ——AI 正在重新定义 “人才价值” 的标准。今天我们就拆解这场变革的核心逻辑，以及普通人该如何抓住机会。

一、需求端的 3 个 “反常识” 变化：AI 正在逃离互联网

很多人以为 AI 人才还集中在互联网，但数据告诉我们：AI 正在向实体经济 “渗透”，且速度远超预期。

第一个变化，行业需求 “逆互联网化”。2025 年 1-7 月，AI 技术岗位整体增长 37.56%，但增速最快的不是互联网 —— 家电行业以 258.66% 的增速登顶，科技金融紧随其后（116.26%）。前者是因为 “硬件 + AI” 成了传统制造的升级路径，比如智能家居需要 AI 优化交互；后者则是 AI 在风控、投顾等场景规模化落地，比如智能投顾能实时分析千万级用户数据。

这背后的本质是：AI 的价值不再是 “炫技”，而是 “解决行业痛点”。互联网的 AI 需求已相对饱和，但家电、制造、金融这些实体经济领域，才刚开始 “AI 改造”，这里的人才缺口，比互联网更大。

第二个变化，职能需求 “从单一到复合”。AI 热招职能 TOP5 里，算法工程师（52.15% 增速）、机器学习（31.32%）、深度学习（25.75%）依然领跑，但有个细节值得注意：数据标注岗位（31.01%）也冲进了增长 TOP20。这说明 AI 产业需要的是 “全链条人才”—— 既要有能做算法的高端人才，也要有能做数据基建的基础人才。

更重要的是，企业要的不再是 “纯技术人才”。比如某家电企业招聘 AI 工程师，要求不仅会机器学习，还要懂家电的硬件逻辑；科技金融公司招算法岗，必须了解信贷风控的业务流程。“算法 + 行业知识” 的复合能力，才是现在的硬通货。

第三个变化，区域需求 “多极爆发”。长三角依然是 AI 人才需求第一（占比 40.37%），但粤港澳大湾区增速超 40%，成渝也紧随其后。城市层面更明显：北京、上海、深圳占了 55% 的需求，但苏州（75.60%）、合肥（52.58%）的增速远超一线城市。

这意味着 AI 产业不再 “扎堆北上深”。新一线城市正在用 “政策 + 成本优势” 抢人：比如苏州的工业 AI 场景多，合肥的半导体 + AI 产业链完善，这些城市给的薪资虽然可能比北上深低 10%-20%，但生活成本更低，且岗位竞争没那么激烈 —— 对年轻人来说，这可能是 “曲线突围” 的机会。

二、薪资与紧缺度的真相：高薪岗位在哪里？

提到 AI 人才，大家第一反应是 “高薪”，但高薪背后的逻辑，比你想的更复杂。

首先，AI 岗位的 “高薪溢价” 非常明显。50 万年薪以上的 AI 技术岗占比 31.38%，远超全行业（6.47%）和互联网（18.47%）。更关键的是，这个比例还在增长 ——2025 年 1-7 月，50 万年薪以上的 AI 岗位同比增长 39.82%。

但不是所有 AI 岗位都高薪。分职能看，深度学习岗位 50 万年薪以上占比 40.69%，机器学习 35.86%，算法工程师 32.33%；而机器视觉岗位只有 10.52%。原因很简单：深度学习是 AI 的前沿方向，比如大模型训练，技术门槛高；而机器视觉已相对成熟，竞争更激烈。

分城市看，高薪岗位也有 “梯队”。上海、北京 50 万年薪以上岗位占比超 44%，深圳 38.54%，杭州 31%—— 这四个城市是 AI 高薪的 “第一梯队”。但深圳的增速（62.63%）远超北京（23.46%），因为深圳的 “硬件 + AI” 产业链（比如华为、大疆）正在快速扩张，需要大量高端人才，薪资正快速向京沪看齐。

其次，紧缺的不是 “AI 人才”，而是 “能解决问题的 AI 人才”。AI 技术人才整体紧缺指数（TSI）是 2.39，意味着人才供不应求，但细分下来差异极大：搜索算法 TSI 超 7，推荐算法 4.69，而图像算法只有 1.83。

为什么搜索算法这么缺？因为它直接关系到用户体验，比如电商平台的搜索排序、短视频的推荐效率，这些场景需要既懂算法，又懂用户行为的人才 —— 这种 “技术 + 业务理解” 的人才，目前市场上太少。

