不是退场，而是换道：一场正在发生的全球重排

过去三年，全球劳动力市场并没有“退场”，而是在低速运转中完成一次更深层的结构性重组：招聘整体放缓、岗位流动变少、竞争更拥挤，但与此同时，新技术与产业迁移又在不断生成新角色与新需求。领英最新的劳动力市场报告显示，全球招聘仍较疫情前低约20%，岗位流动处于十年低位，宏观不确定性与货币政策环境是压住招聘动能的主要变量，而不是人们习惯想象的“AI抢走了工作”。 领英中国区总经理王茜在与我们交流时强调：“我们看到的不是工作消失，而是工作在旋转——岗位、技能、机会出现的方式以及它们所在的地区，都在重新分布。”

这种“旋转”首先体现在一个反直觉的事实：慢招聘并非由AI直接造成。领英数据显示，经济不确定性与货币政策变化是导致招聘走弱的关键驱动，发达经济体的招聘较疫情前下降约20%–35%，而新兴市场仍保持活力，例如印度招聘较疫情前高出40%，阿联酋高出37%。 在国家层面，德国的招聘变化为-17%，而美国为-23%、英国为-25%、法国为-30%、荷兰为-35%。 王茜指出：“当外界把慢招聘简单归因于AI，其实会遮蔽更重要的现实——宏观环境让企业更谨慎，增长预期更保守，招聘自然更慢；真正需要被看见的是结构调整带来的新机会与新能力门槛。”

其次，这种结构调整正在把“拥挤感”推到每一个求职者面前。报告指出，在全球范围内，求职者相对岗位空缺的比例上升到疫情以来的最高水平，劳动力市场变得更具竞争性。 对企业而言，这意味着“人多岗少”的体感更强：申请量上升、筛选成本更高；对个人而言，则是焦虑感与技能错配被放大。王茜将其概括为：“很多人感觉工作更难找，并不代表社会不需要人，而是需要的‘人’变了——需要的技能组合、经验结构、以及跨区域适应能力都在升级。”

更关键的是，“慢”与“新”在同一时间发生。领英报告给出的一个强信号是：AI正在带来一波新岗位，而非单向替代。2023—2025年间，全球新增至少130万份AI相关岗位机会，既包括数据标注员（Data Annotator）这类规模最大的岗位（约77.4万），也包括AI工程师、AI取证分析师、Head of AI，以及增长速度极快的“前置部署工程师/产品经理”（ForwardDeployed Engineer/PM）。 报告同时指出，自2023年以来，“前置部署工程师”岗位增长达42倍，AI工程师岗位增长达13倍。 王茜表示：“这些岗位之所以重要，是因为它们把技术与业务真正黏合在一起：不是为了‘做出AI’，而是为了让AI进入流程、进入产线、进入客户体验，把试验转成生产力。”

这也解释了为什么“新领岗位（newcollar）”会成为观察未来就业的核心切口。报告明确提出，新经济正在把知识工作、先进技术技能与人类优势能力揉合在一起，新领岗位正成为数字经济的“底盘”，需要技术理解、一定的动手能力与持续适应力。 与传统“名校—白领—办公室”的单一路径不同，新领岗位在更宽的人群里打开通道：美国劳工统计局的估计显示，到2030年约60%的新增岗位来自通常不需要学位的职业类别。 王茜强调：“这考虑的是更广的人才供给，也意味着企业和城市的竞争，正在从‘抢同一批简历’转向‘重塑技能与学习体系’。”

如果说AI相关岗位是“新机会”，那么AI基础设施相关岗位则是“新底座”。领英数据显示，过去一年全球数据中心相关岗位净新增超过60万，且美国、英国、印度、德国、巴西五个市场贡献了80%以上的数据中心招聘。 在这些岗位中，既有一线岗位（如数据中心技术员占12%等），也有专业岗位（如数据中心工程师占9%、系统工程师、软件工程师、网络工程师等）。 王茜指出：“当人们讨论AI时容易停留在软件与模型，但真正决定产业扩张速度的，是基础设施与运营人才。数据中心岗位的快速增长，是AI带来的最具‘实体感’的就业变化之一。”

