2024-2025年是中国人工智能产业从“技术爆发”迈向“深度落地”的转折年。本报告是猎聘大数据研究院基于猎聘平台亿级人才大数据及猎聘针对企业和职场人的调研，通过对AI人才的结构化演进、行业渗透路径、薪酬溢价逻辑及全龄化应用趋势进行系统化研究发现：AI已不再仅仅是一项孤立的技术技能，而是正在演变为职场底层的“通用生产力”。通过上述研究，本报告旨在为求职者与企业提供前瞻性洞察，揭示在这场全民参与的智能能力升级进程中，个体应如何构筑不可替代的竞争优势，组织又该如何构建面向智能时代的人才生态体系。
PART 1 AI人才三角生态结构模型与能力图谱
在新时代，社会对“AI人才”的定义被赋予了极其丰富的内涵。猎聘大数据研究院通过对数百万个职位标签及候选人画像的深度挖掘，构建了AI时代的“三角人才结构模型”：即由“AI思维导向的管理人才”“AI技术人才”及“被AI赋能的应用型人才”构成的三层分化体系。
一、AI思维导向的管理人才：战略重构的领舵者
AI思维导向的管理人才这是目前人才市场中最稀缺、需求增速最快的塔尖群体。他们不仅理解AI的技术底层，更具备将算法逻辑转化为商业模式、组织流程及战略决策的综合能力。近一年，AI思维导向的CXO人才需求同比增长高达281.6%，其分布最多的前五行业是计算机软件、电子/半导体/集成电路、互联网、人工智能、新能源。由此可见，具备AI思维的高层领导已成为产业智能化的核心稀缺资源，尤其在科技与实体经济领域集中涌现，标志着行业竞争已进入由AI重塑商业模式与规则的“系统重构”阶段。这不仅意味着AI从工具升级为战略能力，更指向未来竞争的关键：企业能否建立融合技术判断与商业洞察的顶层决策体系。
在供给侧，此类人才同比增长53.2%。在这一层人才中，CEO和CTO/CIO占比位居前二，合计71.9%。AI战略的核心是领导力转型，具备AI思维的高管，特别是CEO与CTO/CIO，已成为驱动企业从“技术应用”迈向“业务重构”的关键力量。其本质是要求领导者必须跨越技术与商业的认知鸿沟，构建“双引擎”决策模式——懂技术的CEO负责战略定夺与风险担当，懂商业的技术官负责路径设计与系统重构——共同推动组织完成一场由认知升级引领的深度变革。
1.1 猎头视角案例与深度解读
【典型案例】
当前，某家致力于用AI重塑知识付费赛道的创业公司在猎聘平台通过猎头寻访一位CEO。职位年薪高达150-225万元，要求候选人必须同时满足三大核心条件：在知识付费行业拥有8年以上全渠道（To B/To C/To G）操盘经验；是能实现指数级增长的运营与营销专家；更关键的是必须对AI技术拥有“狂热信仰”，并能将其转化为颠覆性的商业战略。
【猎头解读】
1）从“资源整合者”向“AI原生重构者”转型：过去企业选拔领导者，核心在于评估其“行业Know-How或认知深度”与“资源整合能力”。而如今的标准已发生根本性转向——企业所寻求的，是能以AI原生思维彻底重构业务价值链的领军者。他们不仅需要深度理解AI的技术逻辑与商业潜能，还要能以AI思维重塑行业规则、指挥人机协同生成战略决策模型，并最终为AI驱动的商业未来承担决策责任。正如资深猎头所洞察的：当今企业需要的已非更高效的“整合者”，而是能够重新定义行业游戏规则，并敢于为智能时代的未知风险果断拍板的“重构型统帅”。
2）认知红利是最高溢价：管理层的价值在于缩短技术与业务之间的“信任鸿沟”，并以身作则，用更高维的认知和拥抱新技术的热情引领团队。这一层人才需求的增长反映出企业意识到，AI转型不是单纯的技术升级，而是一场必须由管理层发起并推动的、自上而下的系统性组织变革。
1.2 核心素养
这类人才的竞争优势在于以下三个维度的交织：
1）技术鉴别力：不需要写代码，但必须能判断某一业务场景使用大模型还是垂直小模型更具投资回报率（ROI）。
2）变革领导力：能在AI导致的人力结构优化中，平稳重组团队，解决“人机协同”中的文化冲突。
