问题：岗位增长迅猛，关键岗位“供不应求” 职业社交平台脉脉发布的《2026春招人才趋势报告》显示，今年1月至2月，人工智能有关职位发布量较去年同期明显增长，新经济行业岗位中的占比也同步提升；薪酬上，人工智能岗位平均月薪保持高位，部分负责人、科学家及研究类岗位待遇更为突出。 但数据走高的同时，结构性短缺更加明显。报告指出，按整体口径看，人工智能人才供需接近均衡；但细分到大模型算法、高性能计算等“算力与算法”核心环节，缺口显著扩大，部分岗位出现“一人难求”。简历投递并不少，真正具备工程化落地、性能优化、系统架构设计与大规模实验能力的人才仍然稀缺。 原因：需求侧快速扩张与供给侧培养滞后叠加 一是技术迭代加速，用人需求提前释放。生成式人工智能从工具应用走向业务底座，企业在搜索、内容生产、广告投放、客服、办公协同、研发提效等环节加速嵌入相关能力，岗位需求从单点试验扩展到全链路改造。 二是用户规模增长推动产业提速。中国互联网络信息中心数据显示，多个国内生成式人工智能平台月活跃用户已突破亿级，全国用户总量超过6亿。用户端快速普及迫使企业加快产品迭代与场景落地，更放大对高水平算法、工程与算力人才的需求。 三是人才培养与使用机制存在断层。不少企业更倾向于直接引入“即插即用”的成熟人才，但对初级人才开放的算力、数据与真实业务场景有限，导致候选人难以在早期形成可验证的项目经历；同时企业又将“大规模实战经验”作为硬性门槛，形成“要经验—难获得经验”的循环。 影响：薪酬抬升、竞争加剧，产业分化或将加深 从市场表现看，高端岗位薪酬继续上行，招聘竞争向少数关键方向集中，带动企业在校招与社招中加大投入。公开信息显示，多家互联网企业在2026届校园招聘中提高人工智能相关岗位比重，部分企业研发与算法岗位扩招明显。 从产业层面看，人才紧缺可能带来两上结果：其一，核心团队集聚效应增强，资源进一步向头部企业与重点方向集中；其二，中小企业算力、资金与人才储备上压力加大，若缺少外部支撑，可能在关键技术迭代窗口期被拉开差距。 从宏观视角看，穆迪近期研究认为，积极采用生成式人工智能的经济体有望提升生产率，并缓解老龄化带来的劳动力压力，但也会加剧对高技能人才的竞争。这意味着当前的人才争夺短期内难以降温。 对策：从“抢人”转向“育人”，补齐实战与平台两块短板 业内人士建议，人才策略不应只比拼薪酬与头衔，而要建立更可持续的人才供给体系。 一是完善实习与转正通道。借鉴国际科技企业“以实习带动全职录用”的做法，在校企合作中提前投入培养成本，让学生在真实生产环境中参与工程化、评测与部署，缩短从课堂到岗位的距离。 二是提高核心资源可获得性。在合规前提下，为新人提供必要的算力配额、数据沙箱与内部工具链训练，形成可验证的成长路径，减少企业与候选人之间的信息不对称。 三是推动产学研协同培养。围绕大模型算法、高性能计算、系统软件、机器人工程等紧缺方向，设置联合课题、开源项目与竞赛体系，形成可量化、可迁移的能力标准。 四是优化岗位结构与评价体系。减少对“单一经历”的依赖，更关注候选人的工程素养、复现能力、性能调优方法论与跨团队协作能力，降低不必要的门槛错配。 前景：从短期“热招”走向长期“深耕”将成行业必答题 随着企业加快将生成式人工智能嵌入核心业务，相关岗位预计仍将保持较高景气度，但市场将从“数量扩张”转向“质量竞争”。能否建立稳定的人才培养链条，沉淀可复制的工程平台与组织能力，将决定企业在下一阶段竞争中的位置。对企业而言，胜负不只取决于更高的薪酬，也取决于能否让更多新人在真实场景中成长为骨干。
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的关键技术，其发展水平直接影响国家竞争力。当前我国AI人才市场的结构性矛盾，既是挑战也是机遇。只有改变“重使用、轻培养”的短期思路，构建产学研用更紧密的人才培养体系，才能实现从“人才争夺”到“人才持续涌现”的转变，为人工智能高质量发展提供长期支撑。