AI浪潮来袭：小白程序员如何抓住机遇，收藏这份就业指南？

根据智联招聘数据AI短期内对就业有一定替代作用编辑、翻译等白领岗位需求缩减但人工智能工程师、数据标注/AI训练师等AI相关核心岗位需求激增。初级职位衰减中级与高级职位增长企业招聘需求从“专业分工”走向“跨界融合”对软技能、实践应用能力和专业判断力提出更高要求。新质生产力与大生活服务业带来就业增量但需警惕智能鸿沟、职业成长阶梯断裂等问题。应对策略包括AI平权、加强复合型人才培养、帮扶替代严重职业并关注新就业机会。基于智联招聘数据的观察显示短期内AI对就业有一定的替代新增岗位则刚起步。春节后三周企业总招聘职位数同比下降AI替代指数高的岗位降幅较大其中编辑、翻译、教育培训等白领岗位需求明显缩减销售与商务拓展类岗位持续下降与AI技术应用高度相关。与此同时与AI直接相关的核心岗位需求激增包括人工智能工程师、数据标注与AI训练师、AI产品经理等。从岗位结构看初级职位持续衰减中级与高级职位保持增长。整体而言企业招聘需求正从“专业分工”走向“跨界融合”对软技能、实践应用能力和专业判断力提出更高要求。“新质生产力”与大生活服务业带来了显著的就业增量。不过岗位创造存在滞后性需警惕智能鸿沟出现、职业成长阶梯断裂以及宏观与微观体感存在温差等问题。应对之策在于推动AI平权、加强复合型人才培养、对替代严重职业加强帮扶并关注新质生产力与现代服务业的新就业机会。——李强 智联招聘集团副总裁* 本文为作者在2026年3月15日的CF40青年论坛双周内部研讨会第194期“AI对劳动力市场的影响”上所做的主题演讲略有删改。文章仅代表作者个人观点不代表CF40及作者所在机构立场。”我代表智联招聘分享一些通过智联招聘数据观察到的情况看AI到底是替代了岗位还是创造了新岗位。受限于智联招聘的样本覆盖范围和研究能力我们的观察不能代表全貌结论也不一定正确但可以反映我们目前看到的一些现象。从当前数据来看短期内确实有大量岗位在被替代新增岗位相对较少。我主要分享三个方面的内容第一替代与增长分别出现在哪些领域第二在AI时代企业对人才的需求发生了哪些变化第三基于以上观察提出几点建议。招聘行业有一个基本规律春节后第一个月的招聘情况基本决定了全年招聘的走势。只要接下来没有剧烈的经济或外部政策环境变化这一趋势基本就会延续下去。短期数据的真相创造VS替代从春节后三周的数据来看与AI相关的核心职业招聘增速明显提升包括人工智能工程师、数据标注/AI训练师以及AI产品经理。人工智能工程师作为直接从事AI研发的岗位其增长在预期之内。数据标注和AI训练师的增速一度在2025年第三季度有所放缓但在今年一季度重新回升这与OpenClaw“龙虾”的火爆密切相关。AI产品经理自2025年第二季度起基本保持三位数增长今年前三周增速仍在129%左右。这表明“人工智能”政策正在有效推动AI向各行各业落地——许多传统行业包括农林牧渔领域的企业都在大量招聘AI产品经理但供给严重不足岗位供需比高达5.1:1。图1 2026年节后前三周AI相关核心职业的招聘同比增速特别值得关注的是今年节后前三周因“龙虾”带动的智能体开发人才招聘增速达到455%需求主要集中在一线及新一线城市的中小企业一部分用于服务本地商业化需求另一部分用于企业自身部署。2025年仅智联招聘平台上上述三类核心岗位的增量就达到100万。从整体趋势看以大模型应用为主的岗位自2023年1月以来增长了32倍今年1-2月同比增速也达78%左右。AI渗透度自2024年底持续提升预计2026年至2028年将显著加速可能会对就业带来一定挑战。图2 要求应用大模型的职位数变化图3 AI渗透率发展趋势预测S型曲线根据我们与北大国发院团队合作的“暴露度”研究岗位技能替代指数在0.66以上的职位占白领岗位的45%而在大学生群体中这一比例高达50%以上意味着如果没有新增岗位找传统白领工作的年轻人的体感压力或将增大。图4 2025年上半年各职业的AI暴露指数从节后三周数据看企业总招聘职位数同比下降替代指数高的岗位降幅更为明显。编辑、翻译、教育培训等岗位的招聘需求显著缩减。与此同时企业招聘需求中明确要求“会使用AI工具”的比例持续上升。销售与商务拓展类岗位自2023年第三季度以来持续下降而这类岗位过去是许多大学生的第一份工作其缩减与直播带货、数字人及AI的兴起密切相关。市场公关、运维、客服、人事行政、软硬件开发等岗位也在招聘中普遍要求具备AI工具使用能力。从地域看一线城市中约72%的企业在招聘时关注求职者是否会使用AI工具新一线及二线城市这一比例降至34%三线及以下城市尚不足10%。AI技能要求在地域间的分化已十分明显。为什么初级岗位和年轻人在AI浪潮中受到的影响更严重我们将智联招聘上的职位按经验要求分为初级、中级和高级三类初级指无经验或一年以下工作经验中级指一至五年经验高级指五年以上经验。