2026 年春招已经落下帷幕。市场回暖的信号已经明确，但 AI 带来的重构，正在以比所有人想象更快的速度，改写每一个人的职业命运。
数据显示，2026 年 1 到 4 月，新经济行业新发岗位量同比增长 22.6%。伴随岗位量上涨的，是求职竞争烈度的下降。人才供需比从去年约 2.5 人争一个岗位，变成今年约 2 人争一个岗位。薪资也同步上涨，新发岗位平均月薪从 44242 元升至 49608 元，涨幅达到 12.13%。这是过去几年里，春招市场难得的暖意。
但暖意之下，是行业格局的剧烈洗牌。AI 已经不再是某个细分赛道的专属，而是变成了整个职场的基础设施。今年春招，AI 领域岗位量同比增长 8.7 倍，在整体新经济岗位中的占比，从去年的 2.78% 飙升至 22.03%。也就是说，现在每五个新经济岗位里，就有一个和 AI 直接相关。不过机会增多的同时，竞争也在加剧。大量求职者在今年涌入这个赛道，让曾经的蓝海迅速变成了竞争激烈的红海。薪资上，AI 领域新发岗位平均月薪 62850 元，同比涨幅有限，行业内部的薪资分化已经非常明显，高薪几乎全部集中在底层技术人才手中。
在 AI 的所有细分方向里，具身智能是今年最耀眼的明星。今年 1 到 4 月，具身智能领域招聘指数暴增 15 倍，正式进入人才高速扩张期。更难得的是，这个领域的竞争压力反而在下降。企业的扩招速度，超过了人才流入的速度。薪资方面，具身智能岗位平均月薪从 58696 元提升至 61625 元，同比上涨 5%。企业愿意为相关人才付出更高的成本，也从侧面印证了这个赛道的火热程度。
从地域分布来看，新经济行业的人才招聘依然高度集中在一线和新经济城市。北京上海深圳杭州，牢牢占据热招城市前四位。但在 AI 岗位渗透率这个指标上，排名出现了意想不到的变化。北京以 30.17% 的渗透率位列第一，相当于每新发 10 个岗位，就有 3 个是 AI 岗位。杭州以 28.54% 的渗透率排名第二，超越了上海的 24.31% 和深圳的 19.22%。南京和苏州的表现也很突出，渗透率分别达到 14.75% 和 12.71%。这些城市正在成为 AI 人才的新聚集地。
企业的招聘标准，也在今年发生了微妙的变化。在整体岗位量增长 22.6% 的大背景下，要求具备 1 年以内工作经验的岗位，同比下降 12.38%，是所有经验段中唯一减少的。与之形成鲜明对比的是，经验不限的岗位涨幅达到 54.38%，是所有经验段中增长最多的。其余经验段中，3 到 5 年增长 25.91%，1 到 3 年增长 19.27%。
企业对纯应届生的招聘意愿在下降，更倾向于招聘能立刻上手工作的人。经验不限岗位的暴增，说明企业不再单纯按年限卡人，但同时也意味着，企业对培养型招聘的耐心正在消失。应届生想要获得一份好工作，需要在毕业前就积累足够的实战经验。
AI 对职场的渗透，已经深入到日常工作的每一个角落。调研显示，95.11% 的新经济人才都在使用 AI 工具。其中 88.22% 的人使用 AI 对话工具，22.56% 的人使用图像视频生成工具。
今年最明显的新趋势，是 Agent 类 AI 的普及。编程 Agent 工具与自主执行型 Agent 工具的选择率合计达到 34.07%，超过三分之一的职场人已经在使用这类更高级的 AI 工具。有 16.14% 的人在使用自主执行型 Agent，也就是职场人常说的养虾。
从工种来看，数据岗和产品岗对这类 Agent 的使用率最高，分别达到 26.7% 和 26.4%。也就是说，每四个产品经理里，就有一个在养虾。市场类研发类专业研究类和运营类的使用率，也都接近两成。非技术岗位的使用率反而很高，这打破了很多人对 AI 工具使用者的刻板印象。从年龄分布来看，46 岁是一个明显的分水岭。45 岁以下各群体的养虾比例都在 18% 左右，但 46 岁以上人群的使用率骤降至 4.43%，出现了断崖式下跌。
职场人使用 AI 工具的首要目的，依然是提高工作效率。然后是提升输出质量和学习新技能。只有 8.46% 的人表示，使用 AI 是因为公司要求。从 AI 分担工作量的比例来看，工作中从未使用过 AI 的比例仅为 6.8%。不过使用深度依然有待提升。34.72% 的人表示 AI 分担工作量在 10% 以下。但已经有 22.39% 的人表示，AI 分担了自己 30% 以上的工作。
