未来10年的高薪机会藏在哪些职业里？｜硅谷前沿播客预测

预约最新直播：AI来了，什么是你真正保值的东西

主笔/优势教菜泡饭责编/玛莎

你有没有想过，现在正在做的工作，10年以后还会存在吗？

或者换个说法是：

如果 AI 越来越能干，未来到底什么样的人，还能拿到高薪？

最近美国劳工统计局（BLS）公布了 2025年—2035年的最新就业预测：

未来 10 年，美国行政及文职支持类岗位预计将减少超过 75 万个，但同时部分职业的增长率却超过了 40%。

也就是说，尽管我们对「AI 替代工作」这件事一直忧心忡忡，但实际上，还有很多职业未来可期。

美国的一档硅谷前沿播客节目《Silicon Valley Girl》最近根据这些就业预测数据，做了一期职业分析，也许对正处于 AI 焦虑下的我们会有一些启发。（看到文末，文末有福利）

破局迷思：

AI 暴露度高，不代表工作一定没有

在讲哪些还能增长的职业前，我们先聊聊一个长期被带偏的逻辑误区：

你以为一个岗位只要和电脑、数据、大模型沾边，且 AI 能辅助完成很多事，这个岗位就离死不远了。

实际上，根据美国劳工统计局对 831 种职业进行的「AI暴露度」评估，在 AI 暴露度最高的206种职业中，竟然有141 种在未来 10 年仍被预测保持增长，比例高达 68%。

什么是「AI暴露度」？

就是看一个岗位上有多少工作是 AI 潜在可以完成或协助完成的程度。

著名经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）在之前的播客对话中也给出了极其透彻的经济学阐述：

「AI让工作的一部分变便宜了，剩下的由人类完成的部分就会变得更加宝贵，而不是贬值。」

AI 取代的从来不是「整个职业」，而是职业内部那些高度重复、机械化的「具体任务」。

所以真正会被淘汰的，是那些可以被高度格式化、规则化、标准化的岗位（比如基础客服、传统数据录入、初级文员等）。

把那些变便宜的中间环节交出去，把人的精力聚焦在 AI 做不了的两端，这才是未来开启职业升级的大门。

最反常识的预测：AI 越厉害，有些职业反而越吃香

比如很多人以为最先会被淘汰的职业是软件工程师，也就是我们常说的程序员。

但美国劳工统计局给出的预测却完全不同。

到2035年，美国年薪超过10万美元的职业中，预计新增岗位数量最多的职业之一就是软件开发人员。

举个例子，过去一家小公司想开发自己的业务系统，需要很多费用。

现在 AI 可以帮企业很快做出一套成熟的数字化工具，降低很多成本。

但是，一个能够理解需求、设计系统、解决复杂问题的工程师却很难找，而且贵。

根据美国一家招聘平台的数据，在Claude Code发布之后，美国软件岗位需求增长了15%，但新增需求中约71%来自高级岗位。

AI 正在改变软件行业的入行门槛。

人工智能领域知名学者吴恩达（Andrew Ng）在原文引用的播客访谈中提出过一个重要观点：

「当AI让一部分工作变得便宜，剩余需要人类完成的工作，反而可能因为互补关系变得更加有价值。」

他认为，使用 AI 的人可能取代不使用 AI 的人，但 AI 还无法直接取代绝大多数职业。

这就意味着，真正决定职业竞争力的，不再只是你能完成多少任务，而是你能解决多复杂的问题。

未来最贵的能力：不是执行，而是替企业做决定

可以把这样能力的人分成两种：

一种是懂业务重组与跨界落地的组织运营者；

另一种是能在不确定性中承担责任的终局决策者。

相信很多人所在的公司正在或者已经开始围绕 AI 做企业重组。

但大多数老板根本不知道怎么做，所以「重组」本身成了最抢手的产品。

微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在公开反驳「白领末日论」时就指出过：

「不如想想重新组织工作——有人靠做这种重组工作拿薪水。」

那些既懂一线业务流程、又能把大模型等新工具落地到具体业务场景中的数字化转型顾问、组织架构重组专家；或者在老龄化与大健康、新基建浪潮中懂合规、懂精细化运营的复合型管理者，正在成为市场上极度稀缺的人才。

