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AI时代劳动力市场的双轨发展趋势 2026全球人工智能就业晴雨表

中国内地市场分析

《2026全球人工智能就业晴雨表》分析了来自六大洲的逾十亿条招聘信息，揭示人工智能如何重塑就业、技能、薪酬与劳动生产率


核心洞察

AI正在推动生产力提升，加速技能变革，并开始重塑初级岗位工作框架

AI与生产力的显著提高密切相关

生产率提升最显著的企业，同时实现了薪酬增长和人员扩张

AI应用正加速推动技能转型

自2022年AI应用快速普及以来，AI受影响程度较高企业的劳动力生产率增长显著快于受影响程度较低的企业，目前其增长领先优势已扩大至约3倍。

领先企业并未大规模以AI取代岗位，而是借助AI赋能员工、释放人力潜能，创造更高的业务价值。

AI正在重塑初级岗位的能力要求劳动力市场正呈现“双轨化”发展趋势

受AI影响程度最高岗位的技能要求变化速度已达到受影响程度最低岗位的2倍，且这一差距较去年进一步扩大了 75%。

随着AI承担更多基础性工作，受AI影响程度最高的初级岗位越来越需要领导力、战略思维等过去通常只有资深岗位才要求的能力，其要求程度达到受AI影响程度最低初级岗位的7倍。

AI推动专业化的岗位：AI承担基础性工作，员工更多聚焦于专业性和高价值任务（占招聘岗位的 22%），这类岗位发展势头强劲； AI推动能力普及化的岗位：AI承担复杂性工作，降低了岗位对专业能力的要求（占招聘岗位的 52%），这类岗位的发展相对滞后

40%

受AI影响程度最高企业的生产率增速，比受AI影响程度最低企业高40%。

52%

受AI影响程度最高的企业，在员工规模扩张和薪酬增长方面均表现更为突出：员工规模增长率为 52%（受AI影响程度最低企业为 36%），薪酬增长率为 24%（受AI影响程度最低企业为 17%）。

2.5x

受AI影响程度最高的岗位，正以受AI影响程度最低岗位2.5倍的速度，增加对同理心、判断力、创造力等人类核心能力的要求。

35%

受AI影响程度较高且能力要求向资深岗位靠拢的初级岗位，自2019年以来增长了 35%；而其他初级岗位的招聘需求则持续萎缩。

42%

AI推动专业化岗位实现更快增长，其增长速度达到技能门槛降低岗位的2倍；同时，自 2021年以来，其薪酬增幅也高出42%。

2026全球人工智能就业晴雨表


2025年中国内地AI人才招聘小幅回暖，但仍未恢复至2021-2022年的峰值水平

中国内地要求AI相关技能的岗位发布总量及占比（2018-2025年）


来源：普华永道分析，Lightcast数据

注：中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌

关键发现

AI岗位招聘数量在2021至2022年迎来快速增长，随后于2023年显著回落。这一变化主要源于AI人才需求较高的行业普遍调整发展重心，由积极扩张转向成本优化与效率提升；

尽管目前中国内地的AI岗位发布数量仍远低于 2021年和2022年的峰值水平，但AI岗位占整体招聘数量的比例有所回暖，到2025年达到 6.4%的增幅。这一趋势主要由AI技术突破与全行业落地加速共同驱动。

中国内地各行业AI招聘强度普遍上升，长期由TMT领跑， 2025年政府与公共部门首次实现反超

中国内地各行业AI岗位发布占比（2018—2025年）


来源：普华永道分析，Lightcast数据

关键发现

注：中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌

2018至2025年间，科技、媒体与电信（TMT）行业AI岗位占比长期保持最高（2025年为 10.7%）；但政府与公共部门2025年跃升至 11%，首次实现反超，这主要源于该行业岗位发布数量基数较小，AI岗位增量对占比的拉动更为显著；

2025年所有行业的AI岗位占比均有所提升，AI招聘呈现广泛增长趋势；

这表明中国内地的AI应用正加速在全行业渗透，而非集中于少数行业。

2018年以来，中国内地受AI影响程度较低的职业岗位发布数量增长更快

中国内地按受AI影响程度四个等级划分的岗位发布数量（以2018年为基准），2018—2025年


来源：普华永道分析，Lightcast数据

注：1. 中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌；

1. 各职业依据普华永道职业受AI影响度指数（AIOE）划分为四分位组；该指数衡量当前AI可执行某一职业任务与能力的程度；指数构建方法详见《2026全球人工智能就业晴雨表》附录1a

关键发现

2018年以来，受AI影响程度较低的职业岗位发布量温和增长，而受AI影响程度较高两组则有所收缩；至2025年，受AI影响程度低组的岗位发布量约为2018年的1.16倍，受AI影响程度高组则降至 0.53倍；

自2022年达到峰值以来，各组岗位发布数量的增长均有所放缓。

但从数量看，受AI影响程度最高的四分位组在中国内地仍贡献了最多的岗位发布量

中国内地各AI受影响程度四个等级岗位发布总量（2024-2025年）


来源：普华永道分析，Lightcast数据

注：中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌

关键发现

尽管受AI影响程度较低职业的岗位发布量增长更快，但从绝对规模看，受AI影响程度高的职业仍占据最大份额；

2025年，受AI影响程度高组录得约460万岗位发布，高于其余各组；这反映了数据口径的局限：中国内地岗位发布数据对金融服务、专业服务、科技等正规部门覆盖更充分，而这些部门恰恰受AI影响程度更高；受AI影响程度较低的职业则更多分布于非正规程度较高的领域，数据代表性不足；