在 AI 工具的付费方面，56.38% 的使用者由公司提供工具，个人没有花费。但也有 43.62% 的人已经为 AI 工具付费。其中 200 元及以下的尝鲜者占多数。有 3.54% 的重度 AI 用户，花费在 2000 元以上。63.24% 的 AI 使用者，并不知道自己每天的 Token 消耗量。只有 20.84% 的人每天消耗在 50 万以下，2.05% 的重度用户每天消耗在 1000 万以上。
从不同工种来看，研发岗在 Token 消耗上明显领先其他工种，每天消耗 100 万 Token 以上的研发类人群占比达 17.9%，远高于其他工种。但在付费意愿上，产品类数据类设计类岗位，500 元以上费用投入的人群占比，都和研发岗持平甚至略高。这说明研发岗对 AI 的使用更多依赖公司统一采购，而产品数据设计等业务岗，则更倾向于自掏腰包为 AI 工具买单。
具体到岗位层面，大模型算法位居热招岗位第一，第二名是产品经理。AI 产品经理位列第五。AI 人才的需求，已经从单纯的技术研发，向产品定义和场景落地延伸。整体榜单中，后端开发 Java C++ Golang 前端开发等软件技术岗位，依然占据较大比例。嵌入式软件开发嵌入式硬件工程师机器人算法机械结构工程师等岗位进入前二十，智能硬件机器人汽车电子端侧设备等方向正在快速走热。招聘类岗位本身也进入了前二十，这从侧面说明了企业招聘意愿的增强。
在扩招岗位方面，高性能计算工程师以 1064.44% 的惊人涨幅，位列第一。AI 应用开发涨幅 418.21%，位列第二。SLAM 算法涨幅 347.42%，位列第三。规控算法嵌入式软件开发嵌入式硬件机械结构工程师等岗位，也都实现了翻倍增长。这些岗位几乎全部集中在 AI 基础设施机器人自动驾驶智能硬件及 AI 产品化相关方向。智能化需求正从模型与软件层，进一步延伸至机器人智能汽车无人机等实体场景。
高薪岗位正在向 AI 领军人物和底层技术岗集中。AI 科学家负责人以 132796 元的平均月薪断层领先，高出第二名算法研究员约 5.8 万元，是唯一突破 10 万月薪的岗位。顶尖 AI 负责人的定价逻辑，与普通算法岗位已经不在同一个体系。第二名以下的岗位，薪资密集扎堆在 6.3 万到 7.4 万区间。AI infra 的平均月薪达到 73702 元，高于大模型算法的 71534 元。当前市场上，算力调度和训练效率相关的人才，比大模型算法人才更加抢手。高性能计算工程师和集成电路 IC 设计等岗位也进入高薪榜单前二十，AI 算力需求和国产芯片行业扩张，正在推高相关人才的价值。
在人才紧缺度方面，连续两年人才供需比低于 1 的岗位，主要集中在 AI 基建算法智驾和半导体等高技术门槛方向。其中高性能计算工程师的供需比约 4 岗抢 1 人，人才缺口明显扩大。智能驾驶相关岗位同样持续紧缺，导航算法供需比约为 2 岗抢 1 人。规控算法和智能驾驶系统工程师的供需比，也都低于 0.7。芯片相关人才的需求同样非常迫切。
移动端操作系统开发岗位，也在今年迎来了全面回暖。Android iOS 鸿蒙三大主流移动端操作系统开发岗位量，都出现了明显涨幅。其中鸿蒙开发需求的涨幅最高，招聘指数从去年的 14.04 上涨到今年的 26.11，涨幅达 86.02%。新发岗位月薪的涨幅也最高，从去年同期的 38773 元上涨到今年的 54003 元，涨幅高达 39.28%。
iOS 开发需求增长 46.08%，薪酬上涨 14.17%，人才供需比从 1.08 降至 0.96，也进入了人才轻度紧缺状态。Android 开发需求增长 15.99%，薪酬上涨 12.13%，人才供需比从 1.26 降至 0.81，人才同样处于紧缺状态。鸿蒙正在从系统生态走向人才生态，成为移动端开发的第三条确定性增长通道。
从求职端来看，今年春招的整体状态，可以用稳中有动来形容。41.82% 的职场人在职且无变化，是占比最高的人群。有 22.49% 的人在职且计划跳槽，正在接触新机会。人才的流动意愿正在升温，但从离职到再就业的转化依然非常困难。主动离职且正在求职的比例为 13.36%，明显高于主动离职后已入职新公司的 3.22%。被裁员且正在求职的占 7.5%，高于被裁员后已加入新公司的 0.95%。应届生的就业压力依然最大。应届生正在求职的占 3.96%，而成功签约的仅为 0.42%。绝大多数应届生，都没能在今年春招拿到满意的 offer。
