《2025年AI人才流动报告》显示，AI岗位量年增10倍，平均月薪6.1万元，但人岗比升至1.11，算法人才"一岗难求"。AI人才平均司龄仅2年，62.99%计划跳槽，硕士需求占比是新经济行业的3倍。未来人才争夺将进入"深水区"，企业从"高薪抢人"转向"生态留才"，人才从"追逐高薪"转向"价值深耕"，"双向价值认同"成为关键。

一、供需两旺却竞争加剧：岗位年增 10 倍，人岗比反升至 1.11

2025 年的 AI 人才市场，呈现出 “一边是火焰，一边是海水” 的独特景象：企业疯狂扩招，求职者蜂拥而入，却陷入 “岗位越多、竞争越激烈” 的悖论。

1. 岗位爆发：2 月成转折点，7 月同比增 10 倍

2025 年 2 月，成为 AI 岗位增长的 “关键拐点”。在此之前，AI 新发岗位量虽有增长，但仍处于温和区间；2 月之后，随着大模型应用落地加速，岗位量连续 6 个月保持两位数增长，到 7 月时，AI 相关岗位量同比增幅已突破 10 倍，平均每天有超 300 个新岗位上线。

从企业类型看，这场 “扩招潮” 覆盖全行业：互联网大厂字节跳动、腾讯半年内分别发布超 8000、6000 个 AI 岗位；车企如小鹏、比亚迪为布局智驾，AI 岗位量同比增 12 倍；AI 原生企业如 MiniMax、智谱 AI，岗位需求从技术岗延伸至产品、运营，甚至出现 “AI 伦理专员” 等新职位。截至 7 月，脉脉平台已有超 1000 家企业累计发布 7.2 万个 AI 岗位，涵盖从算法研发到商业化落地的全链条。

2. 求职热潮：简历投递增 11 倍，人岗比反升至 1.11

岗位爆发的同时，求职者也在 “扎堆涌入”。2025 年 1-7 月，AI 岗位简历投递量同比暴涨 11 倍，远超岗位增长速度，直接导致人才供需比从 2024 年的 1.00（入岗平衡）升至 1.11，出现 “人多于岗” 的竞争态势。

“以前投 AI 算法岗，3 份简历能收到 2 个面试；现在投 10 份，能有 1 个回应就不错了。” 一位计算机专业硕士毕业生的吐槽，道出了当前求职的激烈程度。脉脉数据显示，2025 年 AI 算法岗平均每个岗位收到 23 份简历，而 2024 年同期仅为 8 份。这种 “僧多粥少” 的局面，让不少求职者不得不降低预期，从 “冲刺大厂” 转向 “中小厂保底”。

3. 薪资持续走高：平均月薪 6.1 万，企业 “用钱抢人”

尽管竞争激烈，AI 岗位的薪资仍在稳步上涨。2025 年 AI 领域新发岗位平均月薪达 61475 元，较 2024 年的 58921 元增长 4.33%。细分岗位中，AI 科学家 / 负责人以 136127 元的平均月薪 “一骑绝尘”，架构师（71115 元）、大模型算法工程师（68959 元）紧随其后，薪资水平远超新经济行业平均水平。

“为了挖一位有大模型训练经验的算法工程师，我们把薪资预算提高了 40%，还附带了股权激励。” 某 AI 创业公司 HR 总监透露，面对核心人才，企业往往会 “破格开价”，甚至出现 “应届生年薪百万” 的特例。这种 “高薪抢人” 的背后，是企业对 AI 人才的迫切需求 —— 谁能先组建核心团队，谁就能在技术竞争中抢占先机。

4. 企业 AI 化提速：万人大厂岗位渗透率超 12%

从企业规模看，不同量级的企业都在加速 AI 化进程。1000 人以下的中小企业，AI 岗位渗透率从 2024 年的 0.99% 飙升至 10.04%；1000-10000 人的中型企业，渗透率从 0.74% 提升至 11.03%；万人以上的大型企业，更是从 1.20% 跃升至 12.04%。

“以前只有互联网大厂重视 AI，现在连传统制造企业都在招 AI 工程师，用来优化生产流程。” 脉脉高聘分析师指出，AI 已从 “互联网专属” 走向全行业，成为企业数字化转型的 “标配”。这种趋势下，AI 人才的需求场景不断拓宽，从算法研发到行业应用，形成了多元化的岗位生态。

