2026 年中国人工智能大模型应用
行业洞察报告
从模型竞赛到组织重构：人才正在成为最后一道瓶颈
· 人 才 数 据 研 究 组
二〇二六年十月
目录
前言
01 背景篇
第一章 从技术突破到规模化应用
1.1 产业周期的位置：从百亿到千亿的跨越
1.2 基础设施：算力、调用量与产业主体
1.3 合规框架的成型
02 结构篇
第二章 应用落地的真实结构
2.1 行业渗透的梯度分布
2.2 技术路线的收敛
2.3 智能体：从单点问答到端到端执行
第三章 落地效率的鸿沟
3.1 从试点到生产的断层
3.2 人才准备度：最短的那块板
03 人才篇
第四章 需求结构的迁移
4.1 三类 AI岗位的重心转移
4.2 学历与经验门槛的抬升
第五章 供需缺口与流动特征
5.1 供需比的两极分化
5.2 流动特征：被动求职与短在职周期
5.3 招聘周期：AI岗为什么最长
04 薪酬篇
第六章 薪酬梯度与稀缺性定价
6.1 六大核心岗位薪酬分位
6.2 职级跳跃与断层溢价
6.3 城市分布与区域溢价
第七章 AI技能溢价的来源
7.1 62%的溢价买到的是什么
7.2 双轨劳动力市场
05 启示篇
第八章 三个时间尺度上的战略命题
8.1 短期：把 AI 人才规划前置到战略环节
8.2 中期：从「抢人」转向「造人」
8.3 长期：组织的 AI适配度将成为分水岭
06 附录篇
附录 A 研究方法
附录 B 数据来源
附录 C 口径说明与免责
版权声明
前 言
（ S I N O S O U T H ） 于 2 0 1 5 年 创 立 ， 以 深 圳 、 重 庆 双 总 部 为 支 点 ， 是 一 家 以 " 人 才 + 系 统 " 双 轮 驱
动的人才竞争力咨询公司，也是企业全生命周期的人才战略伙伴。公司下设 猎 头 、 新 和 新 咨 询 两
大业务板块，长期聚焦智能制造、新能源、AI 机器人、能源电力等 12大核心行业。
历经持续深耕， 已 在 全 国 2 0 0 多 个 核 心 城 市 开 展 业 务 ， 并 在 北 美 、 欧 洲 、 东 南 亚 、 韩 国 等 境
外地区布局，组建了 1000余名专业猎头顾问与高级咨询师团队，累计为 40000 余家企业打造核心人才体系。
依托 8+32 国际化标准服务流程与 5000万+联合人才数据库， 持 续 辅 助 客 户 快 速 建 立 行 业 前 1 0 的
核心人才竞争力。
人工智能大模型产业在 2026年完成了一次重心切换：从模型能力的竞赛，转向应用落地的竞赛。但企
业侧的真实回报远未跟上——仅 4%的企业实现了 AI转型目标，仅 25%的企业把四成以上的试点推进到生产
环节，人才准备度只有 20%。当模型对所有人开放，决定胜负的不再是算法本身，而是企业能否把人的判断
力与机器的执行力接在一起。读懂人才，就是读懂 AI落地这道最后瓶颈的钥匙。
基于这一判断， 人 才 数 据 研 究 组 推 出 《 2 0 2 6 年 中 国 人 工 智 能 大 模 型 应 用 行 业 洞 察 报 告 》 ， 希
望为行业带来三方面价值：
第一，看清结构性变化。报告通过"公开研究交叉验证+数据逐项反查"的研究路径，呈现应用开发类岗
位占比已达 43.8%、高性能计算工程师供需比低至 0.26（约四个岗位争抢一人）、中高端 AI 岗位招聘周期
普遍需要 60—90天等事实，帮助企业在人才市场的迷雾中看清真实轮廓。
第二，校准人才决策基准。报告给出六大核心 AI岗位的薪酬梯度——大模型算法研究员的年薪中位数
达到中位数应用开发岗的 2.7倍，北京以 78万元 AI岗位年薪中位数居首，杭州以 22%的涨幅领跑四城。这
为企业制定薪酬策略、评估人才成本提供了可参照的基准。
第三，提供跨周期的战略框架。报告从短期"把 AI人才规划前置到战略环节"、中期"从抢人转向造人"、
长期"组织的 AI适配度将成为分水岭"三个时间尺度，为企业不同周期的人才决策给出可落地的判断，避免
把人才问题窄化为单纯的招聘动作。
01
背景篇
Background
大模型已经走过技术验证期，正在进入以组织能力为约束条件的规模化应用期。