2024至2025年间，受AI影响程度高组的岗位发布量上升，而受AI影响程度较低的职业则有所下降。

中国内地AI薪资溢价的行业差异显著，其中TMT行业溢价最高

中国内地各行业AI薪资溢价（2025年）


受AI影响程度低

来源：普华永道分析，Lightcast数据

受AI影响程度高

注：中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌

关键发现

中国内地受AI影响程度的岗位薪资溢价在各行业间差异显著，表明受AI影响程度与薪资溢价之间并无明确关系；

其中，科技、媒体与电信（TMT）行业的溢价最高，反映出在更专业化、AI技能相对稀缺的岗位上，这类技能所获得的高度重视；

相比之下，金融服务业及政府与公共部门呈现负向溢价，这些行业中最高薪的岗位由资历与经验决定，而非AI技能，AI需求则更多集中于较初级的岗位。

中国内地受AI影响程度越高的职业，技能转型速度往往越快

中国内地不同职业受AI影响程度的职业技能净变化（ISCO职业代码，2019—2025年）


来源：普华永道分析，Lightcast数据

职业受AI影响程度

注：1. 中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌；

1. 本分析采用Deming与Noray2020年提出的“技能净变化”方法。方法详见《2026全球人工智能就业晴雨表》附录1c

关键发现

2019至2025年间，受AI影响程度与技能净变化之间存在0.32的正相关，表明受AI影响程度更高的职业，其技能要求的变动往往更大；

但技能净变化与职业受AI影响程度（AIOE）的数据点分布较为分散，说明二者虽存在总体关联，但职业自身的特性可能发挥更重要的作用。

这一趋势在受AI影响程度四分位组中同样明显：受AI影响程度越高的职业，技能转变幅度越大

中国内地受AI影响程度四个等级划分的平均技能净变化（ISCO职业代码，2019—2025年）


来源：普华永道分析，Lightcast数据

注：中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌

关键发现

中国内地各受AI影响程度四分位组之间呈现清晰的梯度：受AI影响程度最高的职业群体，在2019至2025年间的平均技能净变化最大；

受AI影响程度较低的各组别，平均技能净变化也依次递增，进一步印证了受AI影响程度与技能转型之间的总体正相关；

这与前述散点图结论一致，不过各组内部职业分布较为分散，表明除受AI影响程度外，职业自身特性仍发挥着重要作用。

同时，受AI影响程度高组平均每个职业新增技能数量的增长也最为明显

中国内地各职业受AI影响程度四个等级相较于2019年平均每个职业的“新增技能”数量 （2025年）


来源：普华永道分析，普华永道AIOE指数，Lightcast数据

注：1. 中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌；

1. “新增技能”指某一职业在2025年被提及超过10次、而在2019年提及不超过5次的技能；我们基于某国家该职业的所有岗位发布，统计该职业所需的“新增技能”数量

关键发现

受AI影响程度与职业所需新技能数量之间呈现明显正相关：2019至2025年间，受AI影响程度越高等级队伍平均新增技能数量越多；

值得注意的是，该指标衡量的是各等级内每个职业的平均新增技能数量，而非新增技能总量；

最低与中低组之间差异相对有限，但在更高受AI影响程度水平上增长显著：受AI影响程度高组平均每个职业新增298项技能，表明技能扩张随AI受影响程度上升而加速；

这一增长部分源于受AI影响程度高职业岗位发布量的上升，但主要与岗位本身的成长与演变相一致：随着职能扩展，所需技能的广度与多样性也随之提高。

中国内地AI岗位需求以开发类为主，用户类岗位阶段性快速增长

中国内地AI应用类与开发类岗位总量（2018—2025年）


来源：普华永道分析，Lightcast数据

注：1. 中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌；

1. AI应用类岗位指要求Tier0或Tier1技能（AI素养与应用型AI技能）的岗位，AI开发类岗位指要求Tier2技能（高级AI技能）的岗位；若某岗位的职位发布数据中出现任一Tier2技能要求，即归类为开发类岗位

关键发现

AI应用类与开发类岗位规模相近，但多数年份开发类岗位略占上风，表明市场在推动应用的同时，同样高度重视底层技术能力；

应用类岗位曾在2021年与2025年两度反超开发类岗位，表明在前期技术能力投入之后，AI进入加速应用与部署的阶段；

2025年两类岗位同步反弹，应用类岗位增加近9万个（+50.8%），开发类岗位增加约3.05万个 （+15.5%）；

总体而言，市场结构上由开发类岗位主导，并在AI能力规模化落地阶段阶段性地向应用类岗位倾斜；这也与当前市场上多数中国内地企业在持续对内部业务人才的AI技术应用与推广能力进行提升与培养的趋势相吻合。

中国内地各行业对AI岗位的需求，在应用能力与开发能力之间各有侧重

中国内地各行业AI应用类与开发类岗位占全部AI相关岗位的比重（2025年）


受AI影响程度低

受AI影响程度高

来源：普华永道分析，Lightcast数据

注：1. 中国内地岗位发布数据可能仅部分反映其劳动力市场全貌；

1. AI应用类岗位指要求Tier0或Tier1技能（AI素养与应用型AI技能）的岗位，AI开发类岗位指要求Tier2技能（高级AI技能）的岗位；若某岗位的职位发布数据中出现任一Tier2技能要求，即归类为开发类岗位

关键发现

多个行业受AI影响度开发类岗位占比较高，对开发能力的需求更为突出：医疗健康行业开发类岗位占比最高（81%），其次为能源、公用事业与资源（64.3%）；

应用类岗位在专业服务与制造业中最为突出 （66.8%），但这些行业仍保留相当比例的开发类岗位，需求结构相对均衡；

总体而言，中国内地的AI应用与开发紧密相连，多数行业在推进应用的同时仍保持较高的技术开发需求。这与中国内地企业出于合规与自主可控考量，对自主开发的更高诉求密切相关。

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周伟然

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