二、AI 人才画像：平均司龄 2 年，6 成人想跳槽，被动求职成主流

在高薪与竞争的双重作用下，AI 人才呈现出独特的职业特征：流动性高、跳槽意愿强、被动求职成主流，高学历门槛也成为行业显著标签。

1. 高流动性：平均司龄 2.02 年，低于行业均值 30%

报告显示，AI 人才的平均在职时长仅为 2.02 年，显著低于新经济领域人才 2.91 年的平均水平，相当于每两年就会换一次工作。“行业变化太快，不跳槽就容易被淘汰。” 一位有 3 年 AI 算法经验的工程师表示，新技术、新岗位不断涌现，为了跟上行业节奏，跳槽成为 “保持竞争力” 的重要方式。

这种高流动性也体现在企业端。某互联网大厂 AI 部门负责人透露，团队核心成员的留存率仅为 60%，“很多人工作 1-2 年，掌握了核心技术就会被挖走，甚至有人直接创业”。为了留住人才，企业不得不推出 “股权激励”“项目分红” 等长期激励措施，但效果仍有限。

2. 跳槽意愿强烈：62.99% 计划跳槽，仅 7% 无变动想法

更直观的数据是跳槽意愿：2025 年，62.99% 的 AI 从业者表示未来一年有跳槽计划，其中 23.76% 已确定目标公司，39.23% 正在观望机会；而完全没有跳槽意向的人才，仅占 7.18%。

“现在市场上的机会太多了，只要有 1-2 年经验，就会有猎头主动联系。” 一位 AI 产品经理说，她最近 3 个月收到了 15 个猎头电话，薪资报价比当前高出 20%-50%。这种 “被动吸引” 让不少从业者产生了 “跳槽涨薪” 的预期，进一步推高了行业流动性。

3. 被动求职成主流：内推 + HR 邀约 + 猎头占比超 58%

在求职渠道上，AI 人才更倾向于 “被动等待机会”。数据显示，内推（24.31%）、HR 主动邀约（19.34%）、猎头联系（14.92%）三种被动方式合计占比 58.57%，远超 “主动投递简历” 的 37.57%。

这意味着，优秀的 AI 人才无需主动找工作，企业会主动 “找上门”。“我们每天要筛选几百份简历，但真正符合要求的很少，只能通过猎头挖人。” 某车企智驾部门 HR 说，核心算法岗位的人才储备不足，迫使企业从 “被动招聘” 转向 “主动猎聘”，甚至成立专门的 “AI 人才猎聘团队”。

4. 高学历门槛：硕士需求占比 35.79%，是行业均值 3 倍

AI 领域对学历的要求显著高于其他行业。报告显示，AI 岗位对 “硕士及以上” 学历的需求占比为 35.79%，约为新经济行业整体（11.93%）的 3 倍；对博士学历的需求占比为 1.89%，约为新经济行业整体（0.74%）的 2.5 倍。

“大模型训练、AI 芯片研发等核心岗位，必须要有深厚的理论基础，硕士是基本门槛。” 某 AI 实验室负责人解释，AI 技术的复杂性决定了高学历人才更具优势，尤其是在算法优化、模型创新等前沿领域，博士学历的人才往往能更快突破技术瓶颈。

三、应届生与算法人才：应届生半数月薪超 5 万，算法岗占热招 TOP20 半壁江山

在 AI 人才市场中，应届生和算法人才是两大 “焦点群体”：企业为争夺应届生不惜开出高薪，而算法人才则因稀缺性成为 “香饽饽”。

1. 应届生高薪化：半数月薪超 5 万，实习岗过万成常态

2025 年，企业对 AI 应届生的争夺进入 “白热化” 阶段。数据显示，AI 应届生岗位中，平均月薪 5 万 - 8 万元的占比达 42.66%，8 万元以上的超高薪岗位占 14.68%—— 这意味着超过一半的 AI 应届生岗位月薪在 5 万元以上，远超其他行业应届生薪资水平。

“为了招到顶尖高校的 AI 相关专业应届生，我们给出了‘年薪 80 万 + 股权激励’的 package，还解决北京户口。” 某互联网大厂校招负责人透露，面对清北复交、海外名校的优秀毕业生，企业往往会 “破格录取”，甚至提前一年发放 “实习 offer” 锁定人才。

实习岗位的薪资同样令人瞩目。25.27% 的 AI 实习岗位平均月薪超过 1 万元，5.05% 的实习岗位月薪超 5 万元。这些高薪实习岗多为博士专属，主要涉及大模型研发、AI 伦理研究等前沿领域，企业希望通过实习考察，为后续正式招聘储备人才。

