2026年春招AI岗位激增8.7倍，大厂纷纷抢占人才，AI科学家月薪破13万。文章分析了AI岗位暴涨的原因、大厂抢人策略及职场焦虑，指出AI能力已成为职场新技能，并探讨了AI人才抢夺战后的可能发展趋势。对于想要抓住AI红利的程序员，尤其是小白，文章建议积极学习AI技能，以应对职场变化。

AI抢人抢疯了：2026春招背后的生存逻辑

2026年5月13日，脉脉高聘人才智库发布了《脉脉2026春招职场洞察报告》。

报告中的一个数字，在脉脉上被转发了5000多次：AI岗位新发量同比激增8.7倍。

一位脉脉用户在报告发布当天发帖：

“我做了8年后端，现在每天学3小时AI，还是怕被淘汰。54%的程序员都在焦虑，我不是一个人。”

这条帖子获得了1200+赞，评论区里满是"同龄人"、“我也是”、"35岁马上到了"的共鸣。

这不是"狼来了"的故事。

这是2026年春天，中国互联网大厂正在发生的真实人才战争。

数字背后的抢人战：

AI岗位为什么暴涨8.7倍？

《脉脉2026春招职场洞察报告》显示的数据，值得逐字拆解：

第

一、AI岗位量同比激增8.7倍，占新经济岗位比重从2.78%飙升至22.03%。

这意味着每10个新经济岗位中，现在有2.2个是AI岗。而一年前，这个比例是0.28个。

为什么会暴涨？三个原因：

大厂AI战略全面加速。

字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度在2026年春节后，都宣布了"AI超级入口"战略。

字节的豆包、阿里的通义千问、腾讯的混元、百度的文心一言，都在抢用户、抢场景、抢生态，但所有这些的前提，是抢人。

没有AI人才，再好的战略也只是PPT。

具身智能赛道一夜爆发。

报告特别提到，“具身智能岗位量暴增15倍”。这是2026年新出现的赛道，机器人、智能硬件、自动驾驶，都在往"具身智能"方向靠拢。

大疆、小米、追觅等公司，在2026年春招中疯狂抢人，给出的薪资甚至超过了一些互联网大厂。

AI对传统岗位的"替代焦虑"反向推动招聘。

报告中一个有趣的数据：95%的新经济人在用AI工具，其中41%表示"如果不会用AI，担心半年内被淘汰"。

这种焦虑，推动了很多公司"提前储备AI人才"，不是因为现在需要，而是因为"怕落后"。

第

二、AI科学家/负责人平均月薪达132,796元，全行业断层领跑。

这个数字，是其他技术岗位的3-5倍，数据这么高是因为供需严重失衡。

报告数据显示，高性能计算工程师进入"4岗抢1人"的紧缺局面。

不是"人找工作"，而是"工作找人"。

第三，新经济行业新发岗位量同比增长22.6%，但人才供需比从2.45降至2.09。

这个数据容易被误解。

22. 6%的岗位增长，听起来是"就业市场回暖"，确实，相比2025年的寒冬，2026年春招确实回暖了。

但人才供需比从2.45（约2.5个人争1个岗位）降到2.09（约2个人争1个岗位），意味着竞争依然激烈，只是从"惨烈"变成了"激烈"。

而且，这种"回暖"是结构性的：

AI岗位爆发，但传统岗位（如后端开发、产品经理、运营等）并没有明显增长。

换句话说，如果你不是AI相关岗位，2026年春招并没有变得更友好。

大厂抢人策略：

字节依然是霸主，但大疆们正在追赶

报告发布了"热招公司排名"，前20名中：

字节跳动位列热招公司第一。

这并不意外。

字节在2026年春节期间投入巨大资源推广"豆包"AI助手，春节红包雨+春晚合作，让豆包DAU（日活跃用户）一度突破1.5亿。

用户增长背后，是巨大的AI人才需求。

大疆跃居第二。

这是一个新变化。

一年前，大疆还不在前10。

但2026年，大疆在具身智能（机器人、无人机AI）赛道疯狂抢人，给出的薪资甚至超过了一些互联网大厂。

一位脉脉用户发帖：“大疆给的薪资，比我在字节高了30%，但工作强度也高了50%。去不去？”