3）数据驱动的决策直觉：在AI提供海量预测的背景下，拥有最终拍板的魄力与风险把控的定力。能够跳出传统框架，运用AI重新设计商业模式，并能借助AI发现前所未有的新路径。
二、AI技术人才：核心研发的“动力引擎”
AI技术人才构成了驱动技术落地的核心，其供需两端增长明显，均超25%。
分职能来看，在供需两侧，均是算法工程师、图像算法、机器视觉、深度学习、机器学习位居前五。在需求侧，算法工程师（+56.0%）、机器学习（+32.2%）、深度学习（+27.1%）新发职位同比增长最快；从供给侧来看，深度学习（+51.4%）、算法工程师（+29.1%）、机器学习（+25.9%）人才增长最快。从供需两端的高速增长来看，算法工程师、机器学习和深度学习共同构成了驱动AI技术落地与创新的核心三角：机器学习作为基础范式，提供了解决广泛预测与分类问题的通用方法论，是产业智能化的“入门引擎”；深度学习凭借其处理非结构化数据的强大能力，成为攻克图像、语音、自然语言等复杂认知任务的前沿“攻坚利器”；而算法工程师则是将理论与模型转化为稳定、高效、可落地解决方案的“总建筑师”，是连接技术创新与商业价值的枢纽。
2.1 高知化、国际化、精英化：学术与工业的深度耦合
猎聘数据显示，AI技术领域已形成显著的学历和院校壁垒，呈现明显的高起点培养特征。
1）学历成压舱石，博士人才增长显著
硕士及以上学历占比高达67.3%。随着AI进入研发纵深阶段，企业不再满足于简单的“接口调用”，而是需要具备底层数学功底和原始创新能力的研发力量，这直接拉动了博士需求同比增长27.1%。
2）海外人才加速回流，国际化视野成为新优势
海外院校毕业生以37.5%的增速领先，说明在全球AI竞争背景下，具备海外教育背景、熟悉国际前沿技术动态的人才正加速回流，并受到国内市场的高度青睐。这部分人才往往能带来更广阔的视野和跨文化协作经验，对于致力于全球化发展的中国企业而言价值尤为突出。
2）名校构起护城河
近半数（46.5%）技术人才来自985/211高校。C9院校几乎全部进入AI毕业院校TOP30名单，反映出优质教育资源仍是高端AI人才的重要孵化地。
三、被AI赋能的应用型人才：全岗位的“增效指挥官”
这一层次的人才基数最大，需求侧增长达160.2%，人才侧增长82.8%。他们广泛分布于产品、设计、市场、财务、HR等相较传统的岗位，其核心特征是从“工具使用者”转变为“AI助手驾驶员”。此类人才是AI技术普惠化的产物，其价值在于成为连接AI技术与实际业务的关键桥梁，以“AI思维+专业技能”的复合能力驱动工作流程创新与业务价值提升。
3.1 能力进化：从“手艺人”到“提示词工程师”
传统职业边界因AI工具的融入而日益模糊，一个标志性现象是：应用型人才正被AI深度赋能。这在设计与运营等注重手艺的领域，表现得格外典型。
1）设计领域：根据猎聘对职场人的访谈，传统平面设计师通过接入生成式AI（如Stable Diffusion, Midjourney等），初稿产出效率至少提升3-5倍。他们的核心价值从“画图”转向“审美把控”与“提示词调优”。
2）内容运营：我们以往的追踪发现，标注具备AI工具能力的文案运营，其被企业HR主动沟通的次数比未标注者更多。他们利用AI进行海量文案生产、个性化推荐策略生成，实现“一人即一个团队”，成为职场上的超级个体。
3.2 AI应用型人才的“三力”模型
这类人才可以不掌握AI的核心技术，但必须具备：
1）提示词驱动力（Prompt Power）：能精准拆解业务需求，转化为AI可理解的指令。
2）内容审核力（Validation）：能识别AI生成的“幻觉”内容，确保业务交付的合规与准确。
3）流程重塑力：懂得如何将AI工具嵌入现有的办公SOP（标准作业程序）中，实现局部业务的自动化闭环。
PART 2 企业AI化从“降本增效”转向“战略博弈”
