如果你最近剛好看到了兩份報告，很容易會產生一種奇怪的割裂感。
一份來自新加坡人力部（MOM）：2025年總就業人數增加了5.55萬人，比2024年還多出1萬多人；失業率保持在2%的低位；今年經濟前景更樂觀，GDP增長預期上調到2%至4%。怎麼看都是「形勢一片大好」。
數據來源：MOM
而另一份來自知名諮詢公司埃森哲（Accenture）：新加坡ICT（信息與通信技術）行業的初級崗位招聘量，從2022年到2025年下降了38%；超過一半的企業表示未來三年將放緩甚至停止招聘入門級員工。
一邊是就業總量在漲，另一邊是年輕人入行的門在變窄。
這到底是怎麼回事？2026年的新加坡職場，正在發生什麼深層變化？
明明產生了5.5萬個新崗位
為啥依舊很難找工作？
先看MOM那份《2025年第四季度勞動市場報告》里的核心數字。
去年新增的工作崗位中，非居民（主要是外籍員工）占了4.39萬個，本地居民只占了1.16萬個。
換算一下：每5個新工作里，差不多4個給了外國人。
這不是什麼秘密。MOM自己也解釋了原因：新加坡25歲至64歲居民的勞動參與率已經達到85.9%，全球最高那一檔。意思就是——能上班的本地人基本都在上班了，剩下的「閒人」真的不多，很難再從「閒置勞動力」里擠出大量新增就業。
那新增的崗位從哪兒來？建築、製造、餐飲、行政支持……尤其是建築業、製造業這些體力密集的行業，幾乎就全靠外勞撐著。
2025年第四季度的數據更直觀：居民就業只增長了3100人，非居民卻猛增了1.46萬人。建築業、零售業、行政服務業的年底補人，基本全靠外勞。
這樣的情況用大白話總結一下就是，總量增長帶來的狂歡，其實和本地人沒太大關係，因為他們分到的蛋糕其實不大。
可是，這類工作往往有個共同點：本地人不是那麼願意做、或者人力缺口確實巨大。如果非要說是外國人搶了本地人的工作，其實也有點太想當然。
而另一方面，本地居民的就業增長也不是沒有亮點——主要集中在金融與保險、醫療與社會服務這些高技能、更「高大上」的行業。
但好巧不巧，這些行業的坑位本來就有限，競爭也激烈。一個本地大學畢業生想進投行或醫院行政崗，面對的不僅是同齡人，還有大批有經驗的海歸和轉行者。
於是第一重夾擊出現了：你不去工地，不想站櫃檯，想進寫字樓，但寫字樓里的新增坑位本來就少。
比外勞更猛的對手，叫作AI
如果說跟外勞競爭是一個「老問題」，那AI帶來的就是「新劇本」。
埃森哲的調查里有一組數據值得多看兩眼：
90%的新加坡企業已經在部署AI；
73%在試驗代理式AI（能自主完成任務的智能體）；
53%的企業計劃未來三年放緩或停止招聘入門級員工；
最直觀的結果是：ICT行業的初級崗位招聘量，三年跌了38%。在所有職業組別中跌幅最大。原因聽上去很殘酷——那些做雜活、重複勞動、按固定規則執行的日常活兒，正在被機器人和代碼無情壓縮。
報告中有句話非常毒舌但一針見血：「企業正在技術層面大步前進，但在人才轉型上根本沒動」 。
這不是未來預言，這是已經發生的事實。
以前一個公司要招初級程式設計師、測試員、數據錄入、基礎IT支持，現在這些活兒的一部分被AI工具取代了。不是說完全不需要人了，而是需要的「人」變少了，要求也變高了。
舉個例子。以前一個初級數據分析師的核心工作是：取數、清洗、做表、寫簡單的結論報告。現在老闆會問：「你能不能同時用AI工具把這些流程自動化？你負責的是驗證邏輯、找異常、跟業務部門對齊——而不是手工做表。」
聽起來是同一崗位，但技能棧完全不同了。
更微妙的是，萬寶盛華（ManpowerGroup）的全球人才短缺調查顯示，2025年新加坡最難招的技能，第一名是「AI模型與應用程式開發」（26%的企業提到），第二名是「AI素養」（25%）。傳統的IT和數據技能反而掉到了第七位。
企業一邊壓縮初級崗位，一邊喊著招不到「會用AI的人」。求職者一邊投了幾十份簡歷沒迴音，一邊覺得自己明明會編程、會辦公軟體、英語流利。
這不是供需總量的問題，是供需錯配的問題。
很多人會問：既然AI這麼厲害，那裁員情況怎麼樣？
MOM的報告顯示，2025年居民PMET（專業人士、經理、行政人員）的裁員比例確實有所上升——每1000人中有10.1人被裁，高於2024年的8.6人。信息通信、金融服務、專業服務這些白領集中的行業，反而是裁員的重災區。
