2025至2030年，全球预计将有9200万个工作岗位被AI替代或高度自动化，同时1.7亿个新岗位可能被创造——AI对就业市场的重塑力量前所未有。在中国，生成式AI用户已达6.02亿、大模型超1500个、智能工厂近万家，但AI人才供给不足、复合型人才短缺、算力资源限制和数据整合复杂度高四大挑战正制约产业发展。Morgan Philips这份2026薪酬指南在呈现薪资数据的同时，也系统分析了AI人才市场面临的深层矛盾。

世界经济论坛（WEF）在其《2025年未来就业报告》中预估，2025至2030年间全球预计将有9200万个工作岗位被AI取代或实现高度自动化，而如果人类能够努力提升技能，则有1.7亿个新的就业机会可能被创造。一半的雇主计划调整业务方向应对AI时代，三分之二的雇主计划招募具备特定AI技能的人才，而40%的雇主打算在AI可自动完成的工作里缩减编制。

高盛预测2026年将是人工智能从提高生产力的工具转变为直接取代人力的转折点。目前人类工作中约25%工时的产出可以被AI自动化，6%至7%在美国的劳动力将因此失业。但这种影响可能是暂时的，因为新的科技会创造新的就业机会，最终会让人们从事其他工作。

AI产业的人才需求远超算法工程师范畴。按照NVIDIA CEO黄仁勋的“五层蛋糕”框架——能源、芯片和计算基础设施、云计算和数据中心、AI模型、应用层——每一个层级都在产生人才需求。半导体与光纤、电子制造、电力能源、AI工厂建设等领域需求显著增长，医疗保健、金融服务、ICT、机器人、制造业、零售业等产业也相继出现新的AI应用。

截至2025年7月中国累计发布1,509个大模型，全国建成近万家数字化车间和智能工厂。这一庞大的产业规模持续带动大模型工程师、工业视觉工程师、机器人AI工程师、自动驾驶算法工程师等岗位需求。AI可望催生新兴职业，如AI管理、系统训练、数据治理、创意领域、技术支援以及代理即服务（AaaS）。

具备经验的AI工程师仍然供不应求，特别是在大模型研发、工业AI及自动驾驶领域的高级技术人才。企业比以往更看重候选人是否能够推动实际业务成果、适应复杂数据环境，并支持从模型开发走向规模化部署。

企业越来越需要同时具备AI技术能力和行业知识的人才，例如制造业、汽车工程或产品技术背景的复合型人才。市场正从通用型应用转向行业针对性解决方案，单一技能的AI专家已难以满足产业需求。

高性能计算资源和先进AI芯片仍然是部分企业发展的重要限制因素，对AI基础设施工程师和边缘AI专家的需求不断增加。

工业AI和自动驾驶系统依赖大量数据，但数据来源分散及数据治理要求严格，使模型开发和系统部署的复杂度持续增加。