2025年，中国职场正在经历一场无声却剧烈的生产力迁徙。猎聘大数据研究院通过深度观察发现，中国企业对AI的态度已彻底跨越了初期的“技术崇拜”与“盲目试水”阶段，转而步入深度的“常态化应用”与“业务赋能”阶段。猎聘针对企业的调研发现，多数企业在组织或人才管理方面使用AI进行提效，其应用场景极为广泛且深入，已超越初步的试验阶段，进入核心业务环节。AI不再是挂在公司财报上的装饰品，而是演变为决定企业在存量市场博弈中胜出的核心底牌。
一、 行业渗透：从数字世界向实体经济的全面“硬着陆”
如果说2023-2024年是AI在互联网、软件开发等虚拟空间的试验期，那么2025年则是AI向实体经济全面渗透的“硬着陆”元年。猎聘平台监测到一个颠覆性的关键趋势：AI技术人才需求正以前所未有的速度跨越数字边界，向硬核制造业、汽车业及能源领域加速渗透。
1.1 硬核制造的AI化“狂飙”
猎聘大数据显示，2025年1-10月，从AI技术职位在其分布TOP10行业的AI技术职位同比增长来看，家电（+217.6%）、整车制造（+101.0%）行业的AI技术职位同比增长均超100%。家电、整车制造代表了消费电子和汽车产业的智能化升级。智能硬件、机械/设备、IT服务也保持了超过60%的高速增长，表明AI与硬件结合、赋能传统制造业的趋势正在全面加速。这标志着中国制造业正从“自动化”向“智能化”跨越。以家电行业为例，AI不再仅仅用于智能家居的语音控制，更被深度应用于工业设计中的仿真模拟、供应链流转的精准预测以及终端消费数据的实时反馈，旨在构建“全链路智能工厂”。
1.2 汽车产业的AI战略变阵
在整车制造领域，AI人才的需求结构发生了深刻变化。2025年，AI的落地场景已不再局限于“自动驾驶”单一高地，而是向整车生态全面铺开。
1）智能座舱与情感计算： 企业开始大量招聘具备心理学与AI复合背景的算法工程师，力求在座舱内实现更精准的人机交互与情感识别。
2）数字孪生与工艺仿真： 在一体化压铸等先进制造工艺中，AI通过海量模拟降低了模具损耗率，这导致了“AI+机械工程”复合型人才成为了猎头寻访的头号目标。
实体行业对AI的需求，本质上是制造业数字化转型进入“高精尖”阶段的必然产物，也是中国企业在国际竞争中试图实现“降维打击”的战略抉择。
二、 企业态度：从“工具尝试”到“基础设施化”
2.1 抢占AI战略制高点：以持续研发投入重塑长期竞争力
猎聘针对企业的调研显示，在过去一年中，高度关注时代趋势的企业普遍将人工智能置于核心战略首位。同时，66.3%的企业在2025年进一步提升了研发投入，且人工智能成为其投入力度最大的领域。这表明AI已不仅仅停留在愿景层面，而是直接转化为资源配置。
这一行动说明，企业普遍认为AI已从“探索性技术”转变为驱动未来增长的“战略性基础设施”。增加研发投入，尤其是在经济存在不确定性的时期，表明企业对AI的投资回报抱有高度期待。这背后是企业在争夺技术制高点、构建差异化护城河的紧迫感，其根本目标在于利用AI重塑业务流程、产品服务乃至商业模式，以赢得中长期的市场竞争优势。
2.2 人力资源：AI落地的“一号试验田”
在猎聘的受访企业中，93.4%的企业已经开始对未来1-3年的发展进行人才布局，在其重点招募的人才中，AI相关人才位居首位。在受访企业中，有81%的企业在组织与人才方面使用AI进行提效，其应用场景较为广泛。猎聘大数据研究院分析了企业具体应用AI的TOP20关键词后发现：企业应用AI呈现出显著的场景集中性与目标明确性。人力资源领域是当前AI落地的核心战场，关键词高度集中于招聘、培训、人才盘点等环节，核心目标直指“提效”与“数据驱动决策”。这表明企业正优先将AI应用于规则相对清晰、能快速产生回报的人才管理全链路，以实现流程自动化与决策科学化。
三、 薪酬溢价与职场真相：智力资本的重新分配
猎聘大数据研究院观察到，2025年AI正从一项前沿的“试验性技术”深度演变为决定职业前景与企业生存的核心驱动力。一个显著的信号是：AI技能已成为高薪“硬通货”。
3.1 AI技能将“加分项”变为“加薪项”
目前的市场定价反馈出极为明确的价值取向：