2. 算法岗 “统治” 热招榜：大模型算法居首，搜广推人才最稀缺

在 AI 热招岗位 TOP20 中，算法类岗位占据 “半壁江山”。其中，大模型算法工程师以 94.16 的招聘指数 “断层领先”，远超排名第二的 AI 产品经理（34.02）；机器学习工程师（24.06）、AI Infra 工程师（19.18）分列三、四位，成为企业招聘的核心需求。

从人才稀缺度看，搜索算法（人才供需比 0.39）是最紧缺的岗位，即每 10 个岗位仅能找到 3.9 个符合要求的人才；广告算法（0.45）、推荐算法（0.71）紧随其后。这些 “搜广推” 算法岗位直接关系到互联网电商、内容平台的商业化变现能力，是企业的 “核心命脉”，因此对人才的需求始终旺盛。

“一位有 3 年以上搜索算法经验的工程师，市场上的报价已经涨到了年薪 150 万以上，还很难招到。” 某电商平台算法负责人说，算法人才的稀缺性，不仅在于技术门槛高，还在于需要 “技术 + 业务” 的双重能力 —— 既懂算法优化，又能理解用户需求，才能做出符合业务场景的模型。

3. 算法人才涨薪最快：近 7 成人涨薪，18.97% 涨幅超 30%

在薪资增长方面，算法人才也表现突出。过去一年，AI 从业者整体涨薪比例为 47.43%，而算法开发人才的涨薪比例接近七成：18.97% 的算法开发人才涨薪超过 30%，50.00% 的涨薪幅度在 1%-30% 之间，涨薪比例和涨幅均居 AI 各岗位之首。

“算法岗位的技术迭代太快，只要能掌握新的模型技术，涨薪就是水到渠成的事。” 一位大模型算法工程师说，他去年因主导了公司某大模型的优化项目，薪资直接上涨 40%，还获得了额外的项目奖金。这种 “技术驱动涨薪” 的模式，让算法人才成为行业内的 “高薪群体”。

四、非技术岗位崛起与择业偏好：产品运营需求增 7.7 倍，薪酬、成长空间成关键

随着 AI 应用落地加速，非技术岗位需求快速增长，而人才在择业时，除了关注薪酬，也越来越看重成长空间和技术氛围。

1. 非技术岗位爆发：产品、运营需求增 7.7 倍

2025 年 1-7 月，AI 领域新发非技术类岗位占比达 15.87%，虽然仍低于技术岗（84.13%），但岗位量较 2024 年同期增长 7.74 倍，呈现出 “快速崛起” 的态势。其中，AI 产品经理、AI 运营、AI 设计是需求最高的三个非技术岗位，主要负责将 AI 技术转化为具体产品，推动商业化落地。

“以前 AI 团队只需要算法工程师，现在必须有产品经理来定义需求，运营来推动用户增长。” 某 AI 创业公司 CEO 表示，随着 AI 从 “技术研发” 转向 “行业应用”，需要更多跨学科人才将技术与业务结合，非技术岗位的重要性日益凸显。

以 AI 产品经理为例，这类岗位需要既懂 AI 技术原理，又能理解行业痛点，还具备产品设计能力，因此薪资水平也较高 —— 平均月薪达 58723 元，接近技术岗平均水平。

2. 择业三要素：薪酬第一，成长空间、技术氛围紧随其后

在选择工作时，AI 人才最看重的三大因素依次是：薪酬福利（综合得分 5.21）、个人成长空间（3.20）、技术领军人（2.37）。这反映出 AI 人才的择业逻辑：既要 “赚钱”，也要 “成长”，还希望能在优秀的团队中提升自己。

“薪酬是基础，但如果公司的技术方向落后，或者没有大牛带队，即使薪资再高也不会去。” 一位 AI 算法工程师说，他在跳槽时，优先考虑的是公司的技术实力和团队配置，“跟着行业大牛做项目，比单纯涨薪更有价值”。

值得注意的是，工作生活平衡在 AI 人才的择业考量中排名倒数第二。由于 AI 技术迭代快，项目周期紧，不少从业者需要 “996” 甚至 “007” 工作，“加班是常态” 成为行业潜规则。但多数从业者表示，为了抓住 AI 浪潮的机遇，愿意暂时牺牲工作生活平衡，换取更快的职业成长。

五、企业格局与未来趋势：外企高薪领跑，人才争夺进入 “深水区”

