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2026年春招数据显示，AI岗位数量激增，薪资大幅提升，但竞争也日益激烈。文章分析了AI领域的K型分化，指出高薪AI科学家和具身智能工程师需求旺盛，但普通岗位薪资增长有限。同时，职场人自费使用AI工具现象普遍，AI正从工具向标准转变。春招市场回暖，但岗位供需分化明显，企业更注重能力而非经验。对于想抓住AI风口的小白和程序员，文章建议提升技术栈，关注高薪AI领域，并主动学习AI工具以提升竞争力。

2026年的春招结束了，按照惯例，我们尝试总结今年有哪些新趋势新形式。

2026年春招，如果只看一个数据，我会选，岗位量涨22.6%，⼈才供需⽐从2.45降⾄2.09，春招回暖了，求职竞争也缓和了。

但如果你往深看一层，会发现两个截然不同的世界：

一个世界里，AI科学家年薪轻松突破160万，高性能计算工程师4个岗位抢1个人，猎头追着人开百万年包。

另一个世界里，1年以内经验的岗位缩招12%，近七成求职者投了几十份简历依然没有入职。

2026春招的撕裂感，比以往任何时候都更剧烈。

经济学中的K型分化概念这两年特别火，在职场上，一种类似的分化似乎正在上演。

如果要为这种分化寻找理由，AI一定名列前茅。

AI不是一个方向
而是整个春招

2026年1-4月，新经济行业新发岗位量同比增长22.60%，而AI岗位的增速是8.7倍，已经是数量级层面的差异了。去年，AI岗位在新经济岗位中占比2.78%，今年直接干到22.03%。也就是说，去年每100个岗位里不到3个和AI沾边，今年是22个。

这不是风口来了，而是地基都在更换。

薪资层面，AI领域平均月薪62,850元，AI科学家/负责人平均月薪132,796元，年薪160万起步。这已经不是高薪的问题了，这是换了一个定价体系。

但先别急着转行。AI岗位虽然暴增，涌入的人也在暴增。人才供需比从1.02升到了1.23，"卷"已经开始蔓延到AI赛道了。

AI内部，分化同样在剧烈进行中。

薪资层面。真正拿到高薪的是做预训练、推理优化的A类技术底座人才，月薪从65,214涨到68,359。而大量涌入的B类应用开发和C类使用型岗位，薪资几乎没动，甚至微降。

岗位层面，具身智能成为AI中最疯狂的存在。招聘指数从36飙到579，暴增15倍。行业正在从实验室走向量产线，企业开始疯狂囤人了。

一个做嵌入式开发的脉友发帖，去年跳槽到一家机器人公司，年包翻倍。“面试的时候都没怎么压价，直接问我想多少。”

但别急着眼红——这些岗位对技术栈的要求极高：SLAM算法、规控算法、嵌入式开发……不是看两本Python入门就能转的。

对个人而言，AI是个不一样的风口，它要求你在站上去之前，就得会飞。

4个产品就有1个"养虾"
4成打工人自费用AI

"养虾"就是用OpenClaw这类自主执行型Agent，把任务丢给AI，它自己跑。

不同岗位养虾的比例不同，比较高的，数据岗26.70%，产品岗26.40%，每四个就有一个在养虾。

AI带来的最大冲击不是替代了程序员，而是人人都是程序员了。

还有一组数据可能会让很多人不舒服：43.62%的AI使用者是自费购买工具的。也就是说，将近一半的人在用自己的钱买AI来干公司的活。不等公司培训，不等领导安排，自己掏钱、自己提效、自己"偷偷进化"。

而公司呢？万人以上公司提供免费AI工具的比例是70.3%，500人以下只有42.5%。大公司在给员工发武器，小公司的员工更多自购装备。差距就是这么拉开的。

更扎心的是，AI正在飞速从"工具"变成了"标准"。38.51%的程序员说公司已将AI能力纳入绩效考核，29.25%说公司在围绕AI能力组织转岗评估。

从程序员到所有岗位，你觉得还要多久？

暖是真的暖，但暖的不一定是你我

2026年春招，确实在变好。

新经济行业新发岗位量涨了22.6%。平均月薪从44,242元涨到49,608元。人才供需比从2.45降到了2.09。

但数据上的"供需比降低"和体感上的"好找工作"，中间隔着可能都不止一整个银河系。

一个扎心的数据：68.88%的求职者到4月底仍然没有入职。将近七成的人投了几十份简历，到头来还在原地等。

体现”分化“的其中一个数据是——投递1-10次的人，入职率反而最高，36.60%。投递50次以上的？26.40%。

甚至没投简历的人拿到offer的比例也很高，他们是咋拿到offer的？

体现”分化“的另一个数据是具体岗位的人才供需比。高性能计算工程师，人才供需比0.26，4个岗位抢1个人。而去年还是0.99，几乎是1岗1人。一年之间，缺口扩大了4倍。还有云计算0.38，导航算法0.46，AI科学家0.66，AIGC算法工程师0.71……全部供不应求。企业不是在招人，是在抢人。

而另一边呢？1年以内经验的新发岗位量，同比下降12.38%——也是唯一缩编的经验段。同时，"经验不限"岗位暴涨54%，说明企业开始放弃按年限卡人，转向能力导向。

企业招人的需求还在，但"养"人的意愿似乎正在下降。

2026春招，市场确实在回暖。但回暖的阳光，不均匀的照在大地上。有人站在风口上，月薪6万被疯抢。有人站在风口外，海投简历无人问。

今年春招的独特之处还远不止这些。

• 职场人的离职原因和入职原因，出现了微妙的分化，钱只在其中一个里排名第一。

• 程序员被冲击的速度和力度超出了很多人的想象，有多少程序员被AI影响了？程序员面对冲击做出了怎样的选择？

• 其他岗位受到了AI多大程度的冲击？

  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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四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）

结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。

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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