不怕AI搶工作!7大類職業成「鐵飯碗」:工程、護理、資安⋯月薪上看10萬元
不怕AI搶工作!7大類職業成「鐵飯碗」:工程、護理、資安⋯月薪上看10萬元

人工智慧正在重塑就業市場,但並不是所有的工作都可以被AI取代!

據外媒《Money Talks News》報導,仍有部分工作會在AI盛行的未來持續保持需求,同時有不錯的收入。報導也整理出7大「不容易被AI取代的工作領域」,如醫療人員、教育領域等職缺。

一、醫療保健專業人員

台灣醫療保健產業因人口老化持續成長,護理人員、照顧服務員和社會工作者的需求顯著。據Commonwealth Fund的台灣醫療體系報告,全民健康保險(NHI)覆蓋率達99%,推動醫療服務普及,增加相關職位需求。

護理師 :必須畢業於公立或私立專科以上的護理相關科系,例如護理、護理助產等,並通過「專技高考護理師考試」,該考試涵蓋基本護理學、解剖生理學等專業科目;新人平均月薪約53,000至55,995元新台幣,工作6至10年後,月薪可達70,000元以上。

社會工作者 必須修讀社會工作相關系所,取得專科、大學或研究所學位,並通過「專技高考社會工作師」考試,取得社工師證照,才能以「社工師」名義執業。社工人員起薪約38,898元,隨著年資增加,月薪可達50,000至60,000元;督導級別則約45,566元起。

二、技術工種

技術工種如電工、技工和建築工人因手工技能需求高,AI難以取代,台灣基礎設施投資如5G和風電項目推動需求。根據Michael Page台灣薪資指南2025,這些職位提供穩定性和高薪。

水電工 :需完成學徒制或職業訓練,取得技工執照。根據104人力銀行,平均月薪約NT$45,000,部分高技能角色可達NT$60,000。

技工 :通常需汽車或機械工程等等職業教育背景,如汽車技工、機械技工可依年資月領NT3,8000至NT60,000不等。

建築工人 :入行門檻相對低,但高技能角色需工程學位,外籍勞工常參與。根據主計總處,平均月薪約NT$35,000至NT$50,000。但若達到師傅等級,日薪可達2,500至4,500元,以日薪4,500元工作25天計算,月薪可達約112,500元。

三、教育工作

教育角色在台灣至關重要,特別是教師和輔導員,AI雖能輔助教學,但無法取代人際互動。

教師 :就讀開設師資培育中心的大專院校(如國立臺灣師範大學),修習教育學程,並通過教師資格檢定(涵蓋教育理論及教學設計),通過教檢後,需進行半年至一年的教學實習,並參加各縣市教師甄選,由校長聘任並進入編制。 薪資方面依年資和薪級,每月約32,850元至55,510元不等,但綜合加給後,多數正式教師月薪約在60,000元至70,000元之間。

代課教師 :需具備合格教師證書,若無教師證,需修畢師資職前教育課程並取得修畢證明書。聘任超過三個月的代課教師需經公開甄選,由校長聘任,並經教師評審委員會審查通過;薪資主要以鐘點費計算,每節課約400元(50分鐘)。

四、心理健康專業人員

隨著心理健康意識提升,台灣對諮商師、治療師和社會工作者的需求增長。政府也有提供免費心理諮商服務,顯示需求上升。

專業諮商師 :需修讀心理或諮商相關研究所,並取得碩士學位,並完成至少兩年的實習,並參加國家心理師考試,考試通過後可取得「諮商心理師」資格;初入行者月薪約3萬至4萬元;有7年以上經驗者可達6萬至7萬元。

心理衛生社工 :需具備社會工作相關系所的學士或碩士學位,並通過社會工作師國家考試,取得專業資格。心理衛生社工起薪約44,896元至50,199元不等,取決於學歷及是否持有證照,若包含風險加給(每月3,000元)及年終獎金(約1.5個月薪資),全年收入可達60萬至70萬元。

五、公共安全和保安角色

警察、消防員和網路安全專家在台灣執行需人類判斷和快速決策的重要角色,因此難以自動化。

警察 :每月薪資待遇可達52,000~63,000元,以四等行政警察為例,即使是菜鳥警員月薪可達5萬以上,若再加上超勤津貼即破6萬元。若非警校體系出身,必須透過一般警察特考考取資格。

消防員 :消防員的招考途徑主要透過「一般警察特考」中的「消防警察人員類別」,薪資包含本俸、專業加給、危險加給、超勤加給等。舉例而言,四等消防警察:起薪約為新台幣4萬至5萬元,加上各種加給,總薪資可能達到6萬元以上。

資安專員 :需電腦科學或相關學位,部分需CompTIA Security+或CISSP認證。根據人力網站公開資訊,起薪約NT$40,000,資深職可達NT$100,000以上。

六、創意職業

行銷、使用者體驗設計和寫作等創意職業在台灣蓬勃發展,AI工具輔助但仍需人類創意。

行銷專業人員 :需行銷或商務相關學位,實務經驗重要。根據104人力銀行,薪資範圍為NT$40,000至超過NT$100,000,視經驗而定。

UX設計師: 需設計教育和作品集,雖不需要程式編寫背景,但需熟悉設計工具如Adobe XD、Figma、Sketch等,並知悉如何進行用戶訪談、可用性測試及數據分析,了解使用者需求與痛點;新人月薪約新台幣48,000元至60,000元,資深職月薪可達80,000元以上。

七、綠能工作

台灣投資綠能如太陽能、風能和環境工程項目不少,可推動相關職位需求。

太陽能板安裝人員 :通常不要求大學學位,但需具備高中或同等學力。可參加職業訓練課程,例如勞動部技能檢定中心提供的「太陽光電設置乙級技術士」檢定,需累計800至1600小時的相關職業訓練。入門級技術人員月薪約38,000至65,000元;隨著經驗增加,薪資可達70,000元以上,尤其在大型工程或專案中負責管理工作。

環境工程師 :至少需具備環境工程、化學工程或土木工程等相關科系的專科以上學歷,得熟悉環保法規及環境管理標準(如ISO 14001),並具備數據分析和解決問題的能力,並熟悉設計軟體如AutoCAD。新人月薪約41,500至45,600元;年資10年後月薪可達70,000至100,000元,視專案規模與公司而定。

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資料來源:moneytalksnews

關鍵字: #職場 #工作術
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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