在亚太地区，AI正加速发展，并重塑企业争夺人才及开展奖酬管理的底层架构。对区域内的人力资源与奖酬负责人而言，当前的问题已不再是“是否需要应对”，而是“企业能够以多快的速度、按照怎样的战略作出回应”。
数据反映了这一趋势。预计到2028年，亚太企业的AI投资总额将达到1,750亿美元，2023年至2028年的复合年增长率为33.6%。亚太地区已有53%的管理者部署AI智能体，实现业务流程全面自动化；全球平均比例为46%，尚未过半。这些项目已不再是探索性试点，而是实际运营现状，并正在改变企业对人才及能力的需求。
科技人才市场受到的影响尤其明显。亚太企业比以往更需要能够将AI有效融入多类业务场景的人才。
深入分析AI人才格局
高科技、媒体及游戏行业（TMG）占亚太AI人才总量的55%，但AI人才需求正迅速扩展至综合行业与制造业（16%）、金融服务业（12%）、生物制药与生命科学行业（7%）以及零售业（7%）。需求范围扩大，意味着不同行业的企业正在争夺同一类高价值技能，未来竞争还将进一步加剧。
亚太AI人才格局的复杂之处还在于，各市场的人才结构正在变化，并呈现明显差异，反映出不同的业务重点（见图1）。
在中国，人才结构以中高层级人才为主，IT开发岗位主要集中在P3/P2层级，这与中国积极推进本土AI投资的战略方向一致。印度则呈现不同的结构：初级至中级人才（P1/P2）基数较大，反映出当地以规模为导向建设人才梯队，并有计划地在更广泛的人才群体中培养AI基础能力。新加坡的AI人才主要集中在中高层级，与当地企业级AI应用及高级应用场景的发展相匹配；中国台湾地区的人才结构以P2层级为主，反映出当地在工业自动化和半导体制造领域的产业积累。
这些结构差异并非偶然，而是各市场所处AI发展阶段及战略重点的具体体现。对于计划在亚太地区建设人才梯队或校准薪酬水平的企业而言，理解这些差异至关重要。
薪酬成为人才竞争的重要信号
AI人才需求增长正直接转化为薪酬压力。中国和新加坡的AI岗位薪酬位居亚太市场前列，P4层级AI岗位的总薪酬分别达到美国同层级基准的60%和59%，两地与美国基准仍存在约40%的差距。AI岗位与一般专业岗位之间的薪酬差距已显著收窄，说明AI人才竞争正日益全球化。
另外两个市场也值得关注。日本过去一直被视为薪酬环境相对稳定、调整缓慢的市场，但这一判断已不再成立。日本本土企业的调薪率从2021年的1.8%升至2025年的5.3%，并于2023年首次超过外资企业的调薪率中位数。
韩国则呈现另一类结构性变化。调薪率从4.5%降至4.2%，增幅趋缓，但更重要的变化发生在人力资源体系层面。这表明韩国的人力资源体系正在重新调整，具体表现为逐步减少对年功序列薪酬制度的依赖、计划到2030年将退休年龄延长至65岁，以及更广泛地转向每周工作4.5天。
运用人力资本分析构建更优人才结构
了解市场走向只是问题的一半。要适应不断变化的人才格局，企业还需要审视自身的人力资本分析体系及关键指标。这些指标可分为四个相互关联的类别（见图2）。
这些指标可以帮助企业了解当前的人力结构、人才吸引与保留情况，以及人均营收水平。人均营收尤其具有参考价值：该指标越高，通常表明企业的资源利用效率、盈利能力和运营可持续性越强，从而为长期增长提供支持。
韦莱韬悦汇总的2024年至2026年亚太区人力资本分析数据也呈现出一个值得关注的趋势（见图3）。在此期间，专业人才核心层，即具备经验的个人贡献者，占比稳定在55%左右，反映出企业在扩大业务规模，包括发展AI驱动型业务的过程中，持续重视经验型人才。与此同时，各类支持层的合计占比从约20.9%下降至17.2%，表明在自动化、共享服务和标准化工具的推动下，以岗位为基础的支持模式正逐步转向平台赋能的支持模式。
最具战略意义的变化出现在组织的管理层级：中层管理者占比从10.5%上升至13.0%，主管层占比从2.9%上升至3.4%。这一变化并非偶然，而是企业主动调整的结果。企业正在减少对扁平化结构的依赖，并增加执行管理能力，重点加强交付管理、利益相关方协同、绩效管理和能力建设。由此形成的人才结构呈现出“核心层保持稳定、基础层持续精简、中层加大人员管理投入”的特征，反映出企业正从较为扁平、以职能为主导的模式，转向可跨团队规模化运作的运营模式。
企业的人力结构能够反映当前的战略重点。借助诊断工具、可靠数据及专业资源，例如韦莱韬悦的人力资本分析仪表盘和薪酬调研报告，企业可以做出与业务目标一致的决策。
推动战略协同
上述趋势意味着，亚太企业需要提高人力架构设计与薪酬项目的审视频率，才能跟上AI应用、人才竞争及市场波动的速度。
从本质上看，人力结构与薪酬体系是同一组织战略的两种体现。企业如何配置人员 ─ 在哪些领域增加协同层级、在哪些领域精简支持岗位、在哪些领域加大AI人才投入 ─ 都应与人才激励方式保持一致。能够协同运用这些战略抓手的企业，将更有能力扩大业务规模、争取AI驱动增长所需的人才，并保持组织灵活性。全面的数据体系与人力资本分析能力，是企业制定奖酬战略的关键基础；相关战略既需要适应不断变化的人才格局，也需要与业务目标保持一致。
