封面故事｜AI人才淘金熱

「未來人工智能(AI)不會取代人類，而是會取代那些不會用AI的人。」40歲的黃思琪談起自己嘗試開發AI智能體的初衷時，語氣堅定。作為一家藥企的質量管理人員，她的工作原本穩定而體面，但當生成式AI席捲全球，她敏鋭地意識到，掌握AI技能正成為職場人的新核心競爭力。

起初，黃思琪只是偶爾使用AI進行圖片生成和文案潤色，對如何把AI變成職業技能並無明確思路。真正的轉折出現在她赴港進修期間。由於固定收入中斷，她決定嘗試用百度文心智能體平臺開發一款應用，探索商業變現方向。

在過去，對於一個軟件開發「零基礎」的門外漢來説，這幾乎是不可能完成的任務。但如今，生成式AI的普及大大降低了非技術人士的開發門檻。通過反覆試錯、學習平臺教程、向「文心一言」諮詢等，黃思琪逐漸掌握了開發流程。她結合自身專業背景，設計出一款AI營養師智能體。黃思琪還為智能體導入了個人知識庫，設定多輪對話邏輯，使其自主實現從諮詢到交易的完整閉環。

「智能體會通過與用户的多輪對話瞭解需求，適時跳出商品鏈接推薦用户選擇，有些方面甚至比我更專業。」她笑着説。短短几個月，這項AI副業已為她帶來上萬元的交易額，更重要的是讓她看到了AI改變未來的潛力。「這次經歷拓寬了我的視野和思維方式，也是我進入AI領域的重要起點。」

黃思琪的轉型故事，是AI浪潮下普通職場人的一個縮影。自ChatGPT出現以來，生成式AI不僅重塑了眾多行業生態，也革新了人們的生產和工作方式。一批新興職業因AI而生，大量傳統職業被AI重塑甚至取代，這使得掌握相關技術的精英人士——「AI新貴」在職場中崛起。

國際貨幣基金組織(IMF)估計，全球約40%的就業機會將受到AI的直接影響。麥肯錫的研究顯示，隨着生成式AI的推廣，自動化時代將提前10年到來。到2030年，中國約有50%的工作內容將實現自動化，這意味着約2億勞動者必須實現技能轉型或升級。

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這種結構性變化在就業市場上已開始顯現——AI人才正成為科技公司競相爭奪的「戰略資源」。根據脈脈發佈的《2025年AI人才流動報告》，今年以來，中國AI領域新發崗位呈爆發式增⻓，截至7月份，脈脈平臺已有超過一千家企業發佈7.2萬個AI相關崗位，涵蓋互聯網大廠、外企、車企和AI垂類企業。新發崗位量同比增長超10倍，簡歷投遞量也暴漲了11倍。

算法類崗位在AI領域招聘中佔據核心地位。熱招崗位前20名中，過半崗位與算法強相關，「大模型算法」高居榜首。從人才緊缺度來看，「算法」崗位依然霸榜，其中「搜索算法」成為AI領域人才稀缺度最高的崗位，人才供需比僅為0.39，相當於5個崗位爭奪2個人才。

數據來源：脈脈高聘人才智庫

薪酬變化更直觀地反映了人才競賽的激烈。今年1-7月，AI新發崗位平均月薪達到6.1萬元，較去年同期上漲4.3%。高薪崗位主要集中在技術壁壘高、對業務影響力強的技術工種。其中「AI科學家/負責人」以平均月薪超13萬元斷層領先，架構師（7.11萬元）、大模型算法（6.90萬元）、搜索算法（6.67萬元）、廣告算法（6.66萬元）緊隨其后。此外，AI Infra、高性能計算工程師、軟件工程師薪資超過部分算法崗，反映出AI應用落地階段，企業人才需求的多樣化。

「AI四小龍」之一商湯科技的首席人力資源管張春娟解釋稱，當前AI人才需求的爆發源於技術成熟與產業需求的共振。「一方面，各行業數智化從‘工具替代’邁入‘智能重構’；同時，生成式AI產業化加劇了人才缺口：企業既需要突破底層創新的科學家，也需要懂業務、能交付商業價值的工程化人才。」

