2026年伊始，科技界与经济学界的两则重磅言论，为今年的职场前景定下了一个充满张力与思辨的基调。

近日消息，芯片巨头AMD的掌门人苏姿丰（Lisa Su）在CES展上掷地有声地宣布：AI并未放缓招聘，公司正在积极寻找并扩大招聘那些具备“AI先锋”（AI forward）特质的人才。她将AI定位为人类能力的“扩音器”，认为其本质是增强而非取代。

就在苏姿丰发声的前一天，是明尼阿波利斯联储主席尼尔・卡什卡利（Neel Kashkari）的审慎预警：AI正导致大公司放缓招聘，未来劳动力市场可能呈现“低招聘、低裁员”的态势。

这两种看似矛盾的观点，并非简单的对错之争，而是揭示了AI革命浪潮下，劳动力市场正在发生的深刻结构性剧变。

苏姿丰的观点，代表了处于技术变革中心的先锋企业视角——它们正全力拥抱AI，将其深度融入核心业务流程（如AMD将AI用于芯片设计、制造和测试全流程），因此对能驾驭这一新工具的人才求贤若渴。而卡什卡利的观察，则可能更广泛地反映了大多数传统行业和企业在面对AI冲击时的初期反应：在看清技术对岗位的具体影响、完成组织与流程的重构之前，采取谨慎的观望与收缩策略。

并非AI是否会减少工作总量，而是工作本身的性质、所需的技能以及组织的形态正在被彻底重塑。对于每一位职场人而言，理解这场变革的底层逻辑，并主动锻造与之匹配的新竞争力，是2026年乃至未来十年生存与发展的关键。

一、战略视角：

从“工具应用”到“组织DNA”的重塑

企业对待AI的态度，正从战术性的效率工具，转向战略性的核心驱动力。这直接决定了人才需求的走向。

苏姿丰的言论表明，像AMD这样的科技领军者，已将AI视为业务增长和竞争的核心引擎。其招聘重点向“AI前瞻性”人才转移，是一种主动的战略性人才储备。这背后的逻辑是，AI不再仅仅是IT部门或某个业务单元的工具，而是像血液一样渗透到产品研发、生产制造、市场营销等所有环节。因此，企业需要的不再是只会执行固定流程的员工，而是能理解AI潜力、并能将其创造性应用于本职工作的“AI原生”思维者。

这一趋势并非孤例。我们观察到，越来越多的行业领导者开始从顶层设计上，将AI视为驱动组织进化的核心伙伴。这意味着，企业的竞争战略与人才战略必须高度协同。未来，不具备AI思维和能力的企业，可能面临被淘汰的风险；而无法融入AI工作流的个人，则可能面临岗位价值衰减的危机。

链股观点：企业战略的AI化转型，不是购买几套软件或成立一个AI实验室那么简单。它要求最高管理层具备“AI First”的思维，重新审视所有业务流程，思考如何用AI重构价值创造方式。

对于个人而言，这意味着你的职业安全边际，不再仅仅依附于某家公司或某个行业，而更取决于你是否站在了AI赋能业务的最前沿。你的核心竞争力，必须与公司利用AI创造价值的战略路径同频共振。

二、组织视角：

科层制消亡与“液态型组织”的崛起

AI的深入应用，正在猛烈冲击传统的金字塔式科层组织。当AI能够瞬间处理海量信息、提供决策支持时，中间的管理层级和流程环节就失去了存在的必要。信息流动的加速，正在瓦解过去基于信息不对称而建立的权力结构。

未来的组织形态正朝着更加敏捷、网络化的“液态型组织”演进。在这种组织里，部门和岗位的边界变得模糊，人员围绕项目和任务动态组合。一个明显的趋势是，企业用工结构正变得更加灵活，“更少全职，更多兼职”的模式愈发普遍，零工、外包和项目制合作成为常态。同时，工作单元也从固定的“岗位制”转向灵活的“任务制”。

