美国"高度受AI影响"岗位的招聘广告薪资自2021年初以来累计上涨46%
知名宏观分析平台the kobeissi letter(由亚当·科贝西创立)近期公布的数据显示,美国"高度受AI影响"岗位的招聘广告薪资自2021年初以来累计上涨46%,涨幅显著高于全美整体招聘薪资39%的涨幅,以及"低度受AI影响"岗位仅25%的涨幅。
该数据将岗位按受AI影响程度分为三档:高度受AI影响岗位招聘薪资涨幅达46%;中度受AI影响岗位涨幅为41%;全美所有招聘岗位整体涨幅为39%;低度受AI影响岗位涨幅仅25%。三档之间的薪资差距自2025年年中开始明显拉大,并在今年持续扩大。该平台将这一分化解读为,雇主正在为AI相关岗位的人才展开更激烈的争夺,导致美国整体薪酬结构正在被AI重塑。
普华永道2026年6月发布的"全球AI就业晴雨表"报告提供了方向一致的独立数据:报告分析了27个国家超过10亿条招聘广告后发现,具备AI技能的岗位薪资溢价达到62%,高于上一年度的57%;受AI高度影响的公司整体薪资涨幅为24%,高于受AI影响最小公司的17%;AI相关岗位数量增速达69%,约为整体就业市场9%增速的8倍;入门级AI相关岗位自2019年以来增长35%,而其他入门级岗位同期反而萎缩10%。
不过并非所有研究都支持这一结论。阿波罗全球管理公司首席经济学家托斯滕·斯洛克团队利用anthropic经济指数与美国劳工部薪资数据比对后发现,2023年之后,高AI敞口岗位(包括计算机程序员、客服代表和金融分析师等)的实际薪资增速反而比低敞口岗位低6.7个百分点,相关员工整体年薪损失约合280亿美元,约580万美国劳动者(占劳动力总数3.7%)目前从事这类高敞口岗位;摩根大通策略师菲尔·坎波雷亚莱将此解读为,相关岗位员工"更担心丢掉工作,因此不再像过去那样要求加薪"。
美国芝加哥联储的研究则给出更为温和的结论:2019年至2024年间,受AI影响最大的岗位就业人数增长了4.05%,而受影响较小的岗位反而出现裁员,但同一时期各类岗位的薪酬普遍上涨,AI敞口程度对薪酬涨幅没有产生系统性区分;该研究认为,AI敞口指标更适合被视为"职业结构重组"的信号,而非直接预示岗位流失或涨薪的指标。耶鲁大学预算实验室2025年10月的研究同样发现,chatgpt发布33个月后,尚未观察到明显的劳动力市场冲击。
这场围绕AI与薪资关系的争论,本质上反映了不同数据来源和统计口径下得出的不同结论:以岗位招聘广告和公司整体薪资水平为统计对象的研究(如the kobeissi letter引用的数据、普华永道报告)更容易捕捉到AI相关新增岗位和技能溢价带来的薪资抬升效应,受益方是掌握AI相关技能、议价能力强的求职者,以及积极招募AI人才的雇主;而聚焦具体存量岗位实际薪资增速的研究(如阿波罗的分析)则捕捉到了AI自动化对特定重复性、可替代性岗位从业者议价能力的压制效应,承压方是在AI渗透较深行业里从事可被部分替代工作、缺乏议价能力的在职员工。
值得注意的是,这两类看似矛盾的研究结论并非互斥——它们描述的很可能是同一现象的两个侧面:AI相关新增岗位和顶尖AI技能人才的薪资溢价持续扩大,与此同时,传统岗位中可被AI部分替代的在职员工则面临实际加薪空间被压缩,两种力量同时发生,共同构成了当前美国劳动力市场"两极分化"的薪酬图景。
来源:公开信息
ABAB AI 解读
类似的技术驱动型薪资分化在历史上并非首次出现。20世纪90年代至2000年代初互联网技术普及期间,具备编程和数据处理技能的岗位薪资涨幅同样显著跑赢整体劳动力市场,形成了当时被称为"数字鸿沟"的薪酬分化现象;更早的类比则是20世纪80年代计算机化浪潮中,经济学家戴维·奥托等人提出的"技能偏向型技术变革"理论——每一轮通用技术革命,都会先在掌握新技术的少数群体中制造薪资溢价,再逐步向更广泛劳动力群体扩散或替代。这次以the kobeissi letter数据和普华永道报告为代表的"AI敞口岗位涨薪更快"叙事,本质上是这一历史规律在AI周期中的最新版本。
资金和人才争夺的路径清晰可见——普华永道数据显示,AI相关岗位数量增速达到整体就业市场的8倍,入门级AI岗位自2019年以来增长35%,而其他入门级岗位同期萎缩10%,说明企业正在把招聘预算和培训资源集中投向AI相关技能人才,形成"赢家通吃"的人才争夺战;与此同时,阿波罗的研究揭示了资金路径的另一面——对于那些技能可被AI部分替代、缺乏议价能力的在职员工(如客服代表、初级程序员),企业选择的不是加薪挽留,而是利用其"更担心丢掉工作"的心理压低加薪幅度,把原本可能用于普遍加薪的预算,转移到争夺稀缺AI人才的战场上。
当前劳动力市场所处的阶段,与2000年代初互联网泡沫破裂前后的技能溢价分化期高度相似——彼时具备网页开发、数据库管理技能的从业者薪资一路走高,而传统办公室行政岗位薪资则相对停滞。不同的是,这一轮AI驱动的分化速度明显更快:普华永道报告显示,AI技能薪资溢价一年内就从57%升至62%,这一分化速度远超历史上历次技术革命周期,说明劳动力市场正处于"技能重新定价"的加速阶段,而非渐进调整阶段。
这本质上属于技术替代与定价权转移的叠加——一方面,掌握AI相关技能的劳动力群体获得了显著更强的议价能力,其薪资定价权从"整体劳动力市场供需"转移到"稀缺AI技能供需";另一方面,可被AI部分替代的传统岗位从业者,其议价权则被系统性削弱,薪资增速被压制。机制层面看,这种双向分化之所以能同时发生,是因为AI技术对不同岗位的作用机制截然相反:对少数高技能岗位,AI扩大了个体劳动生产率和不可替代性,从而提升薪资定价权;对大量中低技能、任务可标准化的岗位,AI则直接压缩了雇主对该岗位从业者的依赖程度,削弱了后者的谈判筹码。这两股力量同时作用于同一个劳动力市场,正是当前"AI敞口岗位涨薪更快"与"AI敞口岗位实际薪资受压"两种研究结论看似矛盾、实则并存的根本原因。
ABAB News · 认知定律
同一次技术革命,能同时制造赢家和输家
稀缺的技能才能定价,可替代的技能只能议价
涨薪的是不可替代的人,压薪的是可被替代的岗位