翰德發佈《2026人才趨勢報告》→在AI時代，人類真正的價值是什麼?
卓越人才解決方案提供商翰德（Hudson）日前發佈《2026人才趨勢報告》（以下簡稱“報告”），深入剖析今年中國人才市場的最新趨勢與薪資動態。
報告指出，2026年，中國經濟在“宏觀審慎”與“科技躍遷”的合力中尋找新的平衡點。一邊是穩健的宏觀政策爲轉型構築安全墊，一邊是人工智能重塑千行百業，兩股力量共同驅動人才市場呈現兩大鮮明特徵。一方面，AI加速從試點邁向規模化落地，在催生高薪崗位的同時，亦推動流程化職位加速替代；另一方面，“K型分化”成爲貫穿各行業的主導邏輯——資源向高價值領域集聚，低價值領域持續承壓。在此背景下，職場人選擇在保守中求變，在擇業更趨謹慎的同時積極擁抱技術變革、探索更靈活的工作模式。
翰德大中華區首席執行官於志偉表示：“在2026年這個新舊動能轉換的關鍵節點，我們清晰地看到，AI正從輔助工具演變爲重塑業務流程的重要力量，並推動資源向核心業務與關鍵角色加速集聚。這不僅是一場技術變革，也讓企業與個人重新思考一個問題——在AI時代，人類真正的價值是什麼。理解這一點，並學會與AI協同創造價值，或許纔是未來競爭力的關鍵。”
AI加速落地，誰在漲薪，誰在被替代？
2026年，AI技術的規模化落地無疑是人才市場最重要的敘事線。近日以OpenClaw爲代表的新一代AI智能體更標誌着AI實現了從“交互生成內容”向“自主執行任務”的關鍵質變，爲AI驅動的全新時代打開了無盡的想象空間。隨着AI日益深度嵌入各行業的生產流程與核心決策，這場技術變革在人才市場上投射出了雙重圖景：一面是AI相關崗位薪資水漲船高，另一面是流程化、標準化職位正面臨被替代的危險，未能擁抱AI的傳統崗位壓力不斷加劇。
以最具代表性的科技與互聯網行業爲例，報告指出，2025年AI技術類崗位需求同比增長逾40%。今年，隨着大模型向垂直化深耕，掌握垂直領域大模型訓練及優化能力的人才供需比降至約0.3，即三個崗位僅能匹配一位合適候選人。大模型算法、多模態算法、AI基礎設施搭建、AI智能體研發等人才的跳槽薪資漲幅普遍達到20%-50%。
在大模型賦予機器認知能力的同時，具身智能則讓AI走出數字世界，加速與物理世界交互，這將兼具機械控制與AI算法融合能力的複合型技術人才的跳槽薪資漲幅推升至50%以上。同樣，在非技術類職能中，藉助AI進行產品研發或生成內容洞察的產品經理和廣告投放等人才的跳槽薪資漲幅也達到15%-40%。
這波漲薪的另一面，是未能擁抱AI的崗位正在被加速替代。例如軟件工程師崗位，傳統軟件開發需求整體已下降約25%，但AI應用開發需求卻增長60%以上。這一替代邏輯並不侷限於科技與互聯網行業。以所有企業日常運營中不可或缺的供應鏈與採購領域爲例，訂單/發票手動錄入覈對、基礎數據統計報表等重複性工作相關崗位招聘量下降40%-50%，但熟悉AI工具的候選人薪資提升空間卻達15-20%。
K型分化：資源向頭部加速集中
與AI潮同步發生的，是一場關於“資源向何處去”的重新洗牌。2026年，隨着宏觀政策趨穩，企業更加註重風險管理和確定性增長，整體人才策略也轉向保守，人才篩選與決策週期隨之延長。在此背景下，多個行業呈現“K型分化”：高價值賽道虹吸大部分資源，低價值領域日益承壓，企業將資源集中於與業務增長點高度契合的強差異化人才。
例如消費品行業，滿足極致質價比、健康功能或情緒價值的品類增長空間相對穩定，而缺乏差異化的傳統品類增長動能持續減弱。反映在人才需求上，那些擅長成本控制與效率優化、深諳用戶心理、能夠將健康化趨勢轉爲產品研發力或將功能價值轉化爲可感知的情感共鳴的人才成爲企業競相爭奪的對象。
又如在製造業領域，傳統機械製造需求收縮，但高端裝備、低空經濟、機器人等前沿賽道卻高薪難求一人。以機器人產業爲例，機器人算法工程師、軟硬件開發工程師、智能產線調度師、預測性運維工程師等崗位需求持續增加。同樣的邏輯也適用於商業航天、新材料等高精尖細分領域。這些賽道共同的特點是研發設計和高級管理人才極度稀缺，研發工程師、資深AI工程師、智能製造項目負責人成爲企業爭奪的焦點。
上述分化也體現在具體職能崗位上。以互聯網行業的設計崗爲例，儘管負責流程執行的基礎設計崗需求大幅收縮50%以上，但“策略型”高階人才仍然受到青睞。所謂“策略”，是指設計師不能只提供“好看”的視覺呈現，而是要理解業務與用戶需求，能夠用設計解決實際問題，例如支撐品牌溢價等。
人才的“雙重邏輯”：保守與求變並存
在AI加速落地與人才市場K型分化的共同影響下，職場人的行爲選擇也呈現出鮮明特徵——既保守，又求變。這看似矛盾的兩種取向，反映出一種更爲理性的職業策略：他們不輕易跳槽，但對新機會保持開放。這種“謹慎中的主動性”，正是職場人在經歷多年波動後形成的成熟的職業適應力。
保守的一面，是職場人對宏觀環境變化的真實反應。這一點也在《2026翰德人才趨勢調研問卷》中得到了印證。調研結果顯示，74%的受訪者對跳槽持“不打算”或“謹慎看機會”態度，擇業決策整體偏向保守。人才流動明顯趨於“避險”，大量候選人開始轉向那些政策支持明確、週期波動較小、具備技術壁壘的細分賽道或頭部平臺。
以金融行業爲例，在一級市場，國資背景與政策導向成爲重要的確定性來源，更多人才將流向擅長國資合作機制、理解政策導向、深耕硬科技等國家戰略領域的投資機構。在二級市場，確定性則體現爲平臺的穩健性與資源厚度，頭部基金的馬太效應進一步強化，對中小機構人才的虹吸效應愈發明顯。
求變的一面，則體現在職場人對技術變革與僱傭模式的雙重突破上。調研結果顯示，高達88%的受訪者已在工作中使用AI，其中28%爲深度使用者。此外，高達64%的受訪者表示AI提升了工作效率，更有30%已明確感受到崗位職責正在被重塑，迫使其必須持續學習新技能以適應變化。與此同時，職場人對僱傭模式的接受度也在拓寬，高達71%的受訪者對合同制、顧問制等靈活用工模式持開放接受態度，以增強自身抵禦不確定性的能力。
隨着上述趨勢不斷演進，人才市場的競爭邏輯也在發生變化。翰德認爲，過去依賴平臺發展的職業路徑正逐漸弱化，個人需要更多依靠自身能力積累，尤其是AI相關能力與跨領域複合能力，以提升長期競爭力。同理，對企業而言，理解K型分化、識別頭部人才、構建適配AI時代的人才梯隊，將是穿越週期的根本。
注：數據皆來自翰德一線招聘觀察及《2026翰德人才趨勢調研問卷》結果。