1）平均年薪溢价： 掌握AI技能的职位平均年薪近30万元，较无AI要求的职位高出 7.8万元。当前，掌握AI技能已成为获得高薪的重要竞争力。企业普遍愿意为具备AI工具使用能力的求职者支付显著的薪资溢价，反映出AI技能已从“加分项”转变为能够直接提升个人职场价值的“硬实力”。这一差距不仅体现了市场对AI应用人才的迫切需求，也提示劳动者——积极学习并掌握与自身领域结合的AI工具，已成为争取更高薪酬、增强职业竞争力的有效途径。
2）高薪岗位的高权重：在AI技术岗招聘年薪分布中，50万及以上的AI技术岗的占比高达 30.9%，超全行业该薪资段的整体水平（6.5%），且其需求增速（43.0%）远超全行业平均水平（22.7%）。
3.2 残酷的AI适应力“斩杀线”
这种巨大的薪酬溢价揭示了一个残酷的职场真相：在智能时代，智力资本的分配不再仅仅基于“工龄”或“资历”，而是正在向具备“AI适应力”的个体加速倾斜。
1）企业侧的溢价意愿：企业愿意支付近8万元的溢价，本质上是在为“确定性”和“效能”买单。一个懂AI的产品经理能独立完成需求文档、低代码原型及数据分析，其产出效率等同于传统团队的3人组合。
2）智力资本重分配：职场正在形成明显的双层结构——一层是能够利用AI杠杆放大自身价值的“超级个体”，他们拿走了市场的大部分薪酬增量；另一层则是依然停留在传统手工交付阶段的劳动者，他们正面临由于生产力落后带来的薪酬受限甚至裁撤风险。
2025年企业高价争夺AI人才的底层逻辑，标志着AI已从“单点提效”全面转向“全价值链重构”的战略博弈。其核心体现为：通过AI人才实现决策链路的“毫秒级”压缩，将传统数周流程转化为实时反馈与自动执行，形成对反应迟缓者的降维打击；推动商业模式非线性增长，借AI重构业务使边际成本趋零，在保持质量的同时释放应对竞争与创新的战略空间；并完成品牌与信用的AI化重塑，以千人千面的精准心智渗透夺取信息过载时代的“认知主导权”。这场人才争夺的本质，是企业在决策速度、成本结构与市场认知三个维度上构建长期竞争优势的关键卡位。
PART 3 职场人的全龄化进化与应届生技能“原生化”
2025年，AI对职场的重构已不再停留于技术精英的圈层，而是演变为一场全民参与的“认知突围”。猎聘调研显示，中国职场人正以前所未有的速度完成与智能工具的磨合，AI工具普及率较高，且呈现全龄化趋势，资深职场人通过“AI觉醒”重焕生机，而应届生则带着“AI基因”完成职场首秀。
一、 职场人态度：AI作为生产力“倍增器”
在AI发展的初期，职场人曾普遍经历过一段“技术焦虑期”，担心算法会取代人力。然而，猎聘调查显示，到2025年，主流情绪已从担忧转向拥抱，当前表示已使用AI的职场人高达87.9%。职场人普遍将AI视为个人竞争力的“外挂”与效率的“倍增器”。
1.1 高频场景的深度渗透
职场人在实际应用中展现出极其务实的导向。猎聘调研显示，信息搜索与资料整理（80.4%） 以及 文案撰写与内容创作（73.8%） 依然是最高频的落地场景。AI将职场人从繁琐、低价值的“机械化寻找”和“初级堆砌”中解放出来，使其能够将核心精力投向策略决策与创意定调。
1.2 职业边界的“模糊化”与超能力补齐
一个值得高度关注的趋势是：数据分析和可视化（49.9%）与代码编写（21.5%）在以非技术人员为主导的受访人群（本次参与调研的职场人非技术/研发类人员占比77.8%）中的渗透率较为显著，这意味着AI工具正在成为弥合技能鸿沟的均衡器，使非技术人员能直接运用数据分析、代码编写等核心能力，重塑了工作岗位的胜任边界。
1）数据超能力：过去，一名市场运营人员想要完成复杂的消费者画像分析，通常需要排期等待数据分析师。如今，借助大模型，非技术背景的员工只需通过自然语言指令即可完成SQL（结构化查询语言）查询与可视化建模。
2）技术平权：代码编写不再是程序员的专利。初级代码辅助工具让行政、财务等岗位也能编写简单的自动化脚本来处理报表。AI正在模糊技术与非技术的“硬隔阂”，让普通职场人也拥有了操控复杂数据的“超能力”，实现了职场能力的高度补齐。
