原文观点梳理总结：
AI 行业人才供需不是单纯的 “缺人” 或 “人多”，而是结构性矛盾：算法等高端岗位薪资涨 20% 仍招不到合适的人，基础开发岗却求职过剩，甚至要砍掉一半名额。
国家 “人工智能 +” 行动有明确的阶段目标，不是模糊的概念：2027 年 AI 要与科技、产业等 6 大领域深度融合，智能体普及率超 70%；2030 年普及率冲 90%，智能经济成核心增长极；2035 年全面进入智能经济和智能社会，且有实打实的产业数据支撑，2024 年产业规模已破 7000 亿元，2025 年 4 月 AI 相关企业达 21.4 万家，每天近 200 家诞生。
AI 商业化早已落地，路径有明显特点：国内先在 HR、财税等需降本增效的垂直场景落地并产生收入；大厂布局的泛 C 端 AI 应用多免费抢市场；率先商业化的企业多面向海外，以图像编辑、视频生成产品为主。
AI 对就业的影响不只是 “抢饭碗”，更在创造新机会：美国软件工程师岗位减少，但人形机器人领域 2025 年二季度招聘同比暴增 398.1%，生成式 AI 系统测试员、AI 训练师等新职业涌现，传统行业如银行、医院也在抢 AI 相关人才，且新职业更有技术含量和不可替代性，2030 年将催生 7 种需人机协同的热门职业。
入行 AI 不一定要从头开发 AI，关键是会用 AI 解决问题：企业更看重实战能力和复合思维，比如 AI 数据工程师要会整理数据喂给 AI，AI + 汉语言可做智能内容创作，AI + 法律能做合同审查；产学研结合很重要，像联想与高校合作，让学生从产业痛点出发做科研，毕业就能上手项目；软能力（解决问题、沟通等）和硬技能同等重要。
#衍度 #行业探秘局 #行业认知 #AI政策 #AI #行业趋势 #行业信息差 #风口行业 #AI风口
AI 行业人才供需不是单纯的 “缺人” 或 “人多”，而是结构性矛盾：算法等高端岗位薪资涨 20% 仍招不到合适的人，基础开发岗却求职过剩，甚至要砍掉一半名额。
国家 “人工智能 +” 行动有明确的阶段目标，不是模糊的概念：2027 年 AI 要与科技、产业等 6 大领域深度融合，智能体普及率超 70%；2030 年普及率冲 90%，智能经济成核心增长极；2035 年全面进入智能经济和智能社会，且有实打实的产业数据支撑，2024 年产业规模已破 7000 亿元，2025 年 4 月 AI 相关企业达 21.4 万家，每天近 200 家诞生。
AI 商业化早已落地，路径有明显特点：国内先在 HR、财税等需降本增效的垂直场景落地并产生收入；大厂布局的泛 C 端 AI 应用多免费抢市场；率先商业化的企业多面向海外，以图像编辑、视频生成产品为主。
AI 对就业的影响不只是 “抢饭碗”，更在创造新机会：美国软件工程师岗位减少，但人形机器人领域 2025 年二季度招聘同比暴增 398.1%，生成式 AI 系统测试员、AI 训练师等新职业涌现，传统行业如银行、医院也在抢 AI 相关人才，且新职业更有技术含量和不可替代性，2030 年将催生 7 种需人机协同的热门职业。
入行 AI 不一定要从头开发 AI，关键是会用 AI 解决问题：企业更看重实战能力和复合思维，比如 AI 数据工程师要会整理数据喂给 AI，AI + 汉语言可做智能内容创作，AI + 法律能做合同审查；产学研结合很重要，像联想与高校合作，让学生从产业痛点出发做科研，毕业就能上手项目；软能力（解决问题、沟通等）和硬技能同等重要。
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