AI岗位涨了9倍,工资只涨2.7%:钱被谁拿走了

新经济行业的新发 AI 岗位，一年涨了 789%；同一个行业，这些岗位的平均月薪只涨了 2.74%。

一边是九倍，一边是 2.7%。企业正在用同样的价钱，买九倍的人。

我把两份报告叠起来看了一个晚上。看完有点坐不住。机会确实有，但不在大多数人以为的地方。

图 1　图书馆自习区。图片来源：Pexels License 免费商用图库｜仅作气氛示意，与文中数据无对应关系。

01. 涨了八九倍的岗位，为什么没涨价

先看供给这一头。智联招聘 7 月发了《2026 年人工智能产业人才发展报告》，数据期是 2026 年上半年。里面有一组很齐的数字：AI 行业招聘企业数同比涨 24.8%，职位数涨 10.6%，求职人数涨 10.5%。

三个数几乎同步，说明涌进行业的人和放出来的岗位速度差不多。但这解释不了月薪只涨 2.74%。因为智联那边还有个数字：人工智能工程师的需供比是 2.62，一个求职者对应 2.6 个岗位。这明明是有缺口的。得看结构。脉脉把 AI 岗位切成三块。应用开发占 60.97%，技术底座占 24.55%，业务效能占 14.48%。六成是应用，只有四分之一是底座。

图 2　新发 AI 岗位的结构占比。六成集中在应用开发，技术底座只占四分之一。数据来源：脉脉高聘《Agent 重置职场》，2026 年 1—7 月。

底座岗要大模型训练经验、算力资源、论文或大厂履历。这类人少，议价权高。应用岗只要能接进业务，门槛低得多，能供给的人也多。

所以价格涨不动的，不是 AI 这个行业，是 AI 里占比最大的那一类岗位。

再补一组更早的对照。社科院人口与劳动经济研究所和智联招聘 2025 年发过一份报告，同一批「工程师」头衔底下，需求增速差得很远。算法工程师职位数同比涨 53.68%，平均月薪 22489 元。PLC 工程师只涨了 4.52%。

同样是工程师，一个涨 53%，一个涨 4%，差出十二倍。那份报告里还有个数字：全行业求职竞争指数 59，平均每个岗位 59 个人在投。所以「岗位多」和「人少」可以同时成立。多的是门槛低的应用岗，缺的是能落地的复合岗。

再看个大背景。国家统计局 2026 年 5 月公布，2025 年城镇私营单位年平均工资 71590 元，名义增长 3.0%。AI 岗位的平均月薪增速是 2.74%。两个数口径不同不能直接相减，但至少说明：AI 岗位的薪资增速，并没有明显跑赢普通岗位。

02. 涨得最猛的岗位，都在现场

再看扩招速度。脉脉的报告里，FDE 岗位量同比涨了 1522.73%，排在 AI 技术类扩招榜第一位。

FDE 是现场部署工程师，工作是去客户那里把系统接进客户的流程、跑通、再交付。这岗位不在办公室写模型，在别人家的机房里。

为什么涨了十五倍？因为 AI 落地最难的从来不是模型，是离客户最近的那一公里。客户买了工具，装不上；装上了，接不进系统；接进去了，员工不用。这一公里没人走，前面所有投入都停在演示稿上。FDE 就是走这一公里的人。

非技术岗这边，涨得最快的是 AI 产品经理，职位数同比涨 120.54%。智联那边还有一个数，AI 智能体开发的人才需求同比涨 244%。

再看行业和 AI 叠起来的价格。新能源行业的人工智能工程师，职位数同比涨 38.2%，平均月薪 22594 元；航空航天领域同比涨 23.5%，平均月薪 22787 元；医药制造领域的 AI 产品经理月薪 21048 元。同一个头衔，站到实体行业里就贵一档。

图 3　实体行业 AI 岗位平均招聘月薪。数据来源：智联招聘《2026 年人工智能产业人才发展报告》。

这几个数指向同一件事。企业补的不是「懂 AI 的人」，是「能把 AI 用进流程、并且交付结果的人」。

脉脉创始人林凡有句话说得直白：年薪千万的底座人才，大部分公司用不上；多数企业更需要能做 Agent 应用、以及能把 Agent 用进业务流程的人。

翻译成一句更狠的：你的技术深度，不构成入场券。你的「把事做成」的能力，才构成入场券。

听着像鸡汤。但前面那一串数字，就是它的证据链。

03. 溢价最高的，是销售和运营

到这里都还算顺。真正让我停下来的是下一页。

图 4　团队讨论流程改造。图片来源：Pexels License 免费商用图库｜仅作气氛示意，与文中数据无对应关系。

脉脉把 AI 能力带来的薪资差异，按工种拆开了。销售类的 AI 岗位，薪资溢价 27.80%，平均月薪 42817 元。运营类，溢价 20.30%，月薪 48120 元。HR 和猎头类，溢价 17.50%，月薪 38168 元。

图 5　非技术岗的 AI 薪资溢价。同岗位内部，会用与不会用 AI 的人之间的差价。数据来源：脉脉高聘《Agent 重置职场》，2026 年 1—7 月。

AI 岗位整体的平均月薪涨了 2.74%，落差摆在这里。一个用 AI 的销售，比一个搞 AI 的工程师涨得更猛。这个结论有点反常识，但它讲得通。

销售、运营、HR 这些岗位本来就贴着结果。销售看业绩，运营看数据，HR 看招聘周期，离「可测量的产出」最近。AI 一上手，产出的变化立刻被看见，又直接换算成钱。技术岗要绕好几层，产出才能变成业务数字。隔得远，就显得慢。