理解这一阶段的位置，是判断人才问题的前提。
第一章 从技术突破到规模化应用
1.1 产业周期的位置：从百亿到千亿的跨越
中国 AI 大模型市场规模从 2020年的 16.2亿元增长至 2025年的 495.4 亿元，五年增长约 30倍。2026
年预计达到 738.6 亿元，2030年有望进一步扩大至 2,697.0亿元。2023—2026年三年复合增长率超过 40%。
增速在 2026年因基数增大而回落至约 49%，但千亿级市场的门槛已经近在眼前。
图1 中国 AI大模型市场规模与增长路径（2020—2030E）
从全球坐标看，中国大模型市场占全球比重从 2023年不足 10%提升至 2025年约 13%。更大的产业盘子
是：中国 AI核心产业规模预计 2026年突破 1.7万亿元，到 2030 年智能经济核心产业规模有望达到 12.6
万亿元。这意味着大模型不再是一个独立赛道，而是嵌入到整个智能经济的基础设施之中。
规模曲线已经足够陡峭。真正的分水岭不在于市场能做多大，而在于有多少企业能把技术投入转化为可
衡量的经营结果——这个转化率，目前只有两成。
1.2 基础设施：算力、调用量与产业主体
应用能否规模化，先取决于底层供给是否充足。过去 12个月，算力、调用量与产业主体三项指标同步
跃升，为大模型的规模化应用提供了基础条件。
表1 大模型产业基础设施与主体规模（数据来源：工信部、国家数据局、国家网信办及公开统计）
指标 最新数值 来源与时点
指标 最新数值 来源与时点
智能算力总规模 2,185EFLOPS 工业和信息化部，2026年 6月底（同比+177%）
日均 Token调用量 超 140万亿 国家数据局，2026年 3月
部署大模型企业数 超10万家 赛迪顾问，2026年预计（2025年底逾 8 万家）
发布大模型总数 1,509个，全球第一 国家网信办，2026年 7月
AI产业企业数 超 13.4万家 公开统计，2026年 7月
上半年 AI领域融资 4,544.9亿元 公开统计，2026年上半年
备案数量是观察产业活跃度的另一个窗口。截至 2026 年 8 月 31日，累计 1112款生成式 AI服务完成
备案，731款应用或功能完成登记；仅 2026年 7—8月两个月，就新增 124款备案与 133款登记，其中 7 款
为手机端侧服务。端侧服务的出现，说明模型能力正在从云端向终端下沉。
表 2 生成式AI服务备案与登记情况（数据来源：国家互联网信息办公室公告）
类别 累计数量（截至 2026-08-31） 本期新增（2026 年 7—8 月）
生成式 AI服务备案 1112款 124款（含 7款端侧）
AI应用或功能登记 731款 133款
1.3 合规框架的成型
与产业扩张同步的是监管框架的快速成型。2026年 3 月起，算法备案、大模型备案、AI 应用登记三条
路径构成的合规框架全面落地，未按期完成备案的服务面临停止访问处理。这意味着合规从「可选项」变
成了「准入门槛」，也直接催生了对合规、安全、数据治理类人才的新增需求。
对企业的含义：合规不是一次性的申报动作，而是贯穿模型训练、数据采集标注、对外服务全流程的持
续义务。合规能力的组织化程度，正在成为AI团队的基本功。
02
结构篇
Structure
行业渗透率决定需求在哪里，技术路线决定岗位长什么样，落地效率决定这批人能不能被用起来。
三者共同构成AI人才需求的结构底座。
第二章 应用落地的真实结构
2.1 行业渗透的梯度分布
大模型在各行业的渗透呈现明显的梯度。根据赛迪顾问 2026年 IT 趋势发布，金融 68%、政务 61%、制
造 53%，构成第一梯队，显著领先于仍处于试点与验证阶段的医疗、教育等领域。这个梯度决定了 AI 岗位
的行业分布——需求会优先在数据基础好、流程标准化程度高、合规压力大的行业爆发。
图 2 主要行业大模型渗透率梯度（2026年预测）
口径说明：赛迪顾问 2026年 IT趋势发布：2026年金融、政务、制造三大行业大模型渗透率预计分别达
68%、61%、53%，显著领先于医疗、教育等尚处试点阶段的领域（未公布具体数值）。