这种变化对中国企业的“全球化/国际化”带来直接冲击：出海不再只是市场拓展和渠道铺设，而是组织能力在多地区、多规则、多文化下的运行能力。报告显示，劳动力市场动能并不平均分布，机会在向少数市场、少数行业集中；例如从行业看，医院与医疗保健（+18%）、教育（+8%）、消费服务（+7%）仍有增长，而专业服务、油气矿业等则明显走弱。 这意味着中国企业在做海外布局与人才规划时，不能用单一国家或单一行业的经验去外推。王茜说：“同样是出海，有的市场是‘增长型招聘’，有的市场是‘存量型竞争’；企业要学会在不同节奏中配置组织、预算与人才。”

更重要的是，人才的跨境流动正在成为新的竞争赛道。领英报告指出，AI工程类人才跨境流动的可能性是普通会员的8倍，人才磁场集中在阿联酋、部分欧洲枢纽和美国，而印度与以色列等市场呈现净输出特征。 对中国企业而言，这意味着两件事：一是出海目的地不只是客户与政策，更是人才供给与人才流动；二是“签证、产业政策、基础设施、教育与培训体系”等看似宏观的变量，会直接影响企业能否在当地建起稳定的人才梯队。王茜指出：“未来的竞争不是谁把办公室开到哪里，而是谁能在不同市场‘招到、留住、用好’关键人才，并让团队在跨文化协作中保持效率与一致性。”

这也是为什么德国与中东（尤其阿联酋）值得被单独放进同一篇观察里：德国是典型的发达经济体样本，整体招聘较疫情前下滑，但在AI相关岗位与跨境人才流动中仍是欧洲枢纽之一； 阿联酋则是中东的“热区”，整体招聘动能显著强于多数发达市场，并且在AI人才竞争中被报告明确标注为人才磁场。 王茜认为：“这背后说明一个趋势——机会正在被重新定价。对企业来说，‘去哪儿做业务’与‘去哪儿建团队’正在变成同一张地图上的两个问题。”

在这种结构性重组里，中国企业的全球化（国际化）更需要从“速度”转向“能力”。报告给企业的答案非常直接：把AI能力与人的能力一起纳入人才战略。组织层面，使用LinkedIn Learning的企业，其员工AI技能增长速度是未使用者的3.4倍； 以技能而非学历/头衔推进内部流动，可使AI人才管道规模增长8.2倍； 借助AI驱动的招聘工具，可将招聘周期缩短约30%； 而在申请量上升的市场里，网络连接的“信号价值”也被量化：求职者若在申请前已与企业员工建立连接，被录用概率提升3.6倍。 王茜总结说：“当劳动力市场更拥挤、更不确定时，企业真正的护城河不是‘多招人’，而是‘更快培养人、更好用人、更会配置人’。这同样适用于出海：技能体系、内部流动、AI整合角色、跨区域组织设计，决定了企业能否把海外增长变成可持续的经营能力。”

因此，与其反复讨论“工作会不会消失”，不如把问题改写为：告诉我们新的岗位正在哪里生成、需要什么技能、哪些市场仍有动能、人才如何跨境流动、组织如何把AI从工具变成生产力。王茜的判断很清晰：“AI不是劳动力市场的终结者，而是变化的加速器。谁更快完成技能重组与组织升级，谁就更能在新的竞争秩序里抓住机会。”在全球招聘放缓、机会更集中、竞争更拥挤的2026年，这句话对中国企业的全球化（国际化）尤为关键：不押注某个岗位名称，不迷信某条单一路径，而是以“技术理解+人类能力”的复合型能力为底座，持续建设跨市场运营的组织韧性与人才梯队，才可能在不确定性里拿到确定的增长。