这种变革对个人提出了双重挑战：一方面，稳定的“铁饭碗”岗位在减少，通用型、流程性的职位首当其冲；另一方面，组织对能够解决复杂问题、驱动创新的“少而精的资深专家型人才”需求在增加。你能否成为一个可以随时被组装的、高价值的“技能模块”，决定了你在新组织形态中的位置。

链股观点：组织的液态化，要求个人从“岗位所有者”转变为“任务解决者”。你的价值不再由职位头衔定义，而是由你成功交付的任务结果和创造的影响力来衡量。这意味着你需要极强的自主性、项目管理和跨领域协作能力。同时，你必须建立个人品牌，让你的技能和口碑在组织内外部网络中被看见、被需要。

三、人才视角：

从“I型专家”到“梳子型”超级人才

在AI时代，什么样的人才最受青睐？苏姿丰所说的“AI先锋”或“具备AI思维的人”，是一个方向性的描述。我们可以勾勒出未来“超级人才”更清晰的画像。

1. 核心能力模型的三重升级未来的竞争力是复合型的

首先，AI素养已成为所有岗位的基础能力。这远不止于会使用聊天机器人，而是指“具备将复杂思考转化为有效指令的能力，学会提问，让AI精准输出结果”，即精通与AI协作的“语言”。其次，必须强化人性化智慧，即批判性思维、复杂问题解决能力、创造力、想象力与同理心——这些是AI目前难以复制的人类独特竞争力。最后，卓越的人机协作技能是关键，即能清晰表达需求、有效评估和整合AI工作成果，实现“1+1>2”的协同增效。

人才类型也在进化。未来的佼佼者将是“梳子型人才”——在多个相关领域都有相当深度的专业知识（如同梳子的齿），同时具备强大的横向整合与协作能力（如同梳子的背），并能运用AI作为增强所有“梳齿”效能的杠杆。他们既不是样样稀松的“万金油”，也不是只钻一孔的“I型专家”。

2. 学习能力成为生存底线在AI变革时代，持续学习力是应对不确定性的关键能力

知识保鲜期急剧缩短，过去赖以生存的专业技能可能迅速过时。在人工智能加持下，技能的变迁将会加速，这意味着学习必须从“阶段性任务”变为“终身习惯”，从“被动接受”变为“主动探索”。

链股观点：未来的职场竞争，是“应用差”和“竞争差”的比拼。一个能高效调动AI解决实际业务问题的年轻人，其产出和价值可能远超一个固守传统方法的资深专家。企业招聘的逻辑，正从“抢单一技能牛人”转向寻找“能落地、能跨界、懂规则的复合人”。

对于个人，构建“一专多能+AI工具”的复合能力模型，是应对万变的不二法门。这里的“专”，要专在需要高人性化智慧的领域；而“多能”和“AI工具”，则是你放大专业价值、连接其他领域的桥梁。

四、文化视角：

拥抱“实验与开放”的人机共生生态

AI的深度应用，要求组织文化进行根本性变革。僵化、封闭、畏惧失败的文化，无法适应AI技术快速迭代和业务模式创新的需要。

未来的组织文化必须拥抱“开放性与实验化”。企业需要鼓励试错，给予员工定义问题、探索解决方案的自由空间。未来的工作场景中，统筹人和智能体的协作将是重要挑战，但核心是加强员工体验，坚信机器无法代替人。

这意味着，职场中的个体也将处于一种“人机共生”的新生态中。你的同事可能包括人类、数字员工（AI Agent）和灵活用工。你的成功，取决于你能否在这个混合团队中有效领导、协作与沟通。企业文化将更加崇尚开放融合，借助AI识别贡献，跳脱内卷。

链股观点：在“人机共生”的文化下，个人的心态需要从“与AI竞争”转向“与AI协同”。AI是你的“智能搭子”，是突破认知局限、放大专业能力的伙伴。你需要培养对新技术的好奇心和开放性，主动探索如何让AI为你所用。

同时，在情感链接、价值观塑造、复杂决策和跨文化理解等方面，你必须强化人类独有的优势，成为人机团队中不可替代的“粘合剂”和“导航仪”。

2026职场竞争力提升

实战指南

理解了上述趋势，我们该如何行动？

竞争力的提升并非一蹴而就，它需要建立在清晰的认知和系统的实践之上。以下是构建你未来竞争力的四大行动支柱：

第一支柱：深度人机协作，让AI成为你的“第二大脑”

