
AI人才2026:取代与创造并存,高盛预言下的职业大分流
高盛预测,2026年将是人工智能从“提升生产力的工具”转变为“直接替代劳动力”的转折点。Morgan Philips的这份《2026中国大陆AI人才薪资指南》(尽管提供的片段未包含具体薪资数据),为我们理解这一历史性转折点提供了关键背景:AI引发的不是简单的岗位消失,而是一场深刻的人才结构“大分流”。未来已来,区别在于你是被浪潮淹没,还是站在浪潮之巅。
颠覆与创造:AI就业市场的“双面镜”
报告引用了世界经济论坛的震撼预测:2025至2030年间,全球预计将有9200万个工作岗位被AI取代或高度自动化。但同时,若能大规模提升技能,则可能创造1.7亿个新的就业机会。这近两倍的“创造/替代比”,勾勒出未来就业市场的巨大波动与结构性机遇。
企业的反应同样分化:三分之二的雇主计划招募具备特定AI技能的人才,而40%的雇主则计划在AI可自动化的领域缩减编制。这意味着,AI正在职场中划出一道清晰的分界线:一侧是增强人类、创造新价值的“增强型岗位”;另一侧则是被流程自动化吞噬的“替代型岗位”。
基础设施先行:算力狂潮下的“淘金热”与“卖水人”
报告敏锐地指出,AI繁荣的第一波红利,涌向了为其提供“弹药”和“地基”的行业。随着AI模型变得越来越大、越来越活跃,对底层基础设施的需求呈爆炸式增长:
半导体与光纤:训练和运行大模型的芯片(如GPU)及高速数据传输网络成为硬通货。
电子硬件制造:AI服务器、专用计算设备的需求激增。
电力与能源:支撑“千兆瓦级AI工厂”运行的巨大能耗,催生了对新能源和智能电网的巨额投资。
建筑业:建设大型数据中心和算力中心。
这印证了历次技术革命中的经典规律:在淘金热中,最先致富的往往是卖铲子、卖牛仔裤和提供住宿的人。在AI时代,这些“卖水人”就是芯片工程师、硬件架构师、能源解决方案专家和数据中心建造者。
应用层爆发:千行百业的重塑与新职业的诞生
在基础设施之上,AI正在渗透并重塑几乎所有行业,报告点名了医疗保健、金融服务、ICT、机器人、制造、零售等。这不仅仅是现有岗位的自动化,更是催生全新的工作范式与职业类别:
AI管理与管理:负责制定AI伦理准则、评估项目风险、管理AI团队与预算。
系统训练与提示工程:如何与AI高效“对话”,通过精心设计的指令(Prompt)引导其产出最佳结果,将成为一门专业。
数据治理与合规:确保训练数据的质量、安全、合规,应对日益严格的数据隐私法规。
创意领域的AI协同:AI成为设计师、作家、音乐人的“副驾驶”,人机协同创作成为主流。
技术支援与运维:维护复杂的AI系统,确保其稳定、高效、公平地运行。
智能体即服务(AaaS):围绕AI智能体的开发、部署、运营和维护,将形成一个庞大的新兴服务产业。
英伟达CEO的“五层蛋糕”隐喻:你在哪一层?
报告引用了英伟达CEO黄仁勋在2026年世界经济论坛上的一个精妙比喻:AI不是一个单一技术,而是一个由五层构成的“蛋糕”。
能源层(底层基础)
芯片与计算基础设施层
云与数据中心层
AI模型层(如ChatGPT、Gemini、Claude)
应用层(各行各业的具体应用)
这个模型清晰地描绘了AI产业的价值链。对于人才而言,关键问题是:你的技能位于哪一层? 是从事底层芯片设计,是构建云计算平台,是研发核心大模型,还是将AI技术应用于解决某个垂直行业的实际问题?越靠近底层(1-3层),技术壁垒越高,职业稳定性可能越强;越靠近应用层(第5层),则机会更广泛,但竞争也更激烈,且需要深厚的行业知识(Domain Knowledge)作为护城河。
对中国大陆AI人才的启示
虽然报告未提供具体的薪资数据,但其趋势分析对国内人才市场极具参考价值:
技能分化加剧:通用型、重复性的白领工作(如基础数据录入、简单分析、标准客服)面临最高替代风险。而需要复杂决策、创造力、人际互动和跨领域整合能力的工作,价值将进一步提升。
“AI+行业”成为黄金组合:纯AI算法人才竞争已白热化,未来最大的机会属于那些既懂AI技术,又深谙某个特定行业(如金融风控、医疗影像、智能制造)业务逻辑的复合型人才。
终身学习成为生存必需:AI技术迭代速度极快,今天的热门技能明天可能过时。建立持续学习、快速适应新技术的能力,比掌握任何单一技能都更重要。
关注新兴职业赛道:积极向AI管理、数据治理、提示工程、AI伦理审查等新兴领域靠拢,抢占职业蓝海。
2026年,AI对劳动力市场的冲击将从预测走向现实。这份指南如同一份“航海图”,提醒每一位职场人:是时候重新评估自己的技能在AI“五层蛋糕”中的位置,并开始规划通往“增强层”而非“替代层”的航线了。未来属于那些善于利用AI放大自身独特人类智能(如战略思维、共情、创新)的人。
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