从企业竞争格局看，外企、互联网大厂、AI 垂直企业各有优势，而未来的 AI 人才争夺，将从 “广撒网” 转向 “精准匹配”，进入 “深水区”。

1. 高薪企业 TOP20：微软居首，外企占 3 席

在 AI 高薪企业榜单中，外企表现亮眼。微软以 90345 元的平均月薪位居榜首，阿里巴巴全资子公司平头哥（89760 元）排名第二，Wish（85371 元）、亚马逊（80947 元）分列三、四位。在平均月薪 8 万元以上的 4 家企业中，3 家为外企，凸显出国际巨头在 AI 人才争夺中的 “财大气粗”。

“外企的优势不仅在于高薪，还在于完善的培训体系和前沿的技术布局。” 一位从微软跳槽的 AI 工程师表示，外企更注重长期研发，能接触到全球最顶尖的技术资源，这对追求技术深度的人才吸引力更大。

2. 热招企业：字节跳动断层领先，垂直企业崛起

在热招企业榜单中，互联网大厂占据主导地位。字节跳动以 29.83 的招聘指数 “断层领先”，小红书（18.32）的招聘需求超过阿里巴巴（12.25）、蚂蚁集团（12.00）、腾讯（9.26）等传统大厂，成为 2025 年 AI 人才招聘的 “黑马”。

与此同时，AI 垂直企业的招聘需求也在快速增长。MiniMax（3.55）、小鹏汽车（2.88）、智谱 AI（2.51）等企业纷纷上榜，它们虽然规模不及互联网大厂，但专注于 AI 细分领域，能为人才提供更核心的技术岗位和更快的晋升空间，吸引了不少资深人才加入。

3. 未来趋势：人才争夺进入 “深水区”，双向价值认同成关键

报告指出，2025 年之后，AI 人才竞争将从 “增量争夺” 转向 “存量深耕”，本质是企业面向未来的战略投资。这一阶段的竞争将围绕三大命题展开：

• 需求升级：从 “单点应用” 到 “全链赋能”。企业既需要能突破底层技术的科学家，也需要懂业务、能落地的工程化人才，形成 “技术研发 + 行业应用” 的全链条人才布局。
• 标准重构：从 “技术深度” 到 “产业价值”。未来的 AI 人才，不仅要掌握算法技术，还要理解行业痛点和商业逻辑，能将技术转化为实际的商业价值，形成 “技术 + 商业” 的复合能力。
• 格局分化：AI 原生企业与大厂的差异化竞争。大厂凭借资源优势吸引应届生和资深人才，而 AI 原生企业则以扁平化组织、创新氛围吸引追求突破的人才，形成 “各有侧重” 的竞争格局。

脉脉高聘分析师认为，未来的 AI 人才招聘，核心是构建 “双向价值认同”：企业要找到契合自身发展阶段的人才，人才也要找到能释放潜能的平台。这需要企业提升人才评估的专业性，也需要人才明确自身的职业定位，在快速变化的市场中实现 “精准匹配”。

（1）企业端：从 “高薪抢人” 到 “生态留才”

面对 AI 人才高流动性的现状，单纯靠高薪已难以留住核心人才，企业开始转向 “构建人才生态”，通过多维度激励实现长期绑定。

腾讯 AI Lab 推出 “技术合伙人计划”，对顶尖算法人才开放核心项目决策权，给予项目分红和股权激励，同时提供与高校联合研发的机会，让人才既能获得商业回报，又能实现技术突破。该计划实施半年后，核心团队留存率提升至 85%，较之前提高 30 个百分点。

中小企业则采取 “差异化竞争” 策略。杭州某 AI 医疗创业公司，虽然薪资无法与大厂匹敌，但通过 “项目制激励” 吸引人才 —— 核心成员可参与医疗 AI 产品的商业化分成，且公司为人才提供与三甲医院合作的临床数据资源。这种 “技术落地 + 收益共享” 的模式，成功吸引了 3 位来自大厂的算法工程师加入。

此外，企业还在优化人才评估体系。过去招聘 AI 人才多关注 “技术能力”，如今更看重 “产业适配度”。字节跳动在招聘 AI 产品经理时，会设置 “行业场景测试”，要求候选人针对教育、医疗等具体领域设计 AI 产品方案，通过实战能力判断是否契合岗位需求，避免 “技术强但不懂业务” 的人才浪费。

（2）人才端：从 “追逐高薪” 到 “价值深耕”