表3 《财富》中国 500强生成式 AI采用率（数据来源：Omdia《中国企业 GenAI采用格局，2025H1》）
类别 采用率
整体 74.6%
汽车与媒体文娱 100%
银行、金融与保险 90%
制造业 51%
口径提示：Omdia同期发布中，制造业采用率另见 80%的表述，两组数值对应不同细分统计范围。本表采
用与「汽车与媒体文娱 100%、BFSI90%」同一发布口径下的制造业 51%，以保证组内可比。
工业企业侧的变化更为陡峭：应用大模型及智能体的比例从 2024年的 9.6%跃升至 2025年的 47.5%，
在研发、制造、供应链等多个环节同时应用的企业比例从 1.7%升至 35.0%。一年之内，工业场景从「单点
试验」走向「多环节并行」。
渗透率的梯度，就是人才需求的梯度。第一梯队的行业不仅在招人，而且在重新定义岗位——这类行业
需要的不是通用算法工程师，而是懂业务、懂合规、能用模型解决具体问题的复合型人才。
2.2 技术路线的收敛
落地路径已经高度收敛。行业客户中，超过六成选择「开源基础模型+行业二次微调」的定制化方案，
只有不到三成直接调用闭源基础模型的 API。这一选择背后是三重考量：技术自由度、行业适配的灵活度，
以及数据安全的可控性。
表4 行业客户大模型落地技术路线分布（数据来源：公开行业统计，2026）
技术路线 占比
开源基座+行业微调 61%
直接调用闭源API 27%
其他路径 12%
技术路线的收敛直接决定了岗位画像：企业需要的不再是能从头训练千亿参数模型的研究员，而是能
完成模型选型、数据治理、微调部署、效果评估这一整套工程的落地型人才。这正是后文应用开发类岗位
增速最快的原因。
口径提示：技术路线占比来自公开行业统计，反映的是行业客户的选择倾向，不代表单一企业的实际部
署情况。
2.3 智能体：从单点问答到端到端执行
应用形态正在从「单点问答」升级为「端到端任务执行」。按赛迪顾问口径，中国智能体整体市场规
模由 2025 年的 78.4亿元增至 2026年的 135.3 亿元，增速超过 70%。按科智咨询/CIDC 的企业级口径，中
国企业级 AI智能体市场规模由 2024年的 86亿元增至 2025年的 212亿元，2026年预计达 449亿元，2029
年有望突破 3,320 亿元，2024—2029年复合增长率约 107%。客服、办公、电商等场景已经形成可复用的落
地范式。
图 3 中国智能体市场规模与增长路径
口径说明：智能体市场存在多个统计口径，赛迪顾问统计的是中国智能体整体市场，科智咨询/CIDC统
计的是企业级AI智能体市场，两者范围不同、数值不可直接比较。本报告分列呈现，不做跨口径的曲线
拼接。
形态升级带来的是能力要求的整体上移：智能体需要编排、需要与既有系统集成、需要可观测性与风
险控制。单一模型能力已经不足以支撑复杂业务流程，这使「AI+行业+工程」的复合背景成为新的定价锚
点。
从问答到执行，是 2026 年最重要的应用形态跃迁。它把 AI 从「工具」变成了「流程的一环」，也因此
把人才要求从「会用」抬高到「能治」。
第三章 落地效率的鸿沟
3.1 从试点到生产的断层
产业规模与落地效果之间存在一道明显的断层。多个独立来源的调研给出了一致的方向：试点数量充
足，能走到生产、并产生可衡量回报的项目却很少。
表 5 企业AI落地的关键效率指标（数据来源：德勤×香港大学、Deloitte、HCLTech、CIO.com）
指标 数值 来源
实现 AI转型目标的企业占比 4%
德勤×香港大学《2026企业 AI转型指数》，逾
100位高管
指标 数值 来源
至少有40%的AI试点进入生产的企业占比 25%
Deloitte《2026StateofAI》，24国 3,235名管
理者
预计失败的重大 AI项目占比 43%
HCLTech《TheAIImpactImperatives2026》，467
名高管
因缺乏内部专才受阻的 CIO占比 40%
CIO.com第 25届 StateoftheCIO，662名 IT负责
人
企业人才准备度 20%
Deloitte《2026StateofAI》（技术设施 43%、数