从2022年1月至今的职位结构变化来看初级类职位自2022年10月——即大模型、ChatGPT在全球火爆的那个月份——开始持续衰减中级类职位受影响不大仍在增长高级类职位也略有增长。图5 白领职业中初中高级招聘占比变化另一组数据也印证了这一趋势从不同年龄求职者的待业比例来看以往认为33岁以上、尤其是35岁以上的人很难找工作但在大模型加持下情况发生了剧烈变化。我们比较2022年第一季度与2026年第一季度的情况发现只有31岁至40岁区间的人群待业找工作的数量增速较低。这一方面与他们持续的家庭稳定需求有关另一方面这可能表明企业不再优先裁30岁以上人群。除这个年龄段外其他年龄段的待业数量增速均有所升高。其原因可能在于应用AI需要一定的经验积累而非体力比拼。目前有部分公司的人力政策也在向这个方向调整。再看大学生群体。节后前三周应届生职位同比增速下降幅度高于全社会平均岗位数。高替代类职业的降幅更为明显只有一个特例是软硬件研发但实际招聘的岗位都与AI相关——AI数据工程师、数据标注、人工智能、芯片基本只有这三类在增长。还有一个问题需要澄清企业招聘减少是否是因为经济环境下行我们认为不是。从智联招聘全站数据来看有招聘意愿的企业数量同比提升了7%但每家企业招聘的人数变少了因此总职位数下降了15%。我们同时发现20-100人区间的小企业企业数量同比增速较好但职位数降幅较大。除此之外所有规模的招聘企业数和职位数都在下降。这里存在一个我们一直试图解答的问题宏观经济条件良好、环境向好、增速也不错但传导到微观个体体感上存在一定温差。我们还观察了美国的情况。美国同样处于这个阶段经济增速良好制造业就业指数不错但非农就业人口一直在减少。这与我们类似——整体经济环境不错企业也在扩张有可能确实不需要那么多员工了。综上我们认为白领类岗位、标准化工作、程序化工作都在被替代同时由于AI的使用带来岗位效率提升岗位数量也在收缩。其中有两类人群可能面临较大挑战一方面过去有一部分青年群体通过事务类工作进入企业但现在企业可能不再需要过去那么多的事务类岗位另一方面替代指数0.6以上的许多职业中女性相对更多地就业于人事、行政、财务、销售等岗位。正在重构的需求我们观察到“新质生产力”产业发展势头良好增速非常可观另一个增长点是大生活服务领域比如在线生活服务O2O、美发/美容/保健、宠物服务、汽车后市场、文化艺术/娱乐等。大生活服务领域过去存在“三低”的观念目前正在转变——很多岗位的招聘要求中已明确需要本科学历且给出的薪酬十分具有竞争力。我们认为新质生产力行业和大生活服务业确实带来了显著的就业增量。人力资源招聘需求发生了哪些变化最明显的变化是对求职者的软技能要求显著提升。除了专业能力要强沟通能力、团队协作能力、自驱力等也在不断被强调。我们认为未来人才结构将从“专业分工”走向“跨界融合”。过去只要专业能力强就足够了未来则需要具备“π型”能力——不仅要有扎实的专业基础还要能熟练运用各类AI工具同时要了解多个行业才有可能在就业环境中立足。在我们最新的人力资源趋势管理报告中针对具备同等专业能力的候选人企业更倾向于选择具有以下特质的人第一实践应用与工程化能力。如果没有实习经验或项目经验这一项就可能被排除持这一倾向的比例达到38.7%。第二在大模型提供大量辅助的情况下企业更看重专业判断与决策力持这一倾向的比例为21%。第三创新与解决问题能力——在大模型给出多种解决方案的基础上能否跳出常规思路提出创新的解决方案持这一倾向的比例为17%。第四是人机协同管理与领导力持这一倾向的比例仅为8%。从实际招聘需求来看企业招聘信息中出现频率最高的词是“人工智能”项目经验、实际操作能力强、解决问题的资源、数字化能力强、能快速有产出、自驱力强、良好的沟通能力、更严格的专业素养要求、更高的效率要求、名校加分。这些关键词中“名校加分”和“应届毕业生”直接有关对于学校实践教育的要求加强。问题及应对建议人工智能带来了一系列新挑战比如需要警惕智能鸿沟出现的可能、初级岗位数量下降带来的传统职业成长阶梯的断裂、宏观上升和微观阵痛的温差、岗位量的短期下降、创造效应的滞后性、部分女性和高学历青年群体短期内或也面临一定压力、工具提效后的岗位编制缩减、AI冲击下无措者的占比升高等。尽管人工智能确实可能带来冲击但新模式、新技术和多元化的职业集群也正在开启。未来前景是有的但需要时间而这个时间差可能比较长因此我们应做好充分准备。具体应对策略包括第一AI平权基础设施普及。第二技能培养及教育培养跨学科、跨行业复合型人才。第三针对AI替代严重的职业加强引导和帮扶。第四关注新质生产力、现代服务业的新增就业机会。特别是在“AI平权”方面只有在技术推广上做得足够好才能让每个人都平等地使用AI并得到更多的机会。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 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