稀缺往往伴随着高薪。

而那些能在不确定性中承担责任的终局决策者，又是什么样的人？

AI 已经好用到让技术产出和代码编写变得非常便宜和简单了。

但是决定构建什么、出了差错能担责的人，在很长时间里都会是企业哄抢的人才。

这些人的核心工作，不是亲自写出每一行代码，而是为一系列影响企业发展的事情做出决策：

公司究竟应该开发什么系统？哪些技术值得投入，哪些应该放弃？

什么时候应该购买成熟产品，什么时候需要自主研发？

当技术系统发生故障，谁来判断优先级、组织团队并承担责任？

这些问题都需要技术知识，但更需要商业判断、资源配置、风险意识，以及对最终结果负责的能力。

同理，未来还有一种值得关注的职业，就是企业管理顾问。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在一次讨论中，也强调，

「当执行工作的成本不断下降，设计工作方式本身，就可能成为一门越来越值钱的生意。」

企业数字化转型、AI流程优化、运营管理、业务咨询，都可能需要类似能力。

被严重低估的高薪方向：医疗、养老，以及培养专业人才的人

再来看另一组非常值得关注的职业。

在美国，未来十年增长最快的职业，并不属于科技行业，而是「执业护士」。

美国劳工统计局预测，到2035年，职业护士的增长率高达41%；医师助理预计增长21.1%；医疗与健康服务经理预计增长24.2%；负责培养医疗专业人才的教师，预计增长17.9%。

