根據 LinkedIn 經濟圖譜研究的估計，儘管整體經濟的招聘轉弱，人工智慧投資自2023年以來已在美國創造超過75萬個新職位。這波擴張遠遠超出軟體開發範疇：資料標註、工程以及資料中心建設，正將 AI 支出轉化為橫跨數位與實體基礎設施的就業機會。

金融評論媒體 The Kobeissi Letter 於10月4日在 X 上發文，突顯了這波激增的規模：

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 (經 X)

《華爾街日報》引用的 LinkedIn 估計顯示，資料標註員——即為用於訓練與評估 AI 系統的文字、影像和音訊加上標籤的工作者——在2024年至2026年間創造了約28.2萬個職位，成為 AI 帶動就業成長的最大單一來源。資料中心新增約11.7萬個職位，AI 工程師則貢獻另外10.5萬個。

三大類別構成大部分新增職位

這三個類別合計約50.4萬個職位，佔2023年以來所通報 AI 相關就業的大多數。招聘組合中還包括約2.9萬個 AI 部門主管（Head of AI）職位，以及1.5萬個前線部署工程師（forward-deployed engineer）職位——這類職位將工程師直接派駐客戶端，讓 AI 系統投入運作——反映企業對領導與業務導入專業人才的需求日增。

LinkedIn 8月的研究發現，美國 AI 職缺自2023年以來大致翻倍。薪酬水準也明顯高於一般非 AI 職位：典型的 AI 職缺年薪約為17.7萬美元，是一般非 AI 職位約8萬的兩倍以上。

AI 工程師也已超越機器學習工程師，成為 LinkedIn 上最常見的 AI 職業，前線部署工程師排名第三。AI 副總裁（VP of AI）職缺則增加約六倍。

需求也正擴及專業職位之外。LinkedIn 通報，美國要求 AI 素養技能的職位年增70%，顯示即使主要職責並非建構模型，雇主也日益尋求能夠使用 AI 工具的員工。

資料中心深化 AI 對勞動市場的影響

實體基礎設施正成為另一個主要就業管道。LinkedIn 表示，隨著運算容量擴充，全球資料中心勞動力——即建造與營運用於訓練和運行 AI 模型的伺服器設施的人員——自2017年以來已翻倍。《華爾街日報》引用經濟學家 Stijn Van Nieuwerburgh 的估計指出，2025年至2032年間，美國資料中心及相關 AI 基礎設施投資可能達到10.3兆美元。該總額平均約佔美國 GDP 的3.6%，顯示 AI 基礎設施的資本支出如今已遠遠超出科技公司的範疇。

這波就業激增也與放緩的全國招聘形成對比。美國勞工統計局通報，9月非農就業人數僅新增2.9萬人，失業率則為4.2%。7月與8月的就業數據合計下修6萬個職位。這種反差凸顯了 AI 相關需求與整體就業趨勢的明顯分化。未來的月度就業報告及 LinkedIn 後續的研究發布，將顯示這種分化是否持續。

不過，取得 AI 就業機會的族群仍然集中。LinkedIn 發現，91%的 AI 工作者至少擁有學士學位。2025年，女性僅佔美國 AI 新進員工的26%，顯示快速的職位創造並未轉化為均等的參與。

資料來源：LinkedIn 經濟圖譜 — 2026年勞動市場報告 · 美國勞工統計局 — 就業狀況 · LinkedIn 新聞 · 原始報導：Blockonomi