2026年新经济行业招聘市场回温，AI岗位量同比增长12倍，成为招聘主角，平均月薪达60738元。职场门槛提升，岗位“去初级化”，AI能力成为标配。近六成职场人想跳槽，近半数期望涨薪超20%。大模型算法、产品经理等岗位需求增加。对于想进入AI领域或提升技能的小白和程序员，收藏本文，把握高薪跳槽机会。

新经济行业，指利⽤互联⽹、⼤数据、云计算、⼈⼯智能等技术，诞⽣出新产品、新业态、新商业模式的⾏业。近日，脉脉高聘人才智库发布《2026年1-2月中高端人才求职招聘洞察》。报告显示，2026年1-2月，新经济行业新发岗位量同比增长12.77%，平均月薪同比涨幅达9.2%，招聘市场正在回温。与此同时，新发AI岗位量同比增长约12倍，成为招聘市场的绝对主角。

AI岗位暴涨12倍
成招聘绝对“主战场”

2026年春招的突出变量，就是AI⼈才的争夺成为招聘市场的“主战场”。报告显示，2026年1-2月，新发AI岗位量占新经济整体岗位量的26.23%，而2025年同期仅为2.29%，同比增长约12倍。

薪资上，AI岗位显著领跑。2026年1-2月，新发AI岗位平均月薪达60738元，比新经济行业平均薪资高出26.04%。热招、紧缺、高薪榜TOP10均被AI相关岗位主导，其中AI科学家/负责人平均月薪高达137153元，位列高薪榜榜首。

在人才紧缺程度方面，AI领域人才供需比为0.97，接近供需平衡，但部分细分方向供不应求。高性能计算工程师人才供需比为0.15，相当于7家企业争抢1个人才，最为紧缺。

岗位“去初级化”
AI能力成职场标配

今年的春招，职场门槛正在肉眼可见地抬高，两大趋势明确。

第一，岗位整体“去初级化”，企业更⻘睐“能⽴即上⼿”的⼈才。2026年1-2月的新发岗位中，3年以上经验要求的岗位占比已达73.34%，其中3-5年经验岗位量同比增幅达19%。与之相对，1年以内经验的社招岗位量同比减少约20%，仅占全部岗位的1.23%，初级岗位持续收紧。

第二，AI能力正在变成职场标配。2026年1-2月，新发岗位描述中明确带有“AI”“大模型”关键词的岗位占全部新经济岗位的⽐例，从去年同期的22.35%跃升至34.39%。近八成受访职场人表示，所在公司已经对AI能力提出相关要求，其中35.96%的企业已经提出明确要求，并配套了考核或培训机制。

6成职场人想跳槽
近半数期望涨薪20%

报告显示，在职人群中有跳槽意向的比例达63.62%，跳槽的核心原因排名前二的，分别是“职业发展受限/晋升空间小”“薪资待遇不满意”。而求职时最看重的因素，前两位是“薪资福利”“发展空间/岗位成长性”，钱和发展依然是职场人跳槽的核心驱动力。

涨薪预期上，46%的求职者跳槽涨薪目标超20%，35.15%的人预期涨幅11%-20%，25.17%的人预期涨幅21%-30%，9.4%的求职者对涨薪不抱期待。

在企业选择上，新经济⾏业的职场⼈最想去的企业类型，第一名是“中大型成熟企业”，第二名是“超大规模头部企业”，第三名是“高成长型中小企业或初创公司”，国企、央企、事业单位与外企排名均相对靠后。

此外，随着AI技术的加速落地，企业对大模型算法、产品经理等岗位的需求也在不断增加。大模型算法位居热招榜首位，产品经理和算法工程师也进入热招岗位TOP10，显示出企业在加大AI技术研发力度的同时，也在积极补充产品和管理人才。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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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
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• 使用国产大模型服务
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• 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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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