在薪资和发展机会等条件相近的情况下，新经济人才对 AI 相关岗位表现出了明显的偏好。41.51% 的受访者表示，会明显更倾向选择与 AI 相关的工作。另有 26.92% 表示，会将 AI 相关度作为加分项。两者合计达到 68.43%。分工种来看，研发类数据类产品类对 AI 工作的倾向最强，选择会的比例分别达到 81.7% 79.5% 和 77.2%。对多数职场人而言，AI 相关度就意味着更强的发展空间和更高的增值预期。
今年春招的求职市场，呈现出投递积极但面试与入职转化有限的态势。34.38% 的求职者投递简历 50 次以上，占比最高。另有 32.75% 投递 1 到 10 次，22.42% 投递 11 到 30 次。但从面试次数来看，30.78% 的求职者未参加过任何面试，48.78% 面试 1 到 5 次，面试 6 次以上的仅占 20.44%。尽管投递非常频繁，但多数求职者的面试次数依然很少，深度面试的转化非常有限。从求职结果来看，68.88% 的求职者仍未入职，仅有 31.12% 的人完成了入职。其中能在 1 个月内入职的合计仅为 20.85%，快速完成就业的人群比例非常低。
投递频次与入职结果并没有呈现正相关。投递 1 到 10 次的人群，入职比例最高，达到 36.6%。投递 11 到 30 次的人群，入职比例为 32.7%。投递 31 到 50 次的人群，入职比例为 30%。而投递 50 次以上的人群，入职比例仅为 26.4%。投递次数越多，入职率反而越低。
投递次数本身并不是决定入职结果的关键因素。求职者的竞争力岗位匹配度和沟通渠道，可能对 offer 结果有更大的影响。一个非常有意思的现象是，未投递人群中仍有 29.6% 已经入职，其中 20.7% 在两周内就完成了入职。这说明有相当一部分优质机会，只在内推猎头或其他非公开渠道流动。单纯依赖公开渠道海投，已经越来越难拿到好的 offer。
职场人的跳槽动因，呈现出非常有意思的反差。在跳槽原因中，职业发展和成长空间有限占 53.93%，位居首位，高出薪酬福利不及预期近 14 个百分点。但在考虑未来工作时，薪资福利远超发展空间，排名第一。职场人离开一家公司的第一因素，是看不到成长的希望。但选择加入一家新公司的第一因素，却是薪资福利。这种看似矛盾的选择，真实反映了当下职场人的心态。希望转向 AI 和新技术相关方向的占比达到 19.44%。虽然尚未成为主流的跳槽原因，但 AI 对人才流动的牵引力，已经清晰可见。
程序员作为受 AI 影响最大的群体之一，正在经历前所未有的职业焦虑。过去一年，54.03% 的程序员表示，所在公司发生过程序员相关岗位的优化。其中 34.93% 的公司，优化人员规模达到 10% 及以上。面对未来一年程序员岗位可能继续收缩的预期，多数人的选择并不是直接离开行业。
39.1% 的程序员选择留在当前方向，主动提升能力适应变化。25.67% 选择转向 AI 相关的开发岗位。只有 7.16% 的人选择换行业，去更传统或更稳定的行业。7.46% 的人选择转岗到产品运营项目等非纯开发岗位。在岗位收缩的压力下，程序员群体的反应更偏向技术升级，而非转岗换赛道。AI 方向已经成为程序员最主要的转型路径。
AI 对程序员岗位的影响，已经深入到企业的组织管理层面。38.51% 的程序员表示，公司已将 AI 相关能力纳入绩效考核。29.25% 表示，公司围绕 AI 能力组织转岗和重新上岗评估。22.09% 表示，新招聘岗位明确设置了 AI 能力门槛。
程序员面对 AI 感到了明显的压力。51.04% 的程序员最担心的是岗位机会变少，包括企业裁员和减少招聘。16.72% 担心跟不上公司的要求，12.84% 担心收入减少或涨薪变难。只有 18.21% 的程序员表示完全不担心，认为 AI 的影响有限。
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