互聯網大廠是這場爭奪戰的主力軍。隨着秋招啟動，阿里巴巴、百度、騰訊、字節跳動等公司紛紛面向青年AI人才發出「英雄帖」。 字節跳動今年計劃招聘5000人，研發類崗位同比增加23%，其中算法、前端與客户端崗位增幅最為明顯；阿里巴巴秋招中六成以上崗位與AI相關，阿里雲、釘釘等業務線的AI崗位佔比甚至高達八成；百度預計招聘4000人，其中AI崗位佔比超90%；騰訊不僅擴充AI+校招崗位，還以算法大賽等形式提前「鎖定」潛在候選人。

值得注意的是，除了每年例行的校招之外，各家大廠還相繼推出針對AI人才的專項計劃，例如百度的「AIDU計劃」、京東的「頂尖青年技術天才計劃」、騰訊的「青雲計劃」、字節跳動的「Top Seed大模型頂尖人才計劃」等。部分項目甚至放話「薪酬不設上限」，凸顯企業在AI人才爭奪上的決心。

為爭奪AI人才，中國互聯網大廠相繼推出針對性的專項招聘計劃

對於應屆畢業生而言，這是一個前所未有的窗口期。數據顯示，今年1-7月，平均月薪在5萬-8萬元的新發AI應屆生崗位佔比高達42.7%，月薪超過8萬元的崗位佔比接近15%。換言之，每7個AI應屆生崗位中，就有一個年薪突破百萬。甚至有部分實習生崗位日薪高達4000元，遠超多數行業正式員工的收入水平，這在過去的就業市場中幾乎不可想象。

據字節跳動內部人士透露，當前大廠AI人才爭奪激烈，薪資可能偏高，目的是爲了招攬更多人才。這位人士證實，今年字節跳動在招聘一位知名院校算法博士加入實習生崗位時，確實開出了日薪上千元的酬勞。

清華大學計算機系的碩士生李明稱，他所在班上超過九成的學生都在申請AI相關崗位，即便是那些過去主要從事傳統軟件開發的同學，也在積極自學Transformer架構和PyTorch框架，以期能夠抓住AI時代的機遇。

多位行業招聘人士注意到，AI人才在擇業時，除了關注薪酬待遇外，更重視未來發展空間和企業的技術資源支持。淘天集團首席科學家鄭波表示，阿里之所以能夠吸引到眾多優秀人才，正是因為阿里在AI戰略佈局與產業落地實踐方面佔據優勢。「AI在現階段已經成爲了綜合實力的競爭，而阿里的全棧能力在全球範圍內是屈指可數的，相信我們能夠給同學們提供一個大展身手的舞臺。」

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這一趨勢不僅限於中國，在大洋彼岸的硅谷，AI人才爭奪的戲碼更加極端，不少科技巨頭CEO甚至親自下場挖角。

據報道，Meta CEO馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)曾親自撰寫郵件，試圖從谷歌DeepMind挖走AI研究人員。谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林(Sergey Brin)也曾打電話挽留一位計劃跳槽至OpenAI的員工。這一局面令特斯拉CEO埃隆·馬斯克不由得感慨，「AI人才爭奪戰是我見過的最瘋狂人才競爭。」

這場AI人才爭奪戰在今年夏天達到了高潮。6月底，扎克伯格宣佈重組Meta的AI團隊，併成立Meta超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs）。為搭建這支「夢之隊」， Meta砸下重金，以閃電戰的方式從 OpenAI、Anthropic、谷歌、蘋果等公司大規模挖角。據業內人士透露，扎克伯格不僅通過WhatsApp等即時通訊工具直接聯繫研究人員，還曾在位於帕洛阿爾託和太浩湖的私人住宅中舉辦晚宴，親自招待候選人。截至8月，Meta超級智能實驗室已有44名核心成員，其中約40%來自OpenAI，20%來自谷歌DeepMind，15%來自獨角獸公司Scale AI。

這種直接「掏空」競爭對手的做法，引發了整個行業的震動。對此，扎克伯格表示，「從長遠來看，如果你打算在算力上投入數千億美元，建設多個吉瓦級的集羣，那麼確實值得全力競爭，不惜一切代價爭取那50位或70位頂尖研究人員來打造你的團隊。」