但官方用了一個很微妙的詞：「持續的重組和技能轉型」。
翻譯一下就是：不是公司不行了要砍人，而是崗位的「形狀」變了，你的技能包沒有跟著變。
但值得注意的是，新加坡整體失業率仍然很低（去年12月為2%），職位空缺數量依然多於失業人數。也就是說，工作機會確實存在，只是不是為你現在掌握的那套技能存在的。
JobStreet by SEEK的數據也印證了這一點：求職申請大量集中在會計、物流、行政運營等傳統領域，而企業的招聘需求正在向更專業、更技術化的方向轉移。結果是簡歷收了一大堆，合適的人挑不出來幾個。
這就形成了第二重夾擊：你跟不上技能升級的速度，就會被擠出去；而外面還有一大批正努力學會新工具的人在搶你的位置。
政府和企業的嘗試：
在焦慮中努力，在努力中焦慮
面對這種局面，政府和企業的反應其實也不算慢。
就在兩個月前公布的2026年度財政預算案中，政府把TechSkills Accelerator（TeSA）項目擴大到了非科技行業從業者，先從律師、會計師這些「文本密集型」職業開始，培訓實用的AI技能。
人力部也為僱主推出了職業轉換項目（Career Conversion Programmes）和技能未來職場發展補助（SkillsFuture Workforce Development Grant），單個企業最高可拿到15萬新元、70%的項目補貼。
總理兼財政部長黃循財在預算案視頻中也直接提到了大家的焦慮：「我知道很多新加坡人對就業感到擔憂，尤其是快速的技術變革和不確定的外部環境。」
針對目前的新加坡勞動力市場，埃森哲則在報告中給了三條建議：1）把AI當成工作流程的重構，而不是單純的技術升級；2）通過重新設計初級崗位來培養人才，而不是直接砍掉；3）在工作流程中嵌入AI素養的培訓，而不是一年搞兩次形式化的講座。
但問題在於，在現在越來越微妙的求職大環境下，埃森哲報告里還藏了一個不太好看的數字：只有23%的員工相信，僱主在引入AI時會優先考慮員工的利益。
這不是技術問題，這是信任問題。
員工覺得「公司搞AI是為了省錢裁人」，公司覺得「員工學得太慢跟不上」。 兩邊都沒全錯，兩邊也都沒全對。
說了這麼多，最後總要落到「那我能怎麼辦」上。
椰子不打算說「終身學習」「擁抱變化」這種正確的廢話。下面三條，是從數據報告里反推出來的、比較實在的觀察。
第一，別再把自己定義為某一個崗位的「入門級」。
「初級程式設計師」「初級數據分析師」這些標籤，正在失去意義。企業要的不是「會寫Python的小白」，而是「能用AI工具處理複雜任務的執行者」。你可以在簡歷里寫的不是「我學過什麼課程」，而是添加類似「我用Copilot把周報生成時間從兩小時壓縮到20分鐘」這類文字。
第二，主動製造「人機協作」的小案例。
不需要等公司培訓你。拿你手頭最枯燥的一項工作試試：能不能用ChatGPT、Copilot、或者任何免費AI工具把它加速50%以上？如果能，這就是你面試時最有力的證明。未來職場的分水嶺不是「你會不會用AI」（因為它太籠統），而是「你有沒有用AI做出過可量化的改進」。
第三，接受一個現實：有些崗位真的回不來了。
MOM預測2026年勞動市場繼續擴張，但居民就業增長可能會持平甚至略慢於去年。擴張的部分，一大半在外勞密集型行業，另一小半在高技能的AI相關崗位。中間那層——不做體力活、不寫代碼、也不指揮AI——是最容易被忽略的。
椰子不是要所有人都去轉行做程式設計師。而是建議不管你現在在哪個崗位都需要想一件事：AI能取代我工作的哪些部分？而我還能做好剩下的工作嗎？
在當今社會，新加坡的勞動市場一直依賴本地與外勞的混合模式，這個基本盤短期內不會變。但AI的加入，正在悄悄改寫遊戲的玩法。
就業總數在漲，不代表你的那扇門還開著。機會總會有，只是它的形狀變了，敲門的方式也得跟著變。
椰子的一位朋友和前不久椰子吐槽說：「我現在每天上班，感覺自己更像一個馴獸師——AI是那頭獅子，我拿著凳子指揮它，別咬人，去銜球。」
這可能就是2026年職場最精準的比喻。馴獸師永遠比獅子值錢，前提是你手裡有那張能讓它服從命令的小板凳。
