兩組看起來很矛盾的數據：
2025年，新加坡出現了約8.4萬個AI相關招聘崗位。
與此同時，2026年第二季度，新加坡有約4500人被裁員。
一邊在搶AI相關人才，一邊又有人被裁。
看起來矛盾，其實背後反映的是同一個變化：
AI正在改變企業需要什麼樣的人。
01 AI衝擊初級崗
世界經濟論壇預測，到2030年全球將有9200萬個崗位被AI替代。
在新加坡，這不是遙遠的未來，是正在發生的事。
但AI替代的不是"整個職業"，而是職業裡面那些可標準化、可複製、可數字化的具體任務。
哪些崗位最危險？看替代率：
數據錄入員：95%-99%。OCR識別加Excel自動化，基本不需要人了。
標準化客服/電話銷售：90%-95%。AI語音和聊天機器人7×24小時在線，頭部企業的AI承接量已經超過70%。
基礎會計/出納：85%-98%。發票識別、記帳、報稅全流程自動完成。新加坡某保險公司去年直接砍掉一半初級行政崗。
初級程式設計師：70%-87%的基礎代碼可以由AI生成。
法律助理/文書：被ChatGPT、Gemini、Perplexity同時列入高風險。
基礎翻譯：Gemini和Claude同時點名的替代對象。
這些崗位有一個共同點：規則清晰，流程可編碼，不需要現場判斷。
如果這些活被AI接走太快，公司還是要資深的人，但不再招那麼多初級的人。
職業梯子的最下面那一級，正在被抽走。
應屆畢業生大概最有體感。
新加坡畢業生6個月內找到全職工作的比例，從2022年的87.5%跌到了2025年的74.4%。拿到零offer的比例從4.1%漲到8.5%。
AI不是唯一原因，但時間節點高度重合。
02 AI崗位 ≠ 程式設計師
看到「AI崗位增加」，很多人第一反應可能是：
是不是以後都要學編程？
其實並不是。
PwC對2025年新加坡招聘職位進行分析後發現：
大約82%的AI相關崗位，並不是專門開發AI的人。
它們屬於「AI使用型崗位」。
真正值錢的，是：
你能不能把AI和自己的專業能力結合起來。
AI並沒有簡單地把工作變成「程式設計師的天下」。
它正在進入原本的普通辦公室工作。
財務、市場、運營、分析、客戶服務……
越來越多崗位都開始要求員工能夠使用AI。
想像兩個市場人員。
第一個人：
每天讓AI寫10篇廣告文案。
第二個人：
懂消費者、懂廣告投放、懂數據分析，同時使用AI快速分析用戶反饋、測試不同文案，再根據數據調整廣告策略。
兩個人都會用AI，但企業真正需要的，是第二種人。因為AI不是他的「技能本身」，而是他的生產力工具。
這也是未來職場可能出現的一個非常明顯的區別：
以前：
專業能力強的人更值錢。
以後可能變成：
專業能力強 + AI能力強的人，更值錢。
03 會AI，就能漲薪嗎?
從目前的數據來看，答案是：
不少行業確實存在明顯的工資溢價。
根據Reeracoen 2025/26新加坡薪資指南及其2026年招聘市場數據，不同AI、數據和AI相關崗位的薪資差距很大。
下面這組數據，可以作為目前新加坡市場上AI相關崗位Top 10及薪資情況的參考：
04 普通人的出路在哪？
不需要恐慌，但需要清醒。
第一，搞清楚你的工作里，哪些是"AI能幹的活"，哪些是"AI幹不了的活"。
AI幹不了：需要現場判斷、人際溝通、情感連接、複雜決策、物理世界靈活操作的事。心理諮詢師、電工、水管工、高級廚師、一線護士——這些崗位的替代率至今低於15-20%。
第二，"會用AI"正在變成像"會用Excel"一樣的基礎技能。
82%的AI崗位不是招工程師，是招"能用AI工具幹活的運營/財務/市場/支持人員"。你不需要會訓練模型，但你得能用AI工具把自己的工作效率提高几倍。
第三，新加坡在花錢幫你轉型。
SkillsFuture有1600多個AI課程，政府補貼50%-70%，中年轉行還有額外4000新幣額度。TeSA從2016年到現在已經幫21000人進入科技崗位、34萬人完成技能提升。
資源就擺在那，剩下的就是一步一步往前走。
05 什麼人更吃香？
其實答案越來越清楚。
不是單純「最懂AI」的人。
而是那些同時擁有兩種能力的人：
專業能力 + AI應用能力。
比如：
懂金融，又能用AI分析資料的人；
懂市場，又能用AI做用戶分析的人；
懂會計，又能用AI提高數據處理效率的人；
懂法律，又能利用AI快速整理大量文件的人；
懂設計，又能把AI融入創作流程的人。
這種人真正的優勢在於：
AI不是他的競爭對手，而是他的工具。
所以如果你現在就在新加坡工作，或者準備畢業、換工作，其實不妨問自己一個很簡單的問題：
如果明天公司開始全面使用AI，我的工作會因為它變得更值錢，還是更容易被替代？
這個問題，可能比「AI會不會搶我的工作」，更值得提前想清楚。