这里有个容易被忽略的细节。溢价说的不是「这个岗位工资高」，说的是「同一个岗位，会用 AI 和不会用 AI 的人，差多少」。销售的平均月薪是 42817 元，这个数本身不算高。但那 27.80% 的差价是同岗位内部差价，跟你的起点无关，只跟你会不会用有关。

我想给这个差价起个名字，叫「可验证溢价」。难点在那个定语：可验证。差价不是付给"会用 AI"的，是付给"能证明用 AI 之后变了什么"的。对普通岗位来说，这比转行靠谱。

技术岗的 AI 能力正在变成默认项，23.65% 的公司已经把 AI 能力写进了招聘门槛。既然成了默认项，它就不再带来溢价。而非技术岗里用 AI 的人还少。少，就有差价。这个窗口不会一直开着，等所有人都上手了，溢价自己就消失了。

所以定价权在转移。过去问「你会什么」，现在问「你能证明什么」。

这话不是我发明的。微软 CEO 纳德拉去年在访谈里说过，软件的价值正从"功能清单"转向"能不能被验证的结果"。他讨论的是 SaaS，但同一个逻辑放到人身上一样成立。

「可验证溢价」说到底就一句话：市场不为能力付钱，只为证据付钱。

04. 这件事已经在发生

很多人以为这是趋势预测，其实已经在执行了。脉脉问过职场人：公司有没有针对 AI 能力的管理动作。34.09% 的人回答有。拆开看，23.65% 的公司在新招聘岗位里设了 AI 能力门槛，22.63% 把它写进绩效考核，20.14% 围绕 AI 能力组织转岗评估。招聘、考核、转岗，三条最硬的管理通道，从进到留一条链全盖住。

还有个反直觉的数字：百人以下企业的新发 AI 岗位量同比涨了 1040.57%，在各类规模企业里增速最高。小公司跑得比大公司快。大公司动一个流程得先开会、立项、试点，小公司今天决定明天就改。机会可能在你不那么看得上的公司里。Salesforce 在 2024 年推出 Agentforce 后，第一批真正把它接进业务流程的客户，也不是世界五百强，而是几十人规模的中小企业。

05. 为什么有人做了，还是没涨

图 6　把一件旧活重做一遍，再把结果交给同事验收。图片来源：Pexels License 免费商用图库｜仅作气氛示意，与文中数据无对应关系。

我见过不少人往前走了半步。他们装了工具，也用了，问题出在没留痕。

AI 用起来有个特点：过程变得太快，快到你会忘记记录。月底回头看，只记得这个月挺忙，却说不出哪件事变快了。没有对照就没有证据，没有证据，涨薪时你就没法开口。

还有一种半途而废，是把 AI 用在润色措辞、调整格式上。这些活本来就没人考核，提速十倍，你的价值也不会变。另外，26.74% 的人说公司目前没有任何 AI 相关的支持，没有免费工具，没有培训，也没有调用额度。如果你正好在这四分之一里，别等。免费工具已经够用，缺的从来不是工具，是你愿意拿一件旧活开刀的那点耐心。

06. 那具体该做什么

我给一个可能不太受欢迎的建议。别去学算法。

理由就是前面那些数。技术底座岗只占新发 AI 岗位的 24.55%，薪资增速也没跑赢大盘，你花两年转过去，可能正好赶上最挤的那段路。

换一条路走。挑一件你每周都在做、已经做腻了的旧活，比如周报、对账、简历初筛、写方案。

挑的时候有两个标准：它要重复发生，一周一次或者一月一次；它的产出要有人看，有人验收，有人嫌慢。

拿周报举例。原来你要花两个小时翻遍本周记录再挑重点。现在不是让 AI 帮你写周报，那没用，它不知道你这一周干了什么。让它替你整理原料：把这周的零散记录丢给它，让它分类、去重、把异常挑出来。判断留给你自己。

它在前面，你在后面。这么走一遍，两个小时能压到四十分钟。这四十分钟就是你的数字。

用 AI 把它从头到尾重做一遍，不是试一下，是做完整。做完记两个数字：原来要多久，现在要多久。

这个数字就是你的新价格。

07. 收个尾

岗位涨了九倍，工资只涨 2.74%。看起来是个坏消息。

换个角度读，它是好消息。可验证溢价的门槛比你以为的低，不需要博士学位，不需要大厂履历，也不需要会写代码。需要的只是把一件旧活重做一遍的耐心，和记下对照数字的习惯。启动成本比你想的低：一个下午，一件活，两个数字。

那件你每周都在做、已经做腻了的活是什么？今天就可以拿它开刀。

---

参考资料

[1] 脉脉高聘人才智库《Agent 重置职场——AI 人才流动报告》，2026 年 9 月 16 日发布，数据期为 2026 年 1—7 月。

[2] 智联招聘《2026 年人工智能产业人才发展报告》，2026 年 7 月发布，数据期为 2026 年上半年。

[3] 国家统计局《2025 年城镇单位就业人员平均工资》，2026 年 5 月 15 日发布。

[4] 中国社会科学院人口与劳动经济研究所、智联招聘《2025 年人力资源市场趋势分析报告》。

作者 老吴 ｜ 编辑 待补