对 AI 从业者而言，市场的激烈竞争也在倒逼职业规划升级。过去 “跳槽涨薪” 的单一逻辑逐渐失效，越来越多人才开始关注 “长期职业价值”。

有 5 年 AI 算法经验的李工程师，在收到某大厂年薪 180 万的 offer 时，最终选择了一家年薪 150 万的 AI 医疗公司。“大厂薪资虽高，但项目多是成熟业务的优化；而这家医疗公司能让我主导 AI 辅助诊断模型的研发，技术落地后能真正解决临床痛点，这种价值感更吸引我。” 他的选择代表了一批资深 AI 人才的职业转向：从 “追求短期薪资” 到 “深耕垂直领域”，通过积累行业经验构建差异化竞争力。

应届生群体也在调整求职策略。过去多数 AI 相关专业应届生优先选择互联网大厂，2025 年以来，选择 AI 垂直企业或传统行业 AI 部门的比例明显上升。清华大学计算机系硕士王同学，放弃了字节跳动的算法岗 offer，加入某车企智驾部门：“智驾是 AI 落地的重要场景，能接触到从算法研发到整车测试的全流程，这种跨领域经验在未来更有竞争力。”

4. 行业挑战与应对：人才缺口与培养体系的矛盾

尽管 AI 人才市场 “供需两旺”，但结构性缺口依然存在。报告显示，大模型算法、AI 芯片研发、AI 伦理等前沿领域的人才缺口超过 80 万，而传统算法岗位因求职者扎堆，竞争反而加剧。

这一矛盾的根源在于 “人才培养体系滞后于行业需求”。高校 AI 相关专业课程仍以理论教学为主，与企业实际需求存在脱节。为此，企业与高校开始联合探索 “定向培养” 模式。

英伟达与清华大学合作开设 “大模型专项班”，课程内容由英伟达工程师与高校教授共同设计，涵盖大模型训练、优化、部署全流程，学生还可参与英伟达的实际项目实习。首届专项班毕业生就业率达 100%，其中 80% 进入英伟达、华为等企业的核心 AI 岗位，薪资较普通计算机专业毕业生高出 40%。

职业教育机构也在填补市场空白。某在线教育平台推出 “AI 算法工程师实战营”，课程聚焦搜广推、大模型应用等企业高频需求，通过 “理论 + 项目实战” 的模式，帮助计算机专业毕业生快速掌握岗位技能。数据显示，该训练营学员平均就业率达 92%，入职后 3 个月内就能独立承担项目，远超行业平均水平。

六、结语：AI 人才市场的 “长期主义” 时代来临

2025 年的 AI 人才争夺战，已不再是 “谁开的薪资高谁就能赢” 的简单博弈，而是进入了 “拼生态、拼价值、拼匹配” 的深水区。对企业而言，需要跳出 “短期抢人” 的思维，通过构建人才生态、优化评估体系，找到与自身发展契合的人才；对从业者而言，要摆脱 “跳槽涨薪” 的路径依赖，通过深耕垂直领域、提升复合能力，实现长期职业价值。

随着 AI 技术向更多行业渗透，人才需求将从 “技术型” 向 “产业型” 转变，那些既懂技术又懂业务的 “AI + 行业” 复合人才，将成为市场的香饽饽。而企业与人才的 “双向价值认同”，也将成为推动 AI 产业健康发展的核心动力 —— 只有当企业能为人才提供成长平台，人才能为企业创造商业价值时，AI 人才市场才能告别 “野蛮生长”，进入可持续发展的 “长期主义” 时代。

对于即将进入 AI 领域的求职者，报告给出了三点建议：一是优先选择 “AI + 行业” 的垂直赛道，如 AI 医疗、AI 制造，避免扎堆传统互联网算法岗；二是注重 “实战能力” 培养，通过参与开源项目、实习等积累项目经验；三是关注企业的 “人才培养体系”，选择能提供长期成长机会的平台，而非单纯追求高薪。

对企业而言，也要做好三件事：一是明确自身的人才需求定位，避免盲目跟风招聘顶尖人才；二是构建 “短期激励 + 长期绑定” 的薪酬体系，提升核心人才留存率；三是参与人才培养，通过与高校、职业机构合作，缓解结构性人才缺口。

AI 浪潮下，人才永远是最核心的竞争力。但真正的成功，不在于一时的 “抢人” 胜利，而在于建立企业与人才共赢的长期关系 —— 这才是 AI 人才市场未来的终极答案。

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