Meta CEO馬克·扎克伯格不惜重金從競爭對手處大規模挖角

Meta的殺手鐗是天價薪酬。今年7月，Meta以2億美元總薪酬將蘋果AI團隊負責人龐若鳴(Ruoming Pang)攬入麾下，這一數值在蘋果內部僅次於CEO蒂姆·庫克(Tim Cook)。8月，為吸引24歲的AI研究員Matt Deitke加入超級智能實驗室，Meta開出了一份四年1.25億美元的高額合同，在被拒絕后又迅速將報價翻倍至2.5億美元，其中1億美元可在第一年兑現。Deitke最終接受了邀約，這也成為硅谷人才市場最轟動的案例之一。

Meta頻頻開出遠超市場水平的薪酬包，已引起業界不滿。OpenAI的首席研究官Mark Chen直言其「如同強盜闖入家中行竊」。他表示，OpenAI正調整薪酬體系，探索創新的方式來表彰和獎勵頂級人才。OpenAI CEO薩姆·奧爾特曼(Sam Altman)則強調，「我相信OpenAI股票的上漲空間遠超過Meta，但真正的回報應建立在成功之上。對我而言，重要的是我們的方案必須公平，而不能只針對那些恰好被Meta盯上的人。」

Meta技術負責人安德魯·博斯沃思(Andrew Bosworth)迴應稱，「市場確實火熱，但沒那麼誇張」，並澄清天價薪酬包只針對「極少數高級領導崗位」。但他坦言，「市場正在為這種級別的人才重新定價，這在我20年的技術高管生涯中是前所未有的。」

根據薪酬追蹤網站Levels的數據，Meta的AI工程師薪資區間為18.6萬-320萬美元，而OpenAI為21.2萬-250萬美元。科技招聘公司Harrison Clarke的最新統計顯示，AI領域頂級工程師年薪已突破1000萬美元，常規薪酬方案也達到300萬-700萬美元，較2022年水平暴漲約50%；中高級研究科學家的薪酬介於50萬-200萬美元，相比之下，非AI領域的高級軟件工程師薪資仍停留在18萬-20萬美元。

當高薪不足以滿足人才擴張需求時，科技巨頭們開始採用另一種更直接的方式——「人才收購」，即通過投資或收購小型AI公司，實現對整個團隊的打包引進。

今年最大的一筆此類交易發生在6月，Meta以143億美元收購AI數據標註公司Scale AI 49%的股份，而作為交易的一部分，年僅28歲的Scale AI創始人汪滔(Alexander Wang)加盟Meta，擔任首席人工智能官。

今年6月，Meta以143億美元收購Scale AI 49%的股權，並將Scale AI創始人汪滔納入麾下

同樣的策略也被英偉達廣泛使用。今年6月，英偉達宣佈收購AI公司Nexusflow，實則是爲了招募該公司兩位創始人、華人科學家朱邦華與焦劍濤；緊接着，又以超4億美元的價格收購加拿大AI初創公司CentML，將包括四位聯合創始人在內的19名員工團隊納入麾下；9月，英偉達再次出手，斥資超過9億美元將AI硬件初創公司Enfabrica的首席執行官Rochan Sankar及部分核心員工打包帶走，並獲得該公司的技術許可。

過去一年多，英偉達相繼收購前阿里副總裁賈揚清的LeptonAI團隊，以及MIT頂尖學者韓松的團隊，此外還有Deci、Run:ai、Nebulon等多家AI初創公司，可謂以收購驅動人才吸納的典範。據統計，英偉達2024年的收購數量甚至超過了前四年的總和。

此外，谷歌在今年7月與AI編碼公司Windsurf達成協議，引入其聯合創始人兼CEO Varun Mohan並獲得技術許可，這筆交易價值24億美元。去年，谷歌還以類似的交易方式拿下了Character AI創始人Noam Shazeer。微軟則支付了6.5億美元獲取Inflection 的技術授權，並順勢接收其大部分員工，包括聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼(Mustafa Suleyman)和凱倫·西蒙尼安(Karen Simonyan)。

這種「買人買團隊」的方式，讓AI人才的市場價格被推得越來越高。正如招聘公司Randstad Digital首席執行官帕格利埃里(Graig Paglieri)所言，「公司現在將頂級AI人才視為戰略資產，與知識產權甚至整個業務單元同等重要，他們正在以曾經僅限於收購的強度和估值框架來追求這些人才。」