反过来想，如果你是 AI 从业者，与其在算法工程师赛道内卷，不如往搜索、推荐这些紧缺领域转；如果是新人，从这些高紧缺领域切入，更容易拿到高薪。

三、供给端的画像：AI 人才到底是谁？

了解了需求和薪资，我们再看供给端：什么样的人能进入 AI 赛道？

第一个标签：高学历。AI 技术人才中，硕士和博士合计占比近 70%，博士增速超 22%。这不是企业 “唯学历论”，而是 AI 技术的门槛确实高 —— 比如大模型训练、深度学习框架开发，需要扎实的数学、计算机基础，这些往往需要研究生阶段的积累。

但也不是没机会。本科如果是计算机、电子信息等专业，且有实际项目经验（比如参与过 AI 模型开发），也能进入中低端岗位；如果是跨专业，建议先从数据标注、AI 工具应用等基础岗位切入，再逐步提升技术能力。

第二个标签：名校背景。国内 AI 人才主要来自 985/211 院校，占比超 45%；海外人才中，新加坡国立、新南威尔士、南洋理工位列前三，香港地区有 6 所高校上榜。这些学校的优势在于：课程与产业结合紧密，且有更多实习、科研机会。

但普通院校的学生也不用慌。AI 行业更看重 “实战能力”—— 比如你能独立用 Python 做数据建模，或者能用 AI 工具解决实际问题（比如用 AI 优化运营流程），这些比名校背景更能打动企业。

第三个标签：专业交叉化。AI 人才的专业主要是计算机科学、人工智能，但生物医学工程、机器人、商业分析等交叉专业也在崛起。比如某医疗 AI 公司招聘，需要既懂 AI，又懂医学影像的人才；某制造企业招 AI 工程师，要求了解工业机器人的运作逻辑。

这给新人的启示是：不要只盯着纯技术专业，如果你本科是医学、制造等专业，再辅修 AI 相关课程，形成 “行业知识 + AI 技术” 的复合背景，会更有竞争力。

四、AI 工具改写职场规则：不会用 AI，未来可能连简历都过不了

最后，一个更重要的趋势：AI 工具正在成为职场 “基础技能”，无论你是不是 AI 从业者，都绕不开。

企业端已经行动了：2025 年 1-7 月，明确要求掌握 AI 工具的岗位同比增长 152.27%，且这类岗位的平均年薪比无要求的高 8 万左右。更关键的是，需求不再局限于技术岗 —— 产品经理、平面设计、新媒体运营等非技术岗，对 AI 工具的要求也在激增。

比如某互联网公司招产品经理，要求会用 AI 做需求分析；某广告公司招设计师，要求会用 AI 生成设计初稿。原因很简单：AI 能大幅提升效率 —— 比如用 AI 做需求分析，能节省 50% 的时间；用 AI 生成设计初稿，能减少 30% 的重复工作。

人才端也在跟进：近一年，简历中注明会用 AI 工具的人才同比增长 83.59%，其中 45 岁以上群体增速达 82.43%，打破了 “技术是年轻人专利” 的认知。比如某企业的 HR，用 AI 筛选简历，效率提升了 3 倍；某运营经理，用 AI 优化文案，转化率提升了 20%。

这意味着：不会用 AI 工具，未来可能连简历都过不了。对职场人来说，当务之急是：找到自己岗位与 AI 工具的结合点 —— 比如 HR 学 AI 简历筛选，运营学 AI 内容生成，设计师学 AI 绘图，用 AI 提升效率，才能不被淘汰。

AI 不是取代人，而是重新定义人的价值

最后想跟大家说：AI 人才战的本质，不是 “技术的竞争”，而是 “人的价值重构”。

未来 5 年，职场的核心逻辑会变成 “人机协同”：AI 承担重复性工作，人承担创造性、战略性工作。比如 AI 能做数据建模，但人能判断模型是否符合业务需求；AI 能生成内容，但人能把控内容的价值观和情感温度。

对普通人来说，有三个动作可以做：

抓牢 “人机协同” 能力：无论你是什么岗位，都要学会用 AI 工具提升效率，这是基础；

强化 “机器替代不了的能力”：比如复杂问题解决、批判性思考、情感沟通，这些是人类的独特优势；

选对赛道：优先选择 AI 渗透快的行业（如家电、科技金融）、高紧缺职能（如搜索算法）、潜力城市（如苏州、合肥），这些地方机会更多。

AI 不是洪水猛兽，而是一次重新洗牌的机会。未来的赢家，不是最懂 AI 的人，而是能驾驭 AI，同时守住人类独特心智优势的人。