科锐国际曾诚2026全球数字经济大会主旨分享： AI人才版图正在重构

从模型研发到产业落地，AI人才需求重心正在迁移

在曾诚看来，AI人才需求最显著的变化，是正在沿着价值链持续向应用端和产业端迁移。

数据显示，模型研发岗位仍保持增长，但增速趋于平稳；与此同时，Agent开发、RAG工程、提示词工程、模型部署与推理优化等岗位快速增长；具身感知与决策、机器人运动与操控、端侧 AI 工程等方向，也成为当前AI人才市场最活跃的新赛道之一。

“AI竞争正在从‘谁拥有模型’，转向‘谁能更快把模型变成生产力’。”曾诚表示，未来最具价值的人才，不一定是训练模型的人，而是能够将模型融入业务场景、推动商业价值落地的人。

这一变化背后，折射出AI产业发展逻辑的深刻转变。随着大模型能力逐步趋于普及，产业竞争的关键正在从技术突破转向场景创新和应用落地，能够打通技术与业务之间“最后一公里”的人才价值将持续提升。

AI时代的人才标准正在重新定义

随着AI应用不断深入，企业对于人才能力的要求也在持续升级。数据显示，Python、C++等传统开发能力依然是AI岗位的基础门槛，但增长最快的技能需求已转向Cursor、Claude、Agent、RAG等AI开发工具与应用框架。与此同时，模型部署、推理优化、数据工程等工程化能力的重要性持续提升。

曾诚认为，企业关注的已不只是“会开发”，而是“会利用AI提升开发效率和业务价值”。 如今，AI人才能力正呈现“基础能力稳定、工程能力强化、 AI Native能力崛起”的发展特征。

基于长期服务实践，曾诚观察到，AI时代的人才模型正从传统“T型人才”向“π型人才”演进。相比单一技术深度，企业越来越看重同时具备技术能力与行业洞察能力的复合型人才。