奧爾特曼指出，科技公司願意承擔鉅額人才成本，是因為對通用人工智能(AGI)突破的期盼，以及背后百億美元等級的算力投入。「如果你考慮到這些人創造的經濟價值，以及我們在計算資源上的鉅額投入，市場很可能將維持這種態勢。」

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過去一年，各行各業都在加速將生成式AI納入業務流程的核心環節，以充分釋放其潛在價值。在企業內部，AI正在推動一場前所未有的生產力革命，顛覆傳統工作方式。

亞馬遜雲科技（AWS）正在幫助全球數千家企業構建生成式AI解決方案，涵蓋金融、醫療、汽車、製造及公共服務等領域。據AWS全球客户技術支持與服務副總裁 Uwem Ukpong觀察，企業對AI的應用已深入核心運營環節。「企業選擇的生成式AI應用場景正在逐漸迭代升級，從簡單的對話式聊天機器人，過渡到內容、圖像、視頻等多媒體內容生成，以及數據洞察與決策等。」

麥肯錫發佈的全球AI調查顯示，超過四分之三的受訪企業已經在至少一個業務環節部署AI，生成式AI的推廣速度尤為迅猛。在已部署生成式AI的企業中，21%的受訪企業已對部分工作流程進行了徹底重構。

麥肯錫的分析認為，AI的真正價值在於重塑企業運作方式。那些同步重構工作流程的企業，其息税前利潤（EBIT）提升幅度比僅部署 AI 工具的企業高出 42%。這種變革並非簡單替代人工步驟，而是通過 "思維鏈" 編排實現流程基因重組。

微軟是擁抱這一趨勢的典型代表。CEO薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)透露，如今公司內部約20%至30%的代碼由AI生成，且代碼建議的接受率已達到30%-40%，仍在持續上升。這意味着程序員的工作重心正在從寫代碼轉向審閲、修改代碼，基礎工作將由代碼智能體(Code Agent)自動生成。

在納德拉看來，AI帶來的生產力提升本質上來自工作流的整合。在軟件開發中，開發者通常在龐大的代碼庫和複雜的工作流中工作，因此必須整合工具鏈才能實現生產力提升。這同樣適用於其他知識類工作。在微軟的銷售部門，AI助手Copilot已經深度嵌入工作流。以客户會議為例，Copilot可實時整合來自互聯網、公司內部及CRM系統的多源信息。過去需要專人準備的會議材料，如今唾手可得。

「在客户服務、營銷材料創作、內容創作等方面，我們都能看到實實在在的進展和生產力提升。「納德拉形容這場變革類似從傳真機到電子郵件的躍遷。這要求人們改變工作方式、成果和流程，這種轉變起初緩慢，隨后會突然加速普及。

IBM CEO阿維德·克里希納證實，公司已部署AI智能體取代數百名人力資源部門員工

微軟並非唯一利用AI進行「流程再造」的企業。IBM CEO阿維德·克里希納(Arvind Krishna)證實，公司已部署AI智能體取代數百名人力資源部門員工，這些AI系統能夠自主執行電子表格分析、數據研究、郵件起草等流程性任務。對IBM而言，AI替代人力的優勢顯而易見：提升流程效率、降低人力成本，同時釋放資源以增強核心業務競爭力。

克里希納強調，儘管AI和自動化技術正在重塑部分崗位，IBM的整體員工數量並未減少，反而因資源優化得以向高價值領域擴張。克里希納指出，被AI取代的主要是重複性、流程化的工作，而需要「批判性思維、人際互動或複雜問題解決」的崗位，如軟件工程、銷售和市場營銷等，反而在持續增長。

儘管企業部署AI的熱情高漲，但從整體收益來看卻不盡如人意。麥肯錫研究顯示，80%的企業聲稱使用了新一代AI，但只有約20%的企業獲得了顯著價值提升，如收入增長或成本下降。最常見的現象是，企業已部署的橫向應用（如企業級AI助手）雖能提升員工效率，但創造出的零散多余時間未能為企業帶來明顯財務效益；而高價值的縱向用例（如職能專用場景）潛力雖大，但有近九成止步於試點階段。