二、 各年龄段集体 “卷” AI，简历标会AI工具人数暴增 81.8%
猎聘大数据显示，近一年在简历中标注“掌握 AI 工具”的人数同比暴涨 81.8%，且这场“AI 技能潮”覆盖了所有年龄段 —— 从25岁以下到45岁以上，各群体的AI技能掌握人数增幅全部超过60%。
其中，25岁以下年轻人势头最猛，增幅高达 122.6%；25-30岁群体紧随其后（+80.9%）。值得注意的是，35-40岁职场人增幅也达到 73.9%，45岁以上群体虽占比仅2.5%，但增幅也有 76.7%——“AI技能” 已经成了全年龄段职场人的“通用竞争力”。无论是初入职场的新人，还是经验丰富的资深从业者，“解锁AI技能”正在成为职场人的“标配动作”。
三、 应届生生态：AI技能的“原生化”与职场首秀
3.1 从“加分项”到“出厂配置”
迎来AI奇点的2026届高校毕业生是真正的“AI原生代”。猎聘大数据显示，2026届高校毕业生中，在简历中注明具备AI技能的人数同比增长76.5%。
1）原生本能：对于这一代职场新人而言，AI不是后天突击学习的一项“新技能”，而是如同Office办公软件、搜索工具一样的“原生本能”。面对问题第一时间向大模型求助，并利用AI进行初步方案构建，成为他们天经地义的工作流程。
2）学科全覆盖： 这种趋势已从计算机、人工智能等核心专业，快速扩散至工商管理、设计、法律甚至艺术等应用学科。例如，一名商科毕业生的标配能力已从“精通Excel”进化为“精通数据分析AI插件”；设计系毕业生的作品集中，必然包含利用生成式AI进行创意发散的过程记录。AI技能普及浪潮正从技术核心专业快速席卷至更广泛的应用型学科，这既是技术进步的结果，更是就业市场对复合型数字人才需求的直接体现。
3.2 倒逼组织架构的“逆向重构”
这一批带着“AI基因”入职的新生力量，正在对现有的企业组织架构形成底层适配的挑战：
1）去初级化：过去新人入职往往从基础打杂、填表开始，但现在AI已能代劳。这倒逼企业重新思考校招新人的定位——新人入职即需要具备更高级的逻辑拆解与结果核查能力。
2）反向导师制：许多领先企业开始推行“逆向导师制”，让年轻的AI原生代教导资深员工如何高效使用Prompt工程。这种知识流动的逆向化，正在打破传统的职场等级分层，促成更平权的协作文化。
四、深度分析：AI如何重塑职业生命周期
AI技术的全龄化增长，尤其是应届生与45+人群的显著增长，正在将2025年的职场重塑为一个非线性进化的场域。
4.1 职业成熟期的“缩短”与“延长”
1）成熟期缩短：应届生凭借AI杠杆，可以跳过漫长的初级技能磨炼期，迅速具备以往需要3-5年经验才能达到的交付质量。这加快了人才的优胜劣汰，也让“潜力”比“经验值”更受企业青睐。
2）生命期延长：资深人士通过AI对体力和繁琐工作的接管，成功规避了职业中后期的衰退期。只要思维不掉队，经验的复利将在AI的加持下无限延续。
4.2 “智力平权”带来的新竞争逻辑
当AI磨平了技能差异，职场竞争核心将回归到“提问的能力”与“对复杂问题的拆解能力”。
1）应届生的挑战：虽然具备AI原生能力，但缺乏对复杂商业场景的洞察，容易产生“由于不懂业务而导致的AI幻觉”。
2）资深人的机会：他们的优势在于知道该问AI什么，以及如何辨别AI给出的答案是否符合行业潜规则。
结语
2025年，中国正站在从“AI应用大国”迈向“AI创新强国”的关键节点。AI的普及已不再是未来的蓝图，而是正在发生的现实。这场变革不仅重构了人才的定义，更深刻地重构了企业的组织形态和个人的职业发展路径。
对于企业而言，当前国内500万的AI人才缺口无法单纯通过外部猎头解决。组织必须重塑自身的“AI-Ready”文化，将人才成长与技术创新深度融合，利用AI进行人才精准画像与个性化培养，构建可持续的人机协同生态。对于个体而言，唯有主动拥抱变化，将AI内化为思维方式而非单纯的工具，方能在这一场全民参与的智能升级进程中立于不败之地。
（完）
匿名用户
