猎聘大数据：程序员转型率三年连升，超四分之一程序员进行转型

 

开篇｜1024之外，程序员的职业路径正在分化

每到1024，人们都会讨论程序员与技术的未来。但比节日本身更值得追问的是：当AI开始改变软件开发，程序员过去积累的技术能力，还能通向哪些新的职业机会？

招聘市场已经出现分化：传统开发岗位承压，AI、芯片、智能硬件和机器人等方向则释放新机会。程序员并没有集体离开技术行业，变化的是技术能力可以发挥作用的岗位和产业。

猎聘大数据研究院发布《AI时代程序员转型趋势报告》，从人才流向、招聘需求和薪酬变化观察这场调整。2026年1—9月，程序员转型率达到26.4%，较2024年同期提高6.7个百分点；同期，传统程序员岗位新发职位同比下降8.0%，新型技术方向的软件与算法岗位增长20.4%。

这不是一个只属于1024的话题。更值得观察的是：哪些技术能力正在获得新的需求，哪些岗位的回报正在变化？答案不只关乎程序员转向哪里，也关乎他们过去积累的经验如何继续创造价值。

 

一、转型正在变得普遍：超四分之一程序员转型，职业路径不再只有一条

（一）转型率三年连升：职业路径开始松动

程序员调整职业方向，已不再是少数人的偶发选择。2026年1—9月，转型率达到26.4%，较2024年同期提高6.7个百分点；三年累计转型人数增长39.4%。职业路径的变化，已经不只是个别人的选择，而是一个值得观察的人才流动趋势。

这里的“转型”不一定意味着离开技术行业。转向AI、芯片等新兴技术是转型，转向测试、运维、产品和项目管理等相邻岗位也同样是转型。更准确地说，程序员正在重新组合自己的技能与职业路径，而不是只有“继续写代码”或“彻底转行”两种选择。

 

 

（二）1—3年经验群体升幅最大：首份工作之后，重新选路

转型更活跃的群体，集中在职业早期。2026年1—9月，工作经验不足1年的程序员转型率为39.1%，1—3年为31.3%；其中，1—3年经验群体三年提高13.6个百分点，是各经验段中升幅最大的。

工作1—3年的人，已经对真实工作内容有了初步判断，却通常还没有形成很强的路径依赖。这一阶段可能更容易重新评估方向，但现有数据只能显示转型活跃度，不能直接证明他们为什么转型。

资深人才的转型则可能更接近能力升级，而非从零开始。10年以上经验群体转型率为27.8%，其去向包括技术经理、架构师等高端技术岗位和项目管理。对这类人才而言，技术积累仍然重要，变化可能在于承担更复杂的系统、团队或交付责任。

（三）转型活跃度不只集中在互联网强市，西安、武汉、重庆表现突出

程序员转型的活跃度，并不只集中在传统互联网强市。2026年1—9月，西安、武汉、重庆的程序员转型率分别达到33.9%、33.3%和33.1%，均高于北京、深圳和杭州。其中，西安、武汉连续三年转型率上升，2026年均超过33%。这说明，程序员转型活跃度的城市分布并非传统互联网产业格局的简单映射，值得进一步关注不同城市的产业结构与人才流动特点。

 

二、转型流向哪里：AI领跑，硬科技扩围

（一）转型大盘：AI增长最快，传统去向仍占主体

1、向AI技术转型的程序员增长居首，近70%

转型去向呈现出一个反差：传统岗位仍承接大多数转型者，但AI是增长最醒目的方向之一。运维/技术支持、高端技术职位和项目管理仍位居前列；与此同时，半导体、机械设计/制造等方向的相对权重上升。

2026年1—9月，人工智能技术占程序员转型去向的6.0%，位列TOP15第四，同比增长68.7%，是榜单中增速最高的方向。运维/技术支持、高端技术职位和项目管理的占比仍高于AI。换句话说，AI的增长最醒目，但转型大盘尚未整体转向AI。

2、老路径在缩水：转管理、项目管理、测试和数据的相对份额同时下滑

程序员转型的变化，不只是AI等新方向在增长，一些传统去向在转型选择中的相对权重也在下降。 2026年1—9月，与2024年同期相比，高端技术职位（如技术经理、架构师等）占比下降2.27个百分点，项目管理下降1.56个百分点，数据类下降0.84个百分点，测试下降0.74个百分点。管理、项目、测试和数据等方向的份额同步回落，说明程序员转型去向正在重新排序，AI等新方向的吸引力则在上升。

3、转型新旧两线并行：新方向增长提速，传统去向仍占主流

转型大盘仍以传统去向为主：运维、测试、数据、产品和项目管理等方向合计占75.54%；新方向占14.74%，程序员内部横向转岗占9.72%。不过，新方向同比增长47.8%，明显快于传统去向的17.8%。

这组数据揭示的不是一次集体转向，而是新旧路径并行：传统去向仍是主体，新方向却以更快速度扩张。

传统去向内部也在分化：高端技术职位、项目管理、测试和数据等方向的占比下降；机械设计/制造、半导体/芯片、电子/仪器/自动化等方向则上升。占比下降意味着相对权重减弱，不宜直接解读为岗位绝对需求萎缩。