虽然和国内的医疗行业情况体制不同，但未来会出现集中的增长，是可预见的。

首先是人口老龄化带来的长期需求。

越来越多的人需要医疗服务、慢性病管理和持续照护，医疗系统必须增加人手，才能应对不断扩大的需求。

其次，医疗行业存在大量无法完全交给 AI 的工作。

AI 可以帮助整理病历、识别药物相互作用、分析检查结果，但它不能独立承担所有临床责任，也不能完全替代实际检查、护理操作和面对面的患者沟通。

对我们中国读者更有参考价值的，是这些职业背后的共同逻辑：

当一个行业的长期需求持续增长，而专业服务又不能被轻易标准化时，具有专业资质和实际服务能力的人才，就更有机会获得职业回报。

延伸开去，还有一个容易被忽略的问题：

如果一个行业需要大量新增专业人才，那么谁来培训这些人？

节目中将医疗专业教师列入增长职业，正是因为医疗从业人员的扩大，也会带动专业人才培养的需求。

从职业发展的角度来说，也提供了一个有意思的思路：

判断一个行业有没有机会，不仅要看它直接需要什么人才，还要看支撑这个行业发展，需要哪些配套能力。

传统行业迭代：

驾驭复杂工作的能力

很意外的还有：建筑经理进入了美国高薪增长职业榜单。

预计到2035年，这一职业将新增约5.5万个岗位，每年平均有近5万个职位空缺。

「建筑经理」在国内更接近工程项目经理的职位，它是看起来和 AI 距离很远的传统职业，但实际上，它的增长恰恰与AI密切相关。

英伟达 CEO 黄仁勋在一次采访中，就特别提到芯片工厂、计算设施和AI工厂建设所创造的就业机会。

支撑 AI 运行，需要数据中心、芯片制造工厂、能源设施，以及大量真实的物理基础设施。

这些设施最终都需要有人建设。

技术革命创造的职业机会，往往不只发生在技术行业内部，它还会沿着产业链不断向外扩散。

中国同样拥有庞大的制造业和基础设施体系。

不是建筑行业整体都不行了，而是一个优秀的「工程项目经理」，需要了解工程技术，也需要协调多方关系、处理预算和质量问题，并对最终交付负责。

这又回到了前面反复出现的关键词：判断、协调和责任。

当我们觉得传统房地产行业已经日落西山的时候，新的工程建设需求还在不断产生。谁能迭代出新技术所需要的综合能力，谁就能更快地成功转型。

未来十年最危险的5类工作，都有一个共同点

看完增长职业，再来看看正在衰退的岗位。

美国劳工统计局预测，以下五类职业的就业人数将出现明显下降：

• 客服：预计下降5%，减少约14.1万个岗位。

• 会计与审计文员：预计下降约5%，减少约8.5万个岗位。

• HR 薪酬与考勤文员：预计下降15%。

• 数据录入员：预计下降25%。

• 打字员与文字处理员：预计下降34%。

这五类工作看上去并不完全相同，但它们存在一个共性：

大量工作可以被拆解成明确规则，并且重复执行，这正是自动化工具最容易发挥优势的地方。

尤其值得注意的是，岗位衰退并不意味着职业彻底消失。

比如美国客服岗位虽然预计减少14.1万个，但每年依然有约28.9万个招聘空缺。

因为企业仍然需要客服，虽然对于人工客服的要求已经发生了变化。

重复回答标准问题的工作逐渐减少，而处理复杂投诉、安抚客户情绪、协调特殊问题的能力，可能变得更加重要。

财务工作也是一样。

自动化系统可以计算薪酬、核对数据，但遇到特殊情况、发现异常账目，或者需要审计判断时，仍然需要有经验的专业人员。

对普通人来说，真正需要关注的，是自己的日常工作有没有高度标准化。

如果一份工作的主要价值，是把信息从一个地方搬到另一个地方，把既定模板填满，或者按照固定流程产出结果，那就有必要提前思考新的职业能力。

职业最大的风险，未必是公司不再需要这个岗位，而是公司仍然需要这个岗位，却不再愿意为简单执行支付同样的工资。

未来十年的职场自救指南

斯坦福大学经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）的访谈中，提出了一个非常实用的工作分析框架。

他认为，几乎每一项工作都可以分为三个部分：

第一步，定义问题。

你究竟要解决什么？什么样的结果才算成功？

第二步，执行任务。

按照既定目标，收集信息、完成操作，产出结果。

第三步，评估结果。

结果是否正确？有没有达到预期？下一步应该怎样调整？

过去，大部分工作都需要人亲自完成这三个环节。但现在，AI 正在越来越擅长中间的执行环节。

这意味着，未来更值得投入精力的，是定义问题和评估结果的能力。

所以拥有百万粉丝的节目主持人 Marina Mogilko 借此给出读者三个具体的行动指南：

第一，给自己的工作做一次任务盘点。

回顾过去两周，你的时间究竟花在了哪里？

是写邮件、整理资料、制作表格、参加会议，还是处理复杂问题？把这些任务列出来。

第二，选择一项重复性工作，尝试交给AI。

不必一开始就建立复杂的AI工作流，而是从整理会议记录、制作报告初稿、汇总公开信息等具体任务开始。

观察并且分析这些事情是不是真的节省时间、结果是不是足够准确。

第三，把节省下来的时间，用来承担一项新的责任。

如果 AI 帮你每周节省了5个小时，你准备拿这些时间做什么？

是继续完成更多同样的任务，还是开始研究一个过去没有精力解决的问题？

主持人在节目里提供了一个思路，就是当一项工作成功实现自动化之后，最应该问自己的问题是：

「我可以利用节省下来的时间，承担什么新的责任？」

这句话值得每一位职场人认真想一想。

因为未来决定一个人职业价值的，也许不是他比 AI 多会多少技能，而是他能不能借助AI，承担更大的责任。

回到开头的问题：2035年，你现在做的工作还会存在吗？

没有人能够准确回答。

倒不如从今天开始，问自己两个问题：

我现在做的哪些事情，可以交给AI？如果不再做这些事情，我还能为团队创造什么新的价值？

这两个问题，可能比任何一份未来高薪职业排行榜，都更能决定你的职业走向。

如果你想了解更多在AI时代，保住高收入的方式，优势星球执行总裁封一帆会在11月12日开启一场直播，点击下方预约直播，我们在直播间不见不散！

预约最新直播

内容来源：

硅谷视频节目《Silicon Valley Girl》中的《TOP 10 Highest-Paying Jobs for the next 10 years (and 5 jobs that have NO future)》主持人 Marina Mogilko

资料说明：

本文主要根据所提供的职业趋势访谈文本整理，职业增长率、岗位增减和薪酬数据以美国劳工统计局2025—2035年就业预测为参考。文中名人观点根据原文中文转述整理。美国薪酬和职业准入条件不代表中国市场实际情况，国内职业方向仅作对应场景解读。

主笔/优势教菜泡饭责编/玛莎

点击「关注」，后台回复「跨年演讲」

获取2021-2026年崔璀跨年演讲全套视频回放+PPT

点分享，让美好的能量流动