据管理 40%）
值得注意的是，被调研的 CIO列出的三大障碍——成功指标定义不清（32%）、公司 AI战略模糊（31%）、
缺乏内部专才（40%）——没有一项是技术问题。模型质量、算力成本、供应商选型这些可以用预算解决的
环节，并不在主要障碍之列。
AI转型的溃败，很少输在算法。它输在没人把业务目标翻译成技术任务，输在新流程没有人真正接手—
—这两件事，都是组织问题。
3.2 人才准备度：最短的那块板
同一份调研中，各项准备度的对比最能说明问题：技术基础设施准备度 43%，数据管理准备度 40%，而
人才准备度只有 20%。企业普遍在「技术上准备好了」与「人能不能接住」之间，存在一个 20个百分点的
缺口。
缺口一：能翻译业务与技术的人太少。既懂业务场景、又能定义技术方案的 AI 产品与解决方案角色，
供给严重不足。
缺口二：会用工具不等于会做判断。AI技能溢价的真正来源，是「用工具做出判断」的能力，而非「会
用工具」本身——前者难以平价化，后者很快会被抹平。
缺口三：变革管理长期投入不足。企业把 AI部署进流程，却没有同步准备好人如何与 AI协作，这被
多项调研列为首要执行风险。
03
人才篇
Talent
AI人才市场不是一个市场，而是三个：底座的、应用的、使用的。
它们的供需、价格与流动规律完全不同，用人策略也必须分开设计。
第四章 需求结构的迁移
4.1 三类 AI岗位的重心转移
AI人才需求可以拆成三类：A 类技术底座（算法、框架、算力）、B 类应用开发（RAG、智能体、集成）、
C类 AI使用者（各职能中会用 AI的人）。2026年 1—4 月，三类岗位占比分别为 33.3%、43.8%、22.9%—
—招聘重心已经锚定在应用开发层。
图 4 三类AI岗位的结构占比（2026年 1—4月）
增速的差异更为悬殊：C 类岗位同比增长 1,530.6%，B 类增长 813.3%，A 类增长 649.1%。同期 AI 领域
整体岗位量增长约 8.7倍，占新经济岗位比重从不足 3%升至 22.03%；具身智能赛道岗位量增长约 15 倍。
图 5 三类AI岗位量同比增速对比
增长重心从模型研发向应用落地迁移，是 2026 年最确定的趋势。这意味着企业的人才策略要从「抢少
数顶尖研究员」转向「批量培养能落地的人」。
4.2 学历与经验门槛的抬升
门槛结构呈现出「中间厚、两端薄」的特征。学历上，企业算法岗的本科需求占 50.56%、硕士 43.0%、
博士 3.64%，超过九成七的岗位要求本科及以上。经验上，3—5 年经验岗位占 36.12%，1年以内岗位仅 0.4%。
表 6 算法岗位的学历与经验门槛分布（数据来源：猎聘大数据研究院《算法工程师人才供需趋势报告》（2026年 1—5 月））
维度 分段 占比
学历要求
本科 50.56%
硕士 43.0%
博士 3.64%
经验要求
3—5年 36.12%
1—3年 19.92%
1年以下 0.4%
供需两端的变化值得对照看：2026年 1—5月，算法工程师新发职位同比增长 7.13%，人才总量同比增
长 12.64%。供给增速快于需求增速，但结构严重分化——基础本科与应届供给充足，具备 3—10 年落地经
验、硕博学历、垂直行业项目经验的成熟人才依然稀缺。
这意味着「学历通胀」与「经验稀缺」同时存在：入门门槛在学历上被抬高，而真正被争抢的是有落地
经验的中层。对企业的含义是，单纯增加校招数量并不能解决供给问题。
第五章 供需缺口与流动特征
5.1 供需比的两极分化
供需比（求职人数÷岗位数）是观察紧缺度最直观的指标。2026年，AI 领域整体供需比为 1.23，明
显低于新经济行业整体的 2.09；而高性能计算工程师的供需比低至 0.26，相当于约四个岗位争抢一个人。
表7 关键岗位人才供需比对照（数据来源：脉脉高聘人才智库、猎聘大数据研究院）
范围 供需比 解读
AI领域整体 1.23 整体偏紧，机会多于求职者
新经济行业整体 2.09 约两人争一岗
高性能计算工程师 0.26 约四岗抢一人，极度紧缺
口径说明：供需比=求职人数÷岗位数；小于 1表示多岗抢一人。供需比受平台样本与统计口径影响较大，