小红书、腾讯、美团、蚂蚁集团等企业持续位居前列。

这些公司虽然在AI战略上不如字节激进，但也在稳步扩招AI人才。

特别是小红书，2026年5月28日宣布拿下世界杯转播权，正在从"社区平台"向"内容+电商+AI"三引擎转型。

对AI推荐算法、AIGC内容生成等人才需求大增。

MiniMax、追觅等AI和智能硬件公司进入前20。

这是"AI新势力"的崛起。

这些公司虽然规模不如字节、腾讯，但在AI专项领域（如多模态大模型、具身智能硬件）有独特优势，对顶级AI人才的吸引力正在上升。

一个值得注意的变化：

报告中提到，“AI岗位不仅在一线城市，杭州、成都、南京等新一线城市的AI岗位渗透率也在快速提升”。

杭州（28.54%）、北京（30.17%）是AI岗位渗透率最高的两个城市。这意味着，AI人才争夺战，正在从"北上深"走向"全国化"。

职场人的焦虑：

54%的程序员在担心什么？

报告中最触动我的数据，不是"AI岗位增长8.7倍"，而是这个：近四成程序员的绩效考核，已正式纳入AI能力相关指标。

一位脉脉用户在5月15日发帖：

“我们公司这个月开始，绩效考核加了一条：‘是否使用AI工具提升工作效率’。不会用AI的，绩效直接扣10%。我做了6年后端，现在每天都在学Prompt Engineering。”

这条帖子获得了800+赞。

54%的程序员有职场焦虑，这个数字不算意外，但值得深挖：

焦虑来源一：“我会被AI替代吗？”

报告中，95%的新经济人在用AI工具。

但"用AI工具"和"不被AI替代"是两回事。

很多程序员担心的是：当AI能写80%的代码时，公司还需要那么多程序员吗？

焦虑来源二：“我不年轻了，竞争不过应届生。”

脉脉上有一个高频话题：“35岁程序员，还有公司要吗？”

2026年春招，AI岗位确实在扩招，但扩招的主要是应届生和3年以内经验的年轻人。

有5年以上经验的程序员，如果不转型AI，反而可能面临更大的职场压力。

焦虑来源三：“AI能力变成了新的’卡脖子’技能。”

就像10年前"不会用Git"可能被淘汰一样，现在"不会用AI工具"可能成为职场短板。

而且，AI能力的门槛还在快速提升：

从"会用ChatGPT"到"会训练垂直领域小模型"，可能只需要1-2年时间。

但也有积极信号：

报告显示，“新经济行业新发岗位平均月薪从4.42万元涨到4.96万元”。

虽然涨幅不算巨大，但至少说明：AI人才的紧缺，正在推高整体薪资水平。

如果你愿意学AI、愿意转型，机会还是很多的。

抢人战之后，会发生什么？

回到我们开篇的那个场景：一位脉脉用户发帖说"我做了8年后端，现在每天学3小时AI，还是怕被淘汰"。

这个场景，可能在未来12-24个月内，成为中国互联网大厂的"新常态"。

AI人才的"薪资泡沫"，会不会在2027-2028年破裂？

现在AI岗位薪资高，很大程度上是因为"供需失衡"。

但当各大厂都招够了AI人才、当AI工具变得更易用（不需要那么多人训练模型），AI岗位的薪资会不会回归理性？

如果你现在为了高薪转AI，2年后会不会面临新的职场危机？

"AI能力纳入绩效考核"会变成新的"996"吗？

当公司开始考核"是否使用AI工具提升效率"，会不会出现新的"表演式加班"，不是真的用AI提升效率，而是表演"我在用AI"？

这种考核，会不会加剧职场内卷？

35岁以上程序员，真的没有机会了吗？

报告中有一个数据没有直接说，但隐含在其中：AI岗位虽然扩招，但主要招的是年轻人。

35岁以上的程序员，如果不转型管理岗，是不是真的会被边缘化？

有没有可能，"AI+行业经验"的组合，反而让35岁以上的程序员有了新的价值？

这些问题，没有标准答案。但值得每一个在大厂打拼的人，认真想一想。

最后

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。

现在的市场，已经用数据给程序员指明了方向：学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！

看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer，很多人心里都动了心，但真正的难题来了：零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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