（二）新方向拆解：AI与大模型是最大入口，硬科技扩大去向

1、AI与大模型成为程序员转型新方向的第一入口

进入新兴赛道后，人才流向高度集中于AI与大模型。它已经是新方向中最大的入口，但这并不意味着所有程序员都能沿同一条路径转型；不同岗位对算法、工程化和应用经验的要求并不相同。

2026年1—9月，AI与大模型占程序员转型新方向的36.74%，位居第一，同比增长68.72%。超过三分之一的新方向转型者流向这一领域，AI的吸引力不仅停留在招聘端，也体现在人才的实际流动中。

但AI不是单一的职业出口。算法、大模型、视觉等岗位对技术积累的要求并不相同，转型能否顺利，仍取决于既有经验与目标岗位的匹配程度。

2. 新方向不只有AI：嵌入式、芯片与汽车研发也在吸纳人才

AI之外，嵌入式与智能硬件、半导体与芯片、智能汽车与车载也吸纳了相当比例的转型人才。程序员的职业去向由此越过软件行业边界，延伸到设备、芯片和汽车等产业场景。

其中，半导体与芯片占新方向的15.03%，同比增长44.97%。软件经验不能直接替代行业知识，但底层开发、系统软件等积累，可能成为进入相关岗位的起点。

新兴技术带来的不只是新岗位，也在拓宽原有技术能力的应用边界；具体能否迁移，仍要看岗位所需的工程经验与行业知识。

3、AI衍生岗位增速突出：职业变化正在向外延伸

AI带来的岗位变化也开始向核心研发之外延伸。AI衍生新岗位目前占比不高，却出现了明显的增长信号。

2026年1—9月，AI衍生新岗位占新方向的5.73%，同比增长352.73%。它还不是主流去向，但高增速提示，AI相关的职业边界可能正在继续扩展；这一趋势是否能形成更大规模，还需要后续数据验证。

4、从嵌入式到大模型：新方向需要的不止一种程序员

具体职能进一步说明，转型新方向并非只有大模型算法：嵌入式软件开发位居TOP10第一，算法工程师、机器视觉、大模型算法，以及半导体工艺与设备岗位均进入榜单。程序员的技术能力正在被不同产业以不同方式吸收。

新方向呈现三种信号：AI与大模型吸纳的人才最多，嵌入式和硬科技扩大了产业去向，AI衍生岗位则释放出高增长信号。接下来要看的不是哪个词最热，而是哪些方向同时拥有持续的职位需求和相对有竞争力的薪酬。

 

三、程序员招聘需求与薪酬正在分化：新机会带来增量，也重新定价技术能力

（一）传统开发岗位收缩，需求增量转向新技术

人才流向告诉我们程序员选择了哪里，招聘数据则显示企业正在增加或减少哪些岗位。两者并不等同，但放在一起看，可以判断新机会是否只体现在转型意愿上，还是也对应着真实的招聘需求变化。

2026年1—9月，传统程序员岗位新发职位同比下降8.0%，8类适合程序员的新型技术方向的软件与算法岗位则同比增长20.4%，三年增长57.0%。新型技术岗位规模已相当于传统程序员岗位的79.0%，高于2024年的48.8%。新旧岗位的差距正在缩小。

（二）新赛道冷热分化：具身智能快跑，通用AI体量最大

新机会内部也不是同一种增长。通用AI算法与工程占新机会比重最高，为46.8%；但从同比增速看，具身智能与机器人增长84.6%，半导体与集成电路增长47.8%，新能源与储能增长36.7%，均快于大模型与生成式AI的7.3%。通用AI的体量最大，具身智能和芯片的扩张速度更快，赛道之间的冷热已经分化。

量子与前沿计算同比增长670%，但占比仅0.3%。高增速需要结合较小的基数理解，不能直接等同于大规模招聘机会。判断一个方向是否值得进入，还要看岗位体量、技术经验能否迁移，以及需求能否持续。

（三）高薪不只属于AI：芯片软件招聘均薪更高

新技术岗位的薪酬优势较为明显，但高薪并非AI的专属。招聘均薪反映企业对岗位的报价，也受到技术门槛、人才稀缺程度和产业需求共同影响。

2026年1—9月，新型技术方向的软件与算法岗位平均招聘年薪为45.6万元，是传统程序员岗位29.3万元的1.6倍。半导体与集成电路软件岗位平均年薪为55.5万元，高于大模型与生成式AI的52.4万元；具身智能与机器人为49.0万元。

半导体与集成电路软件岗位的招聘均薪高于大模型与生成式AI，说明高薪并不只由赛道热度决定，特定技术能力和产业经验同样可能获得溢价。

 

结语｜技术没有失去价值，变化的是它发挥作用的地方

这份报告呈现的不是程序员职业价值的消失，而是技术能力的重新配置。传统开发岗位承压，新技术岗位扩张，说明过去熟悉的职业路径正在分化，技术能力则进入更多产业与工作环节。

对个人而言，转型不必从零开始。算法经验可以连接AI，底层开发可以延伸到智能硬件，系统能力可以进入机器人和工程化场景。真正重要的不是追逐同一个风口，而是找到已有能力与新需求之间真实的连接点。

AI正在改变技术工作的边界，但没有让技术积累失去意义。持续学习与项目实践，仍能帮助程序员更新能力组合，让已有经验回应新的产业需求。

程序员的下一站未必是离开编程，而是把编程能力带进新的系统、产品与产业场景。