卓越人才解决方案提供商翰德（Hudson）日前发布《2026 人才趋势报告》（以下简称 " 报告 "），深入剖析今年中国人才市场的最新趋势与薪资动态。
报告指出，2026 年，中国经济在 " 宏观审慎 " 与 " 科技跃迁 " 的合力中寻找新的平衡点。一边是稳健的宏观政策为转型构筑安全垫，一边是人工智能重塑千行百业，两股力量共同驱动人才市场呈现两大鲜明特征。一方面，AI 加速从试点迈向规模化落地，在催生高薪岗位的同时，亦推动流程化职位加速替代；另一方面，"K 型分化 " 成为贯穿各行业的主导逻辑——资源向高价值领域集聚，低价值领域持续承压。在此背景下，职场人选择在保守中求变，在择业更趋谨慎的同时积极拥抱技术变革、探索更灵活的工作模式。
翰德大中华区首席执行官于志伟表示：" 在 2026 年这个新旧动能转换的关键节点，我们清晰地看到，AI 正从辅助工具演变为重塑业务流程的重要力量，并推动资源向核心业务与关键角色加速集聚。这不仅是一场技术变革，也让企业与个人重新思考一个问题——在 AI 时代，人类真正的价值是什么。理解这一点，并学会与 AI 协同创造价值，或许才是未来竞争力的关键。"
AI 加速落地，谁在涨薪，谁在被替代？
2026 年，AI 技术的规模化落地无疑是人才市场最重要的叙事线。近日以 OpenClaw 为代表的新一代 AI 智能体更标志着 AI 实现了从 " 交互生成内容 " 向 " 自主执行任务 " 的关键质变，为 AI 驱动的全新时代打开了无尽的想象空间。随着 AI 日益深度嵌入各行业的生产流程与核心决策，这场技术变革在人才市场上投射出了双重图景：一面是 AI 相关岗位薪资水涨船高，另一面是流程化、标准化职位正面临被替代的危险，未能拥抱 AI 的传统岗位压力不断加剧。
以最具代表性的科技与互联网行业为例，报告指出，2025 年 AI 技术类岗位需求同比增长逾 40%。今年，随着大模型向垂直化深耕，掌握垂直领域大模型训练及优化能力的人才供需比降至约 0.3，即三个岗位仅能匹配一位合适候选人。大模型算法、多模态算法、AI 基础设施搭建、AI 智能体研发等人才的跳槽薪资涨幅普遍达到 20%-50%。
在大模型赋予机器认知能力的同时，具身智能则让 AI 走出数字世界，加速与物理世界交互，这将兼具机械控制与 AI 算法融合能力的复合型技术人才的跳槽薪资涨幅推升至 50% 以上。同样，在非技术类职能中，借助 AI 进行产品研发或生成内容洞察的产品经理和广告投放等人才的跳槽薪资涨幅也达到 15%-40%。
这波涨薪的另一面，是未能拥抱 AI 的岗位正在被加速替代。例如软件工程师岗位，传统软件开发需求整体已下降约 25%，但 AI 应用开发需求却增长 60% 以上。这一替代逻辑并不局限于科技与互联网行业。以所有企业日常运营中不可或缺的供应链与采购领域为例，订单 / 发票手动录入核对、基础数据统计报表等重复性工作相关岗位招聘量下降 40%-50%，但熟悉 AI 工具的候选人薪资提升空间却达 15-20%。
K 型分化：资源向头部加速集中
与 AI 潮同步发生的，是一场关于 " 资源向何处去 " 的重新洗牌。2026 年，随着宏观政策趋稳，企业更加注重风险管理和确定性增长，整体人才策略也转向保守，人才筛选与决策周期随之延长。在此背景下，多个行业呈现 "K 型分化 "：高价值赛道虹吸大部分资源，低价值领域日益承压，企业将资源集中于与业务增长点高度契合的强差异化人才。
例如消费品行业，满足极致质价比、健康功能或情绪价值的品类增长空间相对稳定，而缺乏差异化的传统品类增长动能持续减弱。反映在人才需求上，那些擅长成本控制与效率优化、深谙用户心理、能够将健康化趋势转为产品研发力或将功能价值转化为可感知的情感共鸣的人才成为企业竞相争夺的对象。
又如在制造业领域，传统机械制造需求收缩，但高端装备、低空经济、机器人等前沿赛道却高薪难求一人。以机器人产业为例，机器人算法工程师、软硬件开发工程师、智能产线调度师、预测性运维工程师等岗位需求持续增加。同样的逻辑也适用于商业航天、新材料等高精尖细分领域。这些赛道共同的特点是研发设计和高级管理人才极度稀缺，研发工程师、资深 AI 工程师、智能制造项目负责人成为企业争夺的焦点。
上述分化也体现在具体职能岗位上。以互联网行业的设计岗为例，尽管负责流程执行的基础设计岗需求大幅收缩 50% 以上，但 " 策略型 " 高阶人才仍然受到青睐。所谓 " 策略 "，是指设计师不能只提供 " 好看 " 的视觉呈现，而是要理解业务与用户需求，能够用设计解决实际问题，例如支撑品牌溢价等。
人才的 " 双重逻辑 "：保守与求变并存
在 AI 加速落地与人才市场 K 型分化的共同影响下，职场人的行为选择也呈现出鲜明特征——既保守，又求变。这看似矛盾的两种取向，反映出一种更为理性的职业策略：他们不轻易跳槽，但对新机会保持开放。这种 " 谨慎中的主动性 "，正是职场人在经历多年波动后形成的成熟的职业适应力。
保守的一面，是职场人对宏观环境变化的真实反应。这一点也在《2026 翰德人才趋势调研问卷》中得到了印证。调研结果显示，74% 的受访者对跳槽持 " 不打算 " 或 " 谨慎看机会 " 态度，择业决策整体偏向保守。人才流动明显趋于 " 避险 "，大量候选人开始转向那些政策支持明确、周期波动较小、具备技术壁垒的细分赛道或头部平台。
以金融行业为例，在一级市场，国资背景与政策导向成为重要的确定性来源，更多人才将流向擅长国资合作机制、理解政策导向、深耕硬科技等国家战略领域的投资机构。在二级市场，确定性则体现为平台的稳健性与资源厚度，头部基金的马太效应进一步强化，对中小机构人才的虹吸效应愈发明显。
求变的一面，则体现在职场人对技术变革与雇佣模式的双重突破上。调研结果显示，高达 88% 的受访者已在工作中使用 AI，其中 28% 为深度使用者。此外，高达 64% 的受访者表示 AI 提升了工作效率，更有 30% 已明确感受到岗位职责正在被重塑，迫使其必须持续学习新技能以适应变化。与此同时，职场人对雇佣模式的接受度也在拓宽，高达 71% 的受访者对合同制、顾问制等灵活用工模式持开放接受态度，以增强自身抵御不确定性的能力。
随着上述趋势不断演进，人才市场的竞争逻辑也在发生变化。翰德认为，过去依赖平台发展的职业路径正逐渐弱化，个人需要更多依靠自身能力积累，尤其是 AI 相关能力与跨领域复合能力，以提升长期竞争力。同理，对企业而言，理解 K 型分化、识别头部人才、构建适配 AI 时代的人才梯队，将是穿越周期的根本。
注：数据皆来自翰德一线招聘观察及《2026 翰德人才趋势调研问卷》结果。