中歐國際工商學院管理學教授韓踐指出，「目前多數企業只是碎片化地應用AI，沒有系統化地構建組織級AI。」尤其是中國企業普遍存在「數據孤島」問題，尚未建立統一的數據底座，使得AI無法在組織內部形成真正的網絡效應。另一個關鍵阻力來自組織內部——許多員工擔心被AI替代，不願意協助系統升級，除非他們能在變革中看到明確的個人收益。

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企業員工的焦慮並非空穴來風。奧爾特曼預計，AGI將在2030年前出現，這種「遠比人類聰明」的AI可能接管人類40%的工作。Salesforce首席執行官馬克·貝尼奧夫(Marc Benioff)則稱，AI對勞動力市場的衝擊堪稱「數字勞工革命」。由於AI智能體的介入，該公司今年已削減4000個客户支持崗位。

據企業家、投資人拉斯·特維德(Lars Tvede)觀察，AI已開始在基礎編程領域替代人工，造成年輕計算機專業畢業生就業困難。「最大的痛點在於，一些人在高等教育中投入了大量時間和精力，卻發現職業理想難以實現。」特維德創辦的公司Supertrends致力於通過AI追蹤和預測全球技術與產業趨勢。據他介紹，Supertrends所提供的服務如果依靠人工支持，至少需要500人，而如今完全交由AI運行，大大節省了管理成本。

哈佛大學一項基於28.5萬家企業、近6200萬員工數據的研究表明，生成式AI對不同資歷員工的影響有所不同，初級員工受影響更大，而資深員工受影響較小。自2023年起，採用生成式AI的公司初級職位數量平均減少7.7%，中高級職位則保持穩定增長。對初級員工的衝擊主要體現為企業招聘放緩，而非離職增加。其中，批發和零售行業受影響最大，初級員工招聘減少約40%。

研究還發現，不同學歷的員工受AI影響程度也不同，中高等學歷的畢業生受到的影響最大，而頂尖名校學歷和低學歷的畢業生受影響較小，呈現「U型效應」。這説明AI的應用並沒有全面削弱對初級員工的需求，而是在重新塑造需求結構——受影響最大的，恰恰是處於人力資本中上層次的羣體。

種種跡象表明，生成式AI正在將大量任務從入門級崗位轉移出去，導致企業職業階梯的「底層階段」逐漸收縮。這一結構性變化可能會加劇收入不平等，影響大學學歷的薪資溢價。另一方面，企業可能更加依賴經驗豐富的員工，並加快內部員工的晉升速度。

面對AI帶來的挑戰，員工們普遍認識到技能重塑的緊迫性，但企業和社會的準備卻嚴重滯后。德意志銀行的最新調查顯示，54%的美國員工和52%的歐洲員工希望在工作中接受AI相關培訓，但迄今為止，僅有約三分之一的美國員工和四分之一的歐洲員工表示接受過任何形式的AI工作培訓。

部分走在前沿的企業已經意識到培養AI人才的重要性。網絡安全和雲計算服務提供商Akamai首席執行官Tom Leighton指出，「人才需求不僅限於AI領域，而是整個STEM領域（即科學、技術、工程、數學）都將日益增長。」他坦言，目前全球網絡安全專業人才嚴重短缺，人才庫的多樣性也有待提升。

Leighton在麻省理工學院擔任應用數學教授，是美國國家科學院、工程院和文理科學院院士。30多年來，他一直致力於提升學生在STEM領域的就業機會，包括大力支持Akamai基金會來推廣數學教育，並監督創建了Akamai技術學院（ATA）。據他介紹，該學院作為公司內部創新項目，旨在培訓不同領域的非技術專業人員從事技術職業，涵蓋了從K-12到大學，乃至成人職業人才培訓等多個層級。

37歲的Joanna是ATA培訓項目的受益者之一。擁有環境工程學位的她原本在一家小型家族企業從事不鏽鋼相關業務，近年來AI的快速發展點燃了她對學習新技術的熱情。在朋友的推薦下，她參加了ATA為非技術專業人士開設的網絡工程職業課程——這成為她職業轉型的起點。「計算機網絡知識對我來説頗具挑戰，」Joanna説，「ATA 項目讓我體會到持續學習和緊跟技術趨勢的重要性，同時強調實踐能力和問題解決能力，這些都是科技行業中不可或缺的素質。」經過系統學習，Joanna不僅掌握了Python、網絡安全、Linux等技能，還順利進入IT 行業，獲得一份初級Python開發工程師的新工作。