此处用于观察相对趋势，不作为绝对量参考。
缺口不是均匀分布的。「基础岗挤、核心岗缺」将长期并存——企业如果按平均缺口做招聘预算，一定
会在关键岗位上失手。
5.2 流动特征：被动求职与短在职周期
AI人才的流动呈现出两个鲜明特征。第一是被动求职为主：内推、HR主动邀约、猎头联系等被动方式
合计占 58.57%，明显超过主动投递的 37.57%。第二是流动意愿高：AI人才平均在职时长仅 2.02年，显著
短于新经济领域整体的 2.91 年；62.99%的 AI 人才计划在未来一年内调整职业方向。
表 8 AI人才求职渠道结构（数据来源：脉脉《2026春招职场洞察报告》）
求职渠道 占比
被动求职（内推/HR邀约/猎头） 58.57%
主动投递简历 37.57%
跳槽动因与择业标准存在有趣的错位：离职的首要原因是「职业发展/成长空间有限」（53.93%），而
选择新工作的首要考量因素是薪资福利。这两个答案并不矛盾——成长空间决定要不要走，薪资福利决定
去哪里。
超过一半的目标人才不会主动投简历。这决定了 AI人才获取的主战场不在招聘平台的收件箱里，而在
主动触达与专业网络的覆盖能力上。
5.3 招聘周期：AI 岗为什么最长
AI与机器学习岗位已成为所有技术类别中填补周期最长的一类。全球口径下，平均填补周期约 89 天；
中高端 AI 岗位普遍需要 60—90 天；资深工程师约 8—12周，核心岗位可达 10—16 周。作为对照，传统技
术岗位通常为 30—45天。
图 6 AI岗位与传统技术岗平均填补周期对比（天）
表 9 AI岗位招聘周期基准（数据来源：ManpowerGroup/PwC及公开招聘报告）
岗位层级 平均填补周期 来源
AI/ML岗位全球平均填补周期 89天 ManpowerGroup/PwC2026
中高端 AI岗位招聘周期 60—90 猎聘/脉脉高聘 2026
Senior级 AI工程师 8—12周 Oho2026招聘报告
Staff级 AI工程师 10—16周 Oho2026招聘报告
传统技术岗位对照 30—45 业界通用基准
周期长的根因不是流程慢，而是合格供给少。当填补周期接近三个月，招聘动作就必须前置到业务规划
阶段——等人缺了再招，业务窗口已经错过。
04
薪酬篇
Compensation
AI薪酬不是整体上涨，而是沿着稀缺度重新定价。
看清哪一段在涨、哪一段在平，比知道平均涨幅更重要。
第六章 薪酬梯度与稀缺性定价
6.1 六大核心岗位薪酬分位
以下为六个核心 AI 岗位的年度薪酬分位（税前，不含长期激励估值）。可以看到，岗位之间的差距远
大于同岗位内部的职级差距：大模型算法研究员的 P50年薪是中位数应用开发岗的 2.7倍，而 P90更是达
到 3.5倍以上。
图7 六大 AI核心岗位薪酬分位（万元/年）
表 10 核心 AI岗位薪酬分位与同比涨幅（数据来源：多来源交叉估计，2026年 Q1）
岗位 P50 P75 P90 同比
大模型算法研究员 120 180 280 +35%
AIInfra工程师 80 110 150 +25%
具身智能/机器人算法 60 80 120 +40%
AI算法工程师（CV/NLP/推荐） 65 85 110 +12%
AI产品经理 50 70 95 +20%
AI应用开发工程师（RAG/Agent） 45 60 80 +30%
涨幅最高的三个方向是具身智能（+40%）、大模型研究员（+35%）、AI应用开发（+30%）；涨幅最低
的是传统 AI算法工程师（+12%）。三者的共同点是供给增速远低于需求增速，而后者反映的是人才供给已
趋于饱和。
口径说明：上表分位值为多来源交叉的区间估计。为便于独立复核，以下列出可直接回溯至原始发布方
的单点数据。
表 11 AI核心岗位平均月薪（数据来源：脉脉高聘人才智库，2026年1—4月）
岗位 平均月薪 来源
AI科学家/负责人 132,796元/月
脉脉高聘人才智库，2026年 1—4月
算法研究员 74,441元/月
AIInfra工程师 73,702元/月
大模型算法工程师 71,534元/月
