腾讯研究院联合中国社会科学院人口与劳动经济研究所，采集了 2024Q1—2025Q2 国内六大主流招聘平台约 1 亿条公开岗位信息，通过关键词匹配与多维文本挖掘，筛出所有含 AI 要求的岗位进行统计对比分析，发布了《AI 职业新趋势大数据研究报告》。

报告中的一些重要发现包括：

AI 的岗位渗透率不到 2%

全市场1亿条招聘数据里，明确要求AI技能的岗位占比为 1.6% — 1.92%。斯坦福 2025 年 AI 指数报告给出的全球数据：新加坡3.2%、卢森堡2.0%、美国1.8%。

但 2% 可能只是表象。公开岗位的数据，只能统计"写进招聘描述里"的需求。大量企业在实际工作中已经广泛使用AI工具，比如用大模型写文案、生成代码、处理数据等等，但很多还并没有把这些技能写进招聘要求中。

微软 2026 Work Trend Index 调研了 10 个市场 2 万名 AI 使用者，发现 49% 的 Copilot 对话涉及分析信息、解决问题等认知型工作。这些对应的岗位，招聘时几乎没提过 AI 技能要求。隐性的 AI 渗透，远比显性的深。

这不到 2% 的岗位，产生的职业分层效应却极大。后四个发现会反复证明一件事：AI 岗位虽然少，但它在技能门槛、职级结构、收入阶梯上正在重写规则。 工作的重写，每个人都正在或即将面临。

还有一个值得关注的拐点：2024 全年 AI 岗位占比持续下滑，但 2025Q1 突然反弹至 1.8%，几乎回到两年前的最高水平，时间节点与 DeepSeek 发布高度吻合。类似现象 2022 年末也出现过，ChatGPT 发布后 AI 技能需求跳升了一波。

五大城市群（长三角、珠三角、京津冀、长江中游、成渝），汇聚了全国 90% 的 AI 技能岗位需求。最显著的增量来自珠三角，AI+制造业转型需求叠加 DeepSeek 降低部署门槛，2025 年上半年 AI 岗位占比明显跃升。

AI岗位的增量，正在从"造工具"转向"用工具"

AI技能岗位内部，分为"开发技能"（造AI的人）和"应用技能"（用AI的人）两大类。2024年一季度，开发岗占八成多，应用岗仅不到两成。2025年二季度，开发岗降到六成半，应用岗攀升至三成半。

开发岗仍占近三分之二，但应用岗一年之间几乎翻了一番。

AI招聘正在从单一的模型开发，扩散到更广泛的场景应用。企业不只找会训练模型、调算法的人，也更急着找能把ChatGPT、DeepSeek、Midjourney等嵌入业务流程、直接解决问题的人。

据 Rework 对 LinkedIn 的 2026 年招聘数据分析，也印证了这一趋势。AI技能需求过去12个月激增142%，其中应用型岗位增速超过核心开发岗位，如提示词工程师、AI交互设计师等。

算法岗位中，不指定具体方向、只标注"AI算法工程师"的泛化岗位从14%跃升至24%，一举成为第一大细分。与此同时，要求同时掌握传统深度学习和大模型技术的"复合型岗位"，从不到16%攀升到超过25%，而传统图像算法、视觉算法等都在收缩。

AI需求增长最突出的，一个是咨询/分析师类，AI渗透率从1.03%飙升至2.71%；另一个是设计/创意类，从1.29%翻倍到2.74%。此外，管理类、教育/科研类和产品/项目类，AI渗透率也相对高。一个共同特征浮出水面：AI技能在非技术领域首先渗透的，是知识密集型岗位，而非体力劳动和生产运营岗位。

此外，AI 岗位对学历和经验的要求，比市场平均水平高出一大截。全部岗位中，要求"本科及以上"的占 24%。AI 岗位这一数字则为 71%。AI 岗位中要求硕博的占比近 12%，远超硕博群体在全国人口中不到 1% 的比例。统计检验显示，AI 岗位设定本科门槛的概率是非 AI 岗位的 4—8 倍。

79% 的 AI 岗位要求有工作经验，比全市场高出 22 个百分点。平均经验年限比市场基准高出 1.59 — 2.19 年。

整个观察期内，AI 岗位的平均月薪始终比非 AI 岗位高出 7000 — 9500 元，溢价比例持续在 40% 以上。

但比溢价更值得关注的，是薪资粘性 —— 市场承压时 AI 岗位薪酬跌得更慢。2025 年二季度，全市场薪酬出现下滑，可能部分反映季节性调整。全样本岗位中"2 万元以上"高薪区间占比，从 2024 年同期的约 34% 大幅收缩至约 15%，降幅 54%。

AI 岗位同一区间从约 56% 降至 42%，降幅仅 25%。全市场砍了一半多，AI 岗位只砍了四分之一。