科技巨頭也在加大投入人才培養。亞馬遜於2023年啟動「AI就緒」(AI Ready)計劃，承諾在2025年前為200萬人提供免費人工智能技能培訓和教育資源——這一目標在2024年底就已達成，比原計劃提前了一年。去年，由思科公司牽頭，聯合谷歌、IBM、Indeed、英特爾、微軟等八家公司共同參與組成「人工智能信息與通信技術勞動力聯盟」，計劃在未來10年培養超過9500萬名AI專業人才。谷歌還宣佈設立一個1.2億美元的全球人工智能機會基金，旨在提供AI教育和培訓，避免全球「AI鴻溝」。

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AI對勞動力市場的影響也在教育行業掀起了蝴蝶效應，對AI人才的培養甚至上升爲更廣泛國家戰略的一部分，牽動着大國科技博弈的未來。

從全球範圍來看，美國在AI人才儲備方面佔據顯著優勢。保爾森基金會旗下智庫MacroPolo的追蹤報告顯示，美國擁有全球60%的頂級AI研究機構，併成為全球最精英（前2%）AI人才的首選就業目的地，高達57%的頂尖AI人才首選在美國就業。

然而，值得關注的是，在美國頂級的AI研究機構中，來自中國的AI人才佔比已高達38%，甚至超過了美國本土人才（37%）。更令人矚目的是，中國已超越美國，成為AI人才的最大產出國，培養了全球近一半的頂尖AI研究人員（佔比從2019年的29%躍升至2022年的47%），且這些人才越來越傾向於在國內產業發展。這預示着在AI人才的培養和引進方面，美國的傳統優勢面臨挑戰，而中國正以前所未有的速度迎頭趕上。

DeepSeek的橫空出世便是最佳證明。這個完全由中國本土人才組成的團隊，以遠低於美國競爭對手的預算，訓練出性能媲美ChatGPT的創新模型，在全球AI市場引發轟動。其創始人梁文鋒沒有挖角出身大型科技公司的科學家或工程師，而是招攬了一羣來自中國頂尖高校的應屆畢業生和博士生，徹底打破了AI前沿創新由硅谷天才主導的公式。梁文鋒曾表示，中國的頂尖人才經常被低估，「因為硬核創新稀缺，他們很少得到認可。而我們正好提供了他們渴望的舞臺。」

麥肯錫的研究報告預計，2030年中國對熟練AI專業人員的需求將增至2022年的6倍，達到600萬人，而人才供應量僅能達到200萬人，缺口高達400萬人。這一數據凸顯了高校人才培養與市場需求之間的矛盾。

為滿足國內日益增長的人才需求，中國正加快構建本土AI人才庫。政策方面，國務院2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》首次將AI教育納入國家戰略；2018年，教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》進一步明確了AI助推教育改革的具體路徑；2025年3月，教育部宣佈將正式發佈首部《人工智能教育白皮書》，標誌着AI技術深度融入國家教育戰略。

教育體系方面，北京大學、清華大學、上海交通大學、電子科技大學等高校近年來陸續設立AI學院、研究院或交叉研究中心。目前，中國已有50余所高校成立了AI學院。自2019年AI正式納入本科專業目錄以來，已有超過600所高校完成專業備案。相關課程體系也在不斷完善。由於AI教育具有跨學科交叉的特點，不少高校正探索「AI+」融合路徑，如開設「AI+生物工程」「AI+醫療」「AI+科學」等新興交叉學院，以培養複合型人才。

中國科學院自動化研究所研究員王亮指出，儘管當前AI專業的報考持續升溫，但從市場需求來看，「當前最緊缺的依然是基礎研究型和應用複合型人才。」王亮認為，中國在AI應用層面已形成明顯優勢，但在基礎創新層面存在一定短板，比如高端AI芯片國產化率較低，算法原創性不足等，因此亟需具備深厚數學和計算機科學背景的研究型人才推動原創突破。同時，隨着AI在產業中的加速應用，培養兼具技術和行業背景的複合型人才已成為當務之急。