AI领域新发岗位平均 62,850元/月
具身智能岗位平均 61,625元/月
薪酬的分化不是市场失灵，而是市场在给「稀缺」定价。企业支付溢价前需要先想清楚：付的是「会用
工具」，还是「用工具做出判断」——前者会迅速平价化，后者才是溢价的来源。
6.2 职级跳跃与断层溢价
按职级拆解，薪酬的结构性断层出现在高级到负责人之间：中位数从 130万元跃升至 250 万元，增幅
92%，是所有职级跳跃中最大的一档。原因在于负责人级别不仅需要技术能力，还需要团队管理、战略规划
与跨部门协同——具备「从 0到 1搭建大模型团队」经验的人，在市场上极为有限。
表 12 AI人才职级薪酬结构（数据来源：行业调研交叉，含
科锐国际《2026人才市场洞察及薪酬指南》）
职级与经验 年薪范围（万元） 中位数（万元） 常见薪酬构成
初级 0—2 年 25—50 35 现金为主
中级 3—5 年 50—100 70 现金+期权
高级 5—8 年 80—200 130 现金 60—70%+期权
负责人/首席 8 年+ 150—500+ 250 现金 50%+股票期权
另一个值得关注的断层在 3—8 年经验的中高级工程师。这个群体在行业收缩期大量流失，大模型爆发
后企业发现这个缺口很难短期弥补——它既不能靠校招填补，也不能靠内部培养速成。
最贵的不是塔尖，而是腰部断层。塔尖可以直接买，腰部的缺失却需要提前三年布局。
6.3 城市分布与区域溢价
城市格局上，北京以 78万元的 AI 岗位中位数年薪居首，深圳（75万元）、上海（72万元）紧随其后，
杭州为 68 万元。但从 AI岗位渗透率看，排序并不与薪酬一致：北京以 30.17%居首，杭州以 28.54%位居第
二，已超过上海（24.31%）与深圳（19.22%）。杭州的薪酬涨幅也是四城中最高的（+22%），
驱动力来自
云厂商与 AI创业公司的集聚效应，正在完成从「互联网之都」到「AI之都」的定位迁移。
图 8 四城AI岗位薪酬中位数与渗透率
深圳则走出了一条差异化路径：依托硬件与芯片产业基础，在具身智能方向形成了独特的人才供给优
势，薪酬增速高于北京与上海。这提示企业选址时不必只看薪酬绝对水平，更应看目标岗位的本地供给厚
度。
口径提示：城市薪酬为中位数，受当地岗位结构（高薪岗位占比）影响显著，跨城市比较时应结合具体
岗位而非整体均值。
第七章 AI 技能溢价的来源
7.1 62%的溢价买到的是什么
PwC基于六大洲超过 10亿条招聘广告的分析显示，具备 AI 技能的岗位平均薪资溢价达到 62%，较上年
的 57%继续上升；分行业看，消费品行业最高达 118%，政府与公共部门最低为 16%。同时，点名 AI技能的
岗位数量六年增长 69%，而同期整体就业市场仅增长 9%——前者是后者的近八倍。
图9 AI技能溢价与岗位增长（PwC2026）
溢价在企业层面同样明显：AI高暴露企业的员工数量增长 52%，低暴露企业为 36%；薪资增长分别为
24%与 17%。最突出的是头部效应——AI暴露度最高的前 20%企业，劳动生产率相对 2018年提升 163%。
表13 AI技能溢价的三个层次（数据来源：PwC《2026GlobalAIJobsBarometer》）
层次 指标 数值
个人层
AI技能平均薪资溢价 62%
AI相关岗位六年增速（对照大盘 9%） 69%
组织层
AI高暴露企业员工数增长 52%
AI高暴露企业薪资增长 24%
头部层 超级明星企业劳动生产率提升 163%
62%的溢价，买的不是「会用 AI」，而是「能用 AI 做出别人做不出的判断」。前者会随工具普及迅速平
价化，后者才构成长期壁垒。
7.2 双轨劳动力市场
同一波技术正在把劳动力市场劈成两条路径：被 AI「专业化」的岗位，AI 成为专家的力量倍增器，人
的判断力反而更值钱；被 AI「普及化」的岗位，AI把入行门槛抹平。前者的用工增速是后者的两倍，薪资
增速高出 42%。
更值得注意的是入门端的变化：受 AI影响的入门级岗位，要求领导力、创造力、人际沟通等传统上只
对资深人才要求的技能的概率，是普通入门岗的 7 倍；这类岗位需求自 2019年以来增长 35%，而其他入门
