根据LinkedIn基于其经济图谱（Economic Graph）研究得出的估计，尽管美国整体经济的招聘有所走弱，人工智能投资自2023年以来已在美国创造超过75万个新就业岗位。这一扩张远远超出软件开发领域：数据标注、工程以及数据中心建设正在将AI支出转化为数字和实体基础设施领域的就业。

金融评论媒体The Kobeissi Letter在10月4日发布于X的一则帖子中强调了这波增长规模：

AI-related employment is surging: AI-linked roles have accounted for more than +750,000 new jobs created in the US since 2023, according to LinkedIn estimates. This surge has been led by data annotators, with +282,000 new positions created, followed by data center jobs at… pic.twitter.com/wQALBnA4Vj

— The Kobeissi Letter (@KobeissiLetter) October 4, 2026 (via X)

《华尔街日报》援引的LinkedIn估计显示，数据标注员——即为用于训练和评估AI系统的文本、图像和音频添加标签的工作人员——在2024年至2026年间创造了约28.2万个岗位，成为AI驱动就业增长的最大单一来源。数据中心增加了约11.7万个岗位，AI工程师则贡献了另外10.5万个。

三大类别构成大部分增幅

这三个类别合计约50.4万个岗位，占2023年以来报告的AI相关就业的大部分。招聘构成还包括约2.9万个AI负责人（Head of AI）岗位和1.5万个前置部署工程师（forward-deployed engineer）岗位——即直接派驻客户处、负责将AI系统投入运行的工程师——反映出对领导力和业务实施专长日益增长的需求。

LinkedIn 8月的研究发现，美国AI职位发布数量自2023年以来大约翻倍。薪酬水平仍大幅高于普通非AI岗位：AI岗位发布的典型年薪约为17.7万美元，是普通非AI岗位约8万美元的两倍以上。

AI工程师还超越了机器学习工程师，成为LinkedIn上最常见的AI职业，前置部署工程师排名第三。AI副总裁（VP of AI）的职位发布数量增长了约六倍。

需求也在向专业岗位之外扩展。LinkedIn报告称，美国要求AI素养技能的岗位同比增长70%，这一转变表明，即使其主要职责并非构建模型，雇主也越来越多地寻求能够使用AI工具的员工。

数据中心加深AI对劳动力市场的影响

实体基础设施正成为另一个重要的就业渠道。LinkedIn表示，随着算力扩张，全球数据中心劳动力——即建造和运营用于训练和运行AI模型的服务器设施的人员——自2017年以来已经翻倍。《华尔街日报》援引经济学家Stijn Van Nieuwerburgh的估计称，2025年至2032年间，美国数据中心及相关AI基础设施投资可能达到10.3万亿美元。这一总额平均每年约占美国GDP的3.6%，显示出AI基础设施的资本支出如今已远远超出科技公司范畴。

这波就业激增与更缓慢的全国招聘形成鲜明对比。美国劳工统计局报告称，9月仅新增2.9万个非农就业岗位而失业率为4.2%。7月和8月的就业数据合计被下修6万个。这一反差凸显出AI相关需求与整体就业趋势的背离程度。即将发布的月度就业报告以及LinkedIn后续的研究成果将表明这种背离是否会持续。

然而，获得AI就业机会的群体仍然集中。LinkedIn发现，91%的AI从业者拥有学士及以上学位。2025年，女性仅占美国AI岗位新雇员的26%，表明就业岗位的快速创造并未转化为均衡的参与度。

资料来源：LinkedIn Economic Graph — Labor Market Report 2026 · U.S. Bureau of Labor Statistics — Employment Situation · LinkedIn News · 原始报道：Blockonomi