在人工智能技术深刻重塑全球产业格局与地缘竞争的当下，AI人才已成为国家创新力与战略安全的核心支点，全球各国对AI人才的重视程度日益提升，高端人才争夺日趋白热化。本文将结合近期各国政策与企业动向，从人才分布、人才结构、人才培养三方面分析全球AI人才格局特征，并给出我国人工智能人才队伍建设的建议。
全球AI人才格局正在经历结构性重塑，具有三方面典型特征
1.人才分布：全球AI人才分布具有地域集中特征，但以美为首的国家出于地缘政治安全考虑有望打破人才集中化，促进人才流动向其他国家
当前，北美、欧洲及亚洲部分国家构成AI人才主要聚集区，其中中美两国合计占据57.7%的AI研究人员，规模分别达到6.3万人和5.2万人，具有显著地域集中特征。然而，美国对外政策的转向或将有望促进这一局面的改善。曾经依托开放签证和移民制度保持吸引力的美国，如今计划对43个国家公民实施签证限制，并将H-1B签证分配由随机抽签改为“拼工资、看年资”的加权模式。此类改革虽短期可提高准入门槛，从长远看可能会削弱了人才留美意愿，增加人才流向加拿大、英国、新加坡等更开放地区的可能性。
对我国而言，一方面，美国签证政策改革导致的全球AI人才流动趋势变化，为我国吸引国际AI人才提供了契机，我国近年来在AI领域发展迅速，对国际AI人才具有较强吸引力；另一方面，我国也需要警惕可能面临的挑战。随着国际AI人才流动加剧，其他同样积极吸引人才的国家也会加大在AI领域的投入和政策支持，与我国形成人才竞争。这就要求我国进一步优化人才政策，提升科研和生活环境，不仅要吸引人才，更要留住人才。
2.人才结构：全球AI人才能力重构引发结构性失业，低端岗位大量裁员，高端和新兴岗位出现人才抢夺
一方面，生成式AI对基础岗位的替代效应日益显著。GitHub预测未来五年90%的代码将由AI生成，基础编程岗位需求或骤降28%，其中Java相关岗位的缩减幅度高达67%[3]。Finalroundai数据显示，仅今年便有近7.8万个职位被裁撤，平均每天约491人失业。微软、IBM和谷歌等公司均公开承认裁员与人工智能集成有关，其中IBM在2025年6月裁减8000名人力资源员工，微软裁员6000人，凸显了AI对入门级岗位的直接冲击。另一方面，高端和新兴领域的人才需求却出现爆发式增长。AI训练师岗位需求激增592%，伦理风险评估师的薪资溢价高达45%，显示出AI治理、模型优化与跨学科复合型岗位正在成为新的增长点。
AI 引发的人才能力重构和岗位变化将对我国教育体系提出了新的挑战和要求。在基础教育阶段，需要更加注重培养学生的创新思维、实践能力和跨学科素养，以适应 AI 时代对复合型人才的需求。高等教育层面，专业设置和课程体系需要进行深度调整。基础编程岗位需求下降，促使高校减少相关传统专业的招生规模，同时加大对 AI、数据科学、伦理学等新兴专业的投入。
3.人才培养：全球AI人才供需失衡显著，AI人才需求增长远超培养速度，成熟的培养体系尚待完善
到2027年，美国对AI岗位的需求将高达130万，而具备相关技能的人才不足64.5万，近半数岗位无人可填；欧洲的情况同样紧迫，德国现有AI专业人员仅6.2万，而未来职位缺口或扩大至19-21.9万，占比高达70%；印度预计将有230万个职位空缺，而具备相关技能的专业人员仅有120万，需要对超100万名工人接受再培训。与此同时，全球在AI领域学术培养体系的产出远远跟不上产业增长，相关岗位年均增长率高达31.7%，而学士、硕士、博士毕业生的增速仅为8.2%、8.5%、2.9%，亟需各国从教育体系到再培训机制展开系统性改革，以适应人工智能时代对多层次、多类型人才的迫切需求。
与美欧印类似，我国也面临着人才短缺的困境。众多 AI 企业在进行技术研发、产品创新和市场拓展时，常常因缺乏足够的专业人才而受限。我国需结合自身的国情和产业需求，构建具有中国特色的 AI 人才培养模式。
我国应对措施及相关策略建议
1.抓住美国人才政策收紧的窗口期，释放有吸引力的引才政策和专属通道
当前美国出于地缘政治安全考虑收紧移民和签证政策，我国应抓住这一窗口期，主动优化海外高层次人才引进机制，打造全球AI人才“蓄水池”。一是加快建立以“国家需求导向、市场机制运作”为核心的海外引才平台，重点面向在美受政策影响的青年人才，提供更具吸引力的科研环境、薪酬待遇和职业发展路径。二是建议在粤港澳大湾区、长三角、京津冀等创新资源密集区域设立“国际AI人才特区”，在签证、居留、子女教育、科研经费等方面给予政策突破，形成对全球高端AI人才的磁吸效应。
2.以产业升级需求为导向，重塑AI人才结构，构建“国家主导、企业参与、社会协同”的AI人才培养体系
全球AI人才结构正在经历深刻重构，基础岗位被AI替代的趋势不可逆转，而高端和新兴岗位需求激增。我国必须主动适应这一变化，以产业升级需求为导向，果断压缩传统编程、数据标注等低端岗位的规模化培养，将教育资源向AI训练师、伦理风险评估师、模型架构师等新兴岗位倾斜。建议在高校和职业院校中设立“AI新兴岗位人才培养专项”，通过课程设置、师资配备、实践基地等方面的系统性改革，培养一批具备跨学科知识背景、熟悉AI治理规则、能够驾驭复杂系统的复合型人才。
同时，系统性构建“国家主导、企业参与、社会协同”的AI人才培养体系，破解供需失衡难题。在国家层面，应制定《AI人才培养国家行动计划》，明确未来5-10年AI人才培养的规模、结构和质量目标，将AI教育纳入国民教育体系的基础环节，推动在中小学阶段普及AI通识教育，在高等教育阶段扩大AI相关学科招生规模；在企业层面，应鼓励头部企业建立“企业大学”或“AI人才培训中心”，通过“订单式培养”“学徒制”等方式，将企业实际需求深度嵌入人才培养过程，缩短人才从校园到职场的适应周期；在社会层面，应支持行业协会、培训机构、在线教育平台等社会力量参与AI人才培养，形成多元化、多层次的培养格局。
