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如果你最近刚好看到了两份报告，很容易会产生一种奇怪的割裂感。
一份来自新加坡人力部（MOM）：2025年总就业人数增加了5.55万人，比2024年还多出1万多人；失业率保持在2%的低位；今年经济前景更乐观，GDP增长预期上调到2%至4%。怎么看都是“形势一片大好”。
数据来源：MOM
而另一份来自知名咨询公司埃森哲（Accenture）：新加坡ICT（信息与通信技术）行业的初级岗位招聘量，从2022年到2025年下降了38%；超过一半的企业表示未来三年将放缓甚至停止招聘入门级员工。
一边是就业总量在涨，另一边是年轻人入行的门在变窄。
这到底是怎么回事？2026年的新加坡职场，正在发生什么深层变化？
明明产生了5.5万个新岗位
为啥依旧很难找工作？
先看MOM那份《2025年第四季度劳动市场报告》里的核心数字。
去年新增的工作岗位中，非居民（主要是外籍员工）占了4.39万个，本地居民只占了1.16万个。
换算一下：每5个新工作里，差不多4个给了外国人。
这不是什么秘密。MOM自己也解释了原因：新加坡25岁至64岁居民的劳动参与率已经达到85.9%，全球最高那一档。意思就是——能上班的本地人基本都在上班了，剩下的“闲人”真的不多，很难再从“闲置劳动力”里挤出大量新增就业。
那新增的岗位从哪儿来？建筑、制造、餐饮、行政支持……尤其是建筑业、制造业这些体力密集的行业，几乎就全靠外劳撑着。
2025年第四季度的数据更直观：居民就业只增长了3100人，非居民却猛增了1.46万人。建筑业、零售业、行政服务业的年底补人，基本全靠外劳。
这样的情况用大白话总结一下就是，总量增长带来的狂欢，其实和本地人没太大关系，因为他们分到的蛋糕其实不大。
可是，这类工作往往有个共同点：本地人不是那么愿意做、或者人力缺口确实巨大。如果非要说是外国人抢了本地人的工作，其实也有点太想当然。
而另一方面，本地居民的就业增长也不是没有亮点——主要集中在金融与保险、医疗与社会服务这些高技能、更“高大上”的行业。
但好巧不巧，这些行业的坑位本来就有限，竞争也激烈。一个本地大学毕业生想进投行或医院行政岗，面对的不仅是同龄人，还有大批有经验的海归和转行者。
于是第一重夹击出现了：你不去工地，不想站柜台，想进写字楼，但写字楼里的新增坑位本来就少。
比外劳更猛的对手，叫作AI
如果说跟外劳竞争是一个“老问题”，那AI带来的就是“新剧本”。
埃森哲的调查里有一组数据值得多看两眼：
90%的新加坡企业已经在部署AI；
73%在试验代理式AI（能自主完成任务的智能体）；
53%的企业计划未来三年放缓或停止招聘入门级员工；
最直观的结果是：ICT行业的初级岗位招聘量，三年跌了38%。在所有职业组别中跌幅最大。原因听上去很残酷——那些做杂活、重复劳动、按固定规则执行的日常活儿，正在被机器人和代码无情压缩。
报告中有句话非常毒舌但一针见血：“企业正在技术层面大步前进，但在人才转型上根本没动” 。
这不是未来预言，这是已经发生的事实。
以前一个公司要招初级程序员、测试员、数据录入、基础IT支持，现在这些活儿的一部分被AI工具取代了。不是说完全不需要人了，而是需要的“人”变少了，要求也变高了。
举个例子。以前一个初级数据分析师的核心工作是：取数、清洗、做表、写简单的结论报告。现在老板会问：“你能不能同时用AI工具把这些流程自动化？你负责的是验证逻辑、找异常、跟业务部门对齐——而不是手工做表。”
听起来是同一岗位，但技能栈完全不同了。
更微妙的是，万宝盛华（ManpowerGroup）的全球人才短缺调查显示，2025年新加坡最难招的技能，第一名是“AI模型与应用程序开发”（26%的企业提到），第二名是“AI素养”（25%）。传统的IT和数据技能反而掉到了第七位。
企业一边压缩初级岗位，一边喊着招不到“会用AI的人”。求职者一边投了几十份简历没回音，一边觉得自己明明会编程、会办公软件、英语流利。
这不是供需总量的问题，是供需错配的问题。
很多人会问：既然AI这么厉害，那裁员情况怎么样？
MOM的报告显示，2025年居民PMET（专业人士、经理、行政人员）的裁员比例确实有所上升——每1000人中有10.1人被裁，高于2024年的8.6人。信息通信、金融服务、专业服务这些白领集中的行业，反而是裁员的重灾区。
但官方用了一个很微妙的词：“持续的重组和技能转型”。
翻译一下就是：不是公司不行了要砍人，而是岗位的“形状”变了，你的技能包没有跟着变。
但值得注意的是，新加坡整体失业率仍然很低（去年12月为2%），职位空缺数量依然多于失业人数。也就是说，工作机会确实存在，只是不是为你现在掌握的那套技能存在的。
JobStreet by SEEK的数据也印证了这一点：求职申请大量集中在会计、物流、行政运营等传统领域，而企业的招聘需求正在向更专业、更技术化的方向转移。结果是简历收了一大堆，合适的人挑不出来几个。
这就形成了第二重夹击：你跟不上技能升级的速度，就会被挤出去；而外面还有一大批正努力学会新工具的人在抢你的位置。
政府和企业的尝试：
在焦虑中努力，在努力中焦虑
面对这种局面，政府和企业的反应其实也不算慢。
就在两个月前公布的2026年度财政预算案中，政府把TechSkills Accelerator（TeSA）项目扩大到了非科技行业从业者，先从律师、会计师这些“文本密集型”职业开始，培训实用的AI技能。
人力部也为雇主推出了职业转换项目（Career Conversion Programmes）和技能未来职场发展补助（SkillsFuture Workforce Development Grant），单个企业最高可拿到15万新元、70%的项目补贴。
总理兼财政部长黄循财在预算案视频中也直接提到了大家的焦虑：“我知道很多新加坡人对就业感到担忧，尤其是快速的技术变革和不确定的外部环境。”
针对目前的新加坡劳动力市场，埃森哲则在报告中给了三条建议：1）把AI当成工作流程的重构，而不是单纯的技术升级；2）通过重新设计初级岗位来培养人才，而不是直接砍掉；3）在工作流程中嵌入AI素养的培训，而不是一年搞两次形式化的讲座。
但问题在于，在现在越来越微妙的求职大环境下，埃森哲报告里还藏了一个不太好看的数字：只有23%的员工相信，雇主在引入AI时会优先考虑员工的利益。
这不是技术问题，这是信任问题。
员工觉得“公司搞AI是为了省钱裁人”，公司觉得“员工学得太慢跟不上”。 两边都没全错，两边也都没全对。
说了这么多，最后总要落到“那我能怎么办”上。
椰子不打算说“终身学习”“拥抱变化”这种正确的废话。下面三条，是从数据报告里反推出来的、比较实在的观察。
第一，别再把自己定义为某一个岗位的“入门级”。
“初级程序员”“初级数据分析师”这些标签，正在失去意义。企业要的不是“会写Python的小白”，而是“能用AI工具处理复杂任务的执行者”。你可以在简历里写的不是“我学过什么课程”，而是添加类似“我用Copilot把周报生成时间从两小时压缩到20分钟”这类文字。
第二，主动制造“人机协作”的小案例。
不需要等公司培训你。拿你手头最枯燥的一项工作试试：能不能用ChatGPT、Copilot、或者任何免费AI工具把它加速50%以上？如果能，这就是你面试时最有力的证明。未来职场的分水岭不是“你会不会用AI”（因为它太笼统），而是“你有没有用AI做出过可量化的改进”。
第三，接受一个现实：有些岗位真的回不来了。
MOM预测2026年劳动市场继续扩张，但居民就业增长可能会持平甚至略慢于去年。扩张的部分，一