从“偶尔使用”到“深度依赖”：选择1-2个主流AI工具，强迫自己将其融入日常工作流。无论是处理数据、撰写报告、进行市场分析还是策划方案，第一步先思考“AI能做什么”。关键在于训练自己提出精准问题（Prompt工程）和批判性评估结果的能力，这是人机协作的核心。

建立“AI第一”的思维定式：面对任何任务，养成条件反射：先调用AI完成信息搜集、框架搭建、初稿生成等基础工作，你将精力集中于需要人类判断、创意和战略思考的高价值环节。

第二支柱：构建“梳子型”能力矩阵，打造多维竞争力

深耕核心“专长齿”：在你的专业领域，不仅要掌握深度知识，更要思考如何用AI将你的专业能力推向极致。例如，设计师思考用AI生成灵感并优化工作流，财务人员利用AI进行更复杂的风险预测。

拓展相邻“能力齿”：有意识地学习与你核心专业强相关的1-2个领域。技术人员学点产品与商业，市场人员懂点数据逻辑。利用丰富的在线资源，学习“AI+你的专业”的复合课程，拓宽能力边界。

加固“梳背”——核心通用能力：重点投资那些AI难以替代的软实力：系统性思维与批判性思维（洞察本质，判断信息真伪）、高情商沟通与复杂说服、真正的创造力与共情力，以及领导项目与跨团队协同的能力。

第三支柱：以“任务制”和“作品集”思维经营职业生涯

用成果说话，打造个人品牌：无论是否在求职，定期将你的工作成果，特别是那些运用AI创新或提效的成功案例，整理成可展示的项目作品集。用具体数据（如“通过AI工具将某流程效率提升50%”）来证明你的价值，这比任何华丽的简历描述都更有力。

主动寻找“高价值副本”：在工作中，不要局限于本职工作。主动请缨参与跨部门项目，或承接那些能应用新技术解决业务痛点的挑战性任务。每一次这样的经历，都是对你“梳子型”能力的实战演练和价值证明。

在专业网络中建立影响力：在行业社区、专业平台分享你的实践心得、案例思考和行业见解。让你的名字与你所擅长的“AI赋能XX领域”紧密关联，吸引机会。

第四支柱：养成终身学习体质，应对加速迭代的未来

建立你的“趋势雷达”：定期关注头部科技公司动态、深度行业报告和前沿技术博客，保持对风向的敏感。让学习新知识、了解新工具成为一种日常习惯，而非临时抱佛脚。

坚持“以用促学，为战而学”：避免脱离实际、漫无目的地学习。始终围绕你当前面临或可预见的业务挑战去选择学习内容。学习的唯一目的是解决真实问题，创造可衡量的价值。

善用体系化资源构建知识框架：在广泛涉猎社会化资源的同时，也可以关注一些提供体系化、高质量通识课程的官方或专业平台，帮助你构建扎实的AI应用知识基础，避免碎片化学习带来的认知偏差。

结语

苏姿丰与卡什卡利的观点分歧，恰恰描绘了AI时代职场冰与火的两面：一面是技术先锋对新型人才的炽热渴望，另一面是转型阵痛中对传统岗位的挤压与重构。这场变革不是未来，它正在发生。

对于个体而言，抱怨或恐惧都无济于事。唯一的出路是，深刻理解“人机共生”已成为不可逆的职场新常态，并主动将自己重塑为能够驾驭这一趋势的“梳子型”超级人才。你的价值，将不再由你重复性劳动的时长决定，而由你运用智慧（包括人类智慧与机器智能）解决复杂问题、创造新价值的深度与广度来定义。

2026年，愿你不再是被AI浪潮拍打的沙砾，而是成为驾驭浪潮的冲浪者。从今天起，拥抱你的AI伙伴，深耕你的独特人性优势，在液态的组织中锚定你的价值，在持续的学习中进化你的未来。竞争力的锻造，始于认知，成于行动。