岗空缺下降 10%。组织「从外部招个新人慢慢带」的老路径，正在变窄。
入门岗没有消失，是门槛被抬到了很多新人够不着的高度。谁先把资深经验前置地灌给新人，谁就先拿
到未来三年的中层供给。
05
启示篇
Insights
把前四篇的数据放在一起，可以读出三个时间尺度上的命题。
它们都不是技术命题，而是组织与人才的命题。
第八章 三个时间尺度上的战略命题
以下三条判断，分别对应短期、中期与长期。
它们共同指向一个结论：AI竞争的胜负，取决于企业能否把人的判断力与机器的执行力接在一起。
8.1 短期：把 AI 人才规划前置到战略环节
人才准备度 20%，是所有准备度指标中最低的一项；而 40%的 CIO把「缺乏内部专才」列为 AI 落地的
首要障碍。这两个数字放在一起，指向同一个问题：多数企业的 AI战略在设计阶段就没有回答「谁来干」。
在预算审批的同一环节完成人才盘点，而不是等预算落地后再启动招聘。
把 AI 岗位的填补周期（60—90天）纳入项目排期，而非按传统岗位的 30—45 天倒排。
对关键岗位建立「供给厚度」判断：这个岗位在当地市场有多少合格候选人，而不是只问「有没有人
能来」。
8.2 中期：从「抢人」转向「造人」
入门门槛被抬高、腰部断层难以外部填补，意味着纯外部获取的策略会越来越贵，且越来越难持续。
真正的差异化能力，在于内部培养体系的效率。
把资深经验前置化：用结构化方式把判断力沉淀成可传递的方法，而不是依赖师徒式慢带。
入口标准从「能执行」转向「能不能快速长出判断力」——这是入门岗门槛抬高后的必然调整。
对应用开发类岗位（B 类，占比 43.8%）建立批量培养通道，这是需求最大、外部供给相对充裕、最适
合内部转化的层级。
8.3 长期：组织的 AI 适配度将成为分水岭
AI高暴露企业的员工数量增长 52%，低暴露企业为 36%；前 20%的超级明星企业劳动生产率相对 2018
年提升 163%。这些差距的来源不是模型选型——因为模型对所有人开放——而是组织能否把 AI嵌进流程、
把人的判断力规模化。
这意味着下一阶段的竞争，是组织设计能力的竞争：如何设定人与 AI的分工边界、如何重新定义岗位
与职级、如何让变革管理不再是项目尾声的补救动作。技术可以采购，组织适配度只能自己长出来。
短期比的是谁先动手，中期比的是谁会培养，长期比的是谁的组织装得下 AI。三件事都需要现在开始，
但见效时间完全不同——这正是战略节奏的意义所在。
06
附录篇
Appendix
研究方法、数据来源与口径说明。所有引用均已尽力回溯至原始发布方，以便读者独立复核。
附录 A 研究方法
本报告采用公开研究交叉验证的方法，不依赖单一数据源。对同一指标存在多个数值的情况，优先采
用样本量更大、发布时间更近、口径更清晰的来源，并在正文中标注。
表 14 研究方法要点
环节 做法
步骤 1
本报告采用「公开研究交叉验证+数据逐项反查」的方法。全部引用数据均回溯至原始
发布方（政府公告、机构官网、发布会实录或权威媒体报道）后方可采用。
步骤 2
规模类数据以机构公开发布为准，取最近一期并注明预测口径；仅机构公开发布过的指
标才进入正文，未公开的推测值不予列示。
步骤 3
薪酬类数据取多平台分位值交叉，规避单一平台样本偏差；单位为税前年薪，不含长期
激励的估值部分。分位序列为多来源交叉估计，单点值另附原始发布方数据对照。
步骤 4
人才流动类数据以脉脉高聘人才智库为基准池，该样本偏向新经济与中高端人才，不等
于全量就业市场。
步骤 5
缺口类数据（如供需比）受统计口径影响较大，仅用于观察相对趋势，不作为绝对量参
考。
步骤 6
同一指标存在多个机构口径时，本报告分列呈现并标明口径差异，不做跨口径的曲线拼
接。
附录 B 数据来源
本报告引用的全部外部数据来源如下。部分数据经多个来源交叉验证，以「及」「、」并列标注。
表 15 数据来源清单
数据类别 来源
市场规模与产业预测
艾媒咨询《2020—2030 年中国 AI 大模型市场规模及预测》；赛迪顾问 2026 年 IT
趋势发布；中投产业研究院
基础设施与算力
工业和信息化部（2026 年6 月底数据，国新办发布会）；国家数据局；国家互联网
信息办公室公开公告
备案与合规
国家互联网信息办公室《生成式人工智能服务已备案信息公告》（2026年 7—8 月、
截至 2026年 8月 31日累计）
行业渗透与采用率
赛迪顾问 2026年 IT趋势发布；Omdia《中国企业 GenAI采用格局，2025H1》；IDC
工业企业调研
数据类别 来源
人才需求与流动
脉脉高聘人才智库《2026 春招职场洞察报告》（含人才供需比、在职时长、求职渠
道）；猎聘大数据研究院《算法工程师人才供需趋势报告》《2026 人工智能行业人
才供需趋势洞察》
薪酬数据
脉脉高聘人才智库（各岗位平均月薪、城市中位数年薪）；猎聘大数据研究院；科
锐国际《2026人才市场洞察及薪酬指南》；BOSS直聘研究院；前程无忧；RGF薪酬
观察
组织与落地效率
德 勤 × 香 港 大 学 《 2026 企 业 AI 转 型 指 数 》 ； Deloitte
《 2026StateofAIintheEnterprise 》 （ 24 国 3,235 名 管 理 者 ） ； HCLTech
《TheAIImpactImperatives2026》（467名高管）；CIO.com第 25届 StateoftheCIO
（662名 IT负责人+249名业务用户）
全球技能溢价与短缺
PwC《2026GlobalAIJobsBarometer》（27 个国家与地区、超 10 亿条招聘广告）；
ManpowerGroup《2026全球人才短缺调查》（41国 39,063 名雇主）
智能体市场
赛迪顾问（中国智能体整体市场口径）；科智咨询/CIDC《AI 智能体赋能行业决策：
趋势与实践白皮书（2026）》（企业级口径）
附录 C 口径说明与免责
本报告数据均来自公开渠道，已在正文与附录逐项标注来源。不同机构因统计口径、样本范围与时间
区间差异，同一指标可能存在多个数值，本报告已尽可能交叉验证并优先采用样本量更大、发布时间更近
的来源。报告中的趋势判断为研究团队基于公开数据的分析，不构成投资或经营决策建议。
本报告涉及的行业渗透率、市场规模等为机构预测值，实际结果可能因技术、政策与市场环境变化而
不同。
薪酬数据为税前年薪区间与分位值，不含长期激励的估值部分；同一岗位在不同企业类型与融资阶段
的差异可能显著。
人才流动与供需数据主要基于招聘平台的用户样本，样本偏向新经济与中高端人群，不能等同于全量
就业市场。
本报告中的趋势判断为研究团队基于公开数据的分析结论，不构成任何投资、经营或人事决策建议。
版权声明
本报告版权归 集 团 所 有 。 报 告 内 容 仅 供 内 部 研 究 与 交 流 使 用 ； 如 需 引 用 ， 请 注 明 报 告 名 称 与
来源；未经书面许可，不得用于商业用途或进行大规模转载。
报告中的分析框架与文字表述为研究团队原创；引用的第三方数据版权归原始发布机构所有，已在正
文与附录逐项标注。如发现数据引用有误，欢迎指正，我们将在后续版本中修订。
更新机制：本报告为年度报告，数据截至 2026年 8月。下一年度版本将更新市场规模、渗透率、薪酬分
位与人才流动数据，并补充具身智能、AI安全等新兴方向的专题分析。
作为深耕 12 大核心行业的人才竞争力咨询公司， 在 新 能 源 与 智 能 网 联 汽 车 领 域 积 累 了 扎 实 的
服务基础。依托"人才+系统"双轮驱动的方法论， 既 能 在 技 术 稀 缺 岗 位 上 实 现 最 快 2 4 小 时 首 批 候
选人推荐、平均 15天招聘到岗的极速交付，也能通过新和新咨询的 Alpha 五维人才竞争战略系统，辅助企
业把人才工作从"抢人"升级为"造人"。
1000余名平均从业 7年以上的专业顾问、5000万+联合人才数据库与 92%的客户好评率，构成了南方
新华服务这一赛道的底气；未来， 将 继 续 聚 焦 新 能 源 等 战 略 行 业 ， 把 人 才 竞 争 力 建 设 作 为 对 企 业
的长期陪伴。我们希望与行业一同，在窗口期收窄之前，把组织能力做成最持久的结构性优势。
进行业前 10 选