不少專家認為，破解這一困境的關鍵在於強化產學研融合，通過有效整合高校、科研機構和企業的資源與優勢，加速AI人才的成長與落地。

「產學研合作在AI時代至關重要，因為它涉及基礎科研、數據和應用場景。中國在這一領域有待加強。」清華大學智能產業研究院(AIR)院長張亞勤表示。AIR正在這一領域扮演關鍵角色，致力於構建一個從基礎科研到技術轉化，再到企業孵化的完整創新鏈。AI+自動駕駛、AI+新科學和AI+IoT（綠色計算）是該研究院重點發力的應用方向。

據張亞勤介紹，AIR的學生主要是清華大學的博士生和博士后，AIR的目標是培養他們成為未來的CTO和頂級架構師。「我們有80%以上的項目源自企業需求，通過與企業合作解決實際問題。」他舉例説，「在大模型領域，我們與字節跳動的豆包和阿里巴巴的通義都設立了聯合實驗室，這種合作不僅使學生受益，也對企業有所幫助。」目前，AIR已與百度、滴滴、比亞迪等約40家企業達成合作，並孵化出多家新創公司，如生物製藥領域的「水木分子」和「華深智藥」，這些公司都是基於產學研合作誕生的。

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AI正在重塑勞動力市場，這已是不爭的事實，至於這一趨勢究竟會帶來多大沖擊，學界與業界仍存在分歧。不少經濟學家認為，AI將大規模取代人類工作的説法被過度渲染了。

耶魯大學預算實驗室和布魯金斯學會的最新研究顯示，自ChatGPT問世以來，生成式AI對就業的影響並不比計算機和互聯網當年出現時更大。研究並未發現AI工具正在大規模取代人類工作的證據。應屆生就業難更多與整體經濟環境相關，而非技術衝擊。

布魯金斯學會高級研究員莫莉·金德(Molly Kinder)表示：「過去三年的勞動力市場總體穩定，並未被AI改寫。我們沒有迎來所謂的‘就業末日’，這對感到焦慮的公眾來説應當是個好消息。」金德補充説，AI的影響尚處於早期階段，公司還在摸索如何用它重塑業務。

10月1日，美國北卡羅來納州一所大學舉辦應屆生招聘會

世界經濟論壇發佈的《2025年未來就業報告》預計，到2030年，將有22%的就業機會面臨變革，新創造的工作崗位數量為1.7億個，而被替代的工作崗位數量為9200萬個，就業機會淨增7800萬個。近40%的工作技能將會發生改變。人工智能、大數據和網絡空間安全領域的技術技能需求預計出現快速增長，但創造性思維、韌性、靈活性和敏捷性等人類技能依然至關重要。這兩類技能的組合在快速變化的就業市場上愈發重要。

即使AI技術對部分應屆畢業生和職場新人造成了衝擊，許多專家仍認為這一動態可能是暫時的。長遠來看，年輕勞動者或許比任何其他羣體都更有能力為AI時代重塑自身技能。

哈佛大學勞動經濟學家戴維·戴明(David Deming)指出，「過去一個世紀，顛覆性創新曆來更青睞年輕人和受過良好教育者，因為他們更善於適應新的做事方法。AI或許會是個例外，但我深表懷疑。」戴明認為，年輕羣體已是AI最核心的用户，他們所具有的創造力和開放思維，足以洞見其最佳應用場景。

AI的核心價值在於通過提升全員生產率和替代特定崗位，為企業降本增效。換言之，AI的目標市場正是人類勞動力本身。但從技術創新的歷史來看，從蒸汽機到電力，再到大型計算機，技術突破從未導致大規模失業，反而大幅降低了交通運輸、工業動力和信息處理的成本，催生出新的產業和崗位，最終擴大了整體經濟需求。

摩根大通的分析認為，AI有可能遵循相似的發展軌跡：先是帶來劇烈的職業更替，隨后迎來廣泛的生產率提升。「AI將提升生產率並促進經濟增長，在開闢全新總需求渠道的同時不會對勞動力市場造成持久損害。這是顛覆，而非毀滅。我們認為，引領AI熱潮的公司和成功應用該技術的企業，擁有獲得超額市場回報的機會。」撰文/陳佳靖  編輯/範榮靖