HOLA。麦肯锡预测，到2030年，中国具备AI产品构建能力的人才需求，可能达到约600万，但预计供给只有约200万，缺口接近400万。这个数字，今年国家发改委转载的一份国家信息中心研究里，也再次引用了。

但我觉得，“缺400万人”还不是最重要的信息。真正值得普通职场人关注的是：中国到底缺什么样的AI人才？不是所有会写代码、会用ChatGPT、Claude、豆包的人，都会站在这个缺口里。

我把现在和未来中国最需要的AI人才，拆成了四层。

第一层，造AI的人。包括顶尖AI科学家、基础算法人才、AI芯片架构师、系统和算力人才。这是整个金字塔最尖的一层，也是中国长期最缺的一层。国家信息中心今年的研究专门提到，芯片架构师、底层算法创新科学家等基础研发人才仍然明显不足。

这类人决定中国AI的上限，但坦白说，它不是绝大多数普通职场人的转型机会。数学、算法、芯片，需要很多年的专业积累，不是上三个月AI课就能完成的。

第二层，把AI做成产品的人。这里包括AI工程师、Agent开发工程师、AI产品经理、解决方案架构师。也是2026年需求增长最快的一层。

智联招聘今年上半年的数据很有意思：AI产品经理职位数同比增长87.7%，AI智能体相关技术人才招聘需求增长244%，人工智能工程师需供比达到2.62，相当于一个求职者平均对应约2.6个招聘需求。AI行业已经不只是缺“训练模型的人”，而是在大量缺“把模型变成产品的人”。

为什么？因为模型已经有了，企业下一步的问题变成：怎么接数据库？怎么接工作流？Agent怎么调用工具？出错谁兜底？怎么让100个人真的用起来？

第三层，我认为未来数量最大的一层：把AI带进产业的人。AI+汽车、AI+制造、AI+医疗、AI+金融、AI+电商、AI+教育……这类岗位最重要的特点，不是AI排在前面，而是那个“+”。

2026年，汽车研发制造行业的人工智能工程师需供比已经达到8.2；新能源行业人工智能工程师职位数同比增长38.2%。现在连中央企业的AI培训，都在明确强调培养“AI+工业制造”的复合型人才。

什么意思？未来企业不会只招一个懂AI的人，然后让他解决所有行业问题。它更需要一个干过十年制造的人懂AI，一个医生懂AI，一个供应链负责人懂AI，一个销售负责人懂AI。

最近我看到很多特别有意思的案例。一个做了23年餐饮的总厨，现在变成了“AI厨房研发总厨”。一年时间，他教会AI大厨3000多道菜，把几十年的经验拆成数据和标准。一个资深讲师，也可以把多年积累的教学教研方法，变成AI课程研发。我也给自己做了【vv燕文内容中台】，现在同时跑多个系列，选题、资料、脚本和进度都不会乱。

这可能才是很多资深职场人的机会。

第四层，经常被忽略，但我认为会越来越值钱：把AI变成生意的人。AI销售、解决方案顾问、交付、客户成功、运营、GTM、商业化负责人。智联的数据已经出现一个明显变化：AI行业招聘TOP15里，人事、销售、产品这些非技术岗位开始进入榜单，AI公司正在从单纯“研发驱动”，走向“研发+商业化”。

我自己做了十几年市场和流量，今年又在带AI项目，特别能感受到这个变化。产品能跑起来只是第一关，后面还有一连串问题：客户为什么买？怎么买？怎么交付？怎么计算ROI？怎么从一个客户复制到一百个客户？

这些事情，算法不会自动帮你解决。所以如果让我画一张未来中国AI人才图谱，我会这样画：最底层，是科学家、算法、芯片和算力人才，负责造AI。往上一层，是AI工程师、Agent开发和AI产品经理，负责把AI做成产品。再往上一层，是AI+制造、医疗、金融、电商、教育等产业复合型人才，负责把AI带进真实世界。最后一层，是销售、运营、交付和商业化人才，负责把技术变成收入和结果。

前两层决定中国AI能不能做出来，后两层决定中国AI能不能真正进入千行百业。

所以我做了8年面试官以后，现在再看一个人的职业竞争力，我越来越不只看“你懂不懂AI”。我更想问三个问题：你原来最懂什么？AI能重构其中哪段工作？你有没有一个真实项目，证明自己把这件事做成过？

未来最危险的人，不一定是不懂AI的人，而是除了使用AI工具，没有任何行业积累的人。而最值钱的人，也未必是最懂模型参数的人。很可能是那些拥有五年、十年行业经验，又突然学会用AI重新做一遍自己行业的人。

我把这四层人才继续拆成了12类岗位，整理成一份《中国AI人才机会地图》，里面有岗位需求、适合背景、核心能力、作品集和转型路径。想要评论区敲1，我发给你。

中国AI下一阶段真正的竞争，不只是模型之争，也是人才之争。而这一次，机会可能不只属于程序员。

我是vv燕文，【AI创投圈】第六期。下周一见，Chao。