AI高薪工作都被誰拿走?千禧世代拿下6成AI長職位、Z世代攻占近7成熱門技術職
AI高薪工作都被誰拿走?千禧世代拿下6成AI長職位、Z世代攻占近7成熱門技術職

在AI狂潮席捲勞動市場之際,AI也創造出成長最快、薪資最優渥的工作機會,但誰能分到這塊大餅?職場社群平台LinkedIn在8月發布的報告《The AI Talent Divide》分析美國市場後指出,AI職缺開出的薪資中位數高達17.7萬美元(約合新台幣552萬元),足足是非AI職缺的兩倍以上。

不過這塊大餅的分配並不平均,30至45歲的千禧世代占AI長(Head of AI)新進人員六成,Z世代(1997~2012年出生)在最搶手的技術職找到出口,但女性只占AI新進人員的26%,九成以上的AI職位則由學士以上學歷者擔任。

AI工作薪資有多高?年薪中位數552萬元,是一般職缺2倍

2026年AI職缺的薪資中位數為17.7萬美元(約合新台幣552萬元),非AI職缺則為8萬美元(約新台幣250萬元),差距超過2倍。

需要留意的是,這是雇主在職缺上開出的薪資、取上下限中點後的中位數,並非從業者的實際到手薪資。差距大到典型AI職缺開出的薪資下限,仍高於典型非AI職缺的薪資上限。

用具體職業對照更有感:美國行政助理薪資中位數約5.4萬美元、教師6.8萬美元、護理師10萬美元、專案經理12.3萬美元、軟體工程師15.8萬美元,執行長22.5萬美元——換句話說,AI職位的中位數已經逼近執行長的水準。而AI職缺的總數,兩年來大約翻了一倍。

哪個世代最吃香?千禧世代掌AI主管職、Z世代搶AI工程師

在各年齡層中,千禧世代是這波浪潮的最大受益者。AI長(Head of AI)是報告中薪資最高的職位,職缺薪資中位數達23.6萬美元,而該職位的新進人員有六成來自千禧世代。

工程師與AI
AI領域的高薪職位,目前仍多被高學歷男性主導。
圖/ ChatGPT

與此同時,Z世代正面臨嚴峻的就業環境。2026年6月,美國22至27歲工作者的失業率為7.2%,高於整體勞動力水準;近年企業更常以導入AI為由,不再雇用年輕人處理初階工作。但AI產業本身反而成了這個世代的出口。

報告指出,在前進部署工程師(Forward Deployed Engineer)與AI工程師(AI Engineer)這兩個目前最搶手的技術職位上,Z世代占新進人員的三分之二以上,薪資中位數分別達19.9萬與16.6萬美元。報告認為,新興AI職位可能正成為年輕工作者進入這個領域的「強力入口」。

相對地,中年人幾乎在AI產業幾乎不見蹤影。X世代在AI工程師職位只占3%、機器學習工程師2%,而在非AI職業是11%。換算下來,中年工作者在AI技術職的密度只有一般職場的四分之一左右。

AI高薪職位仍由男性主導,女性新進人才僅占26%

儘管AI帶來豐厚的經濟回報,性別卻是一道難以跨越的門檻。

2025年的AI新進人員中,女性僅占26%,相較於非AI職業的50%有顯著落差。高階職位的差距更懸殊:女性只占AI長新進人員的20%、AI總監(Director of AI)的26%,以及技術成員(Member of Technical Staff)的18%。

報告中提到,某個AI職業的男性占比每高10個百分點,該職業的薪資中位數約高4.5萬美元。

最接近性別平衡的是資料標註員(Data Annotator),女性占比超過一半,但這也是AI領域中薪資最低的工作,中位數僅約5.1萬美元,甚至低於非AI職缺的8萬美元。

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高薪AI工作不好進,逾9成從業者都有大學學歷

除了性別,教育背景也是能否進入AI高薪殿堂的關鍵。儘管Google、Apple等科技大廠近年陸續取消職缺的學歷門檻,AI職位由學士以上學歷者擔任的比例仍達91%,高於非AI職業的82%,而且這個差距近三年持續擴大。

越高薪的職位越是如此。AI長有98%具學士以上學歷、近70%擁有研究所學位、約20%是博士;AI總監與技術成員也都超過97%具學士以上學歷。從跨職業的關係來看,學士以上占比每高10個百分點,該職業的薪資中位數約高5.2萬美元。

報告指出,AI常被描繪為能「將專業知識民主化」的變革力量,但今天的AI勞動市場,反而比一般職場更集中於高學歷者,尤其在最高薪的職位上。

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資料來源:LinkedIn、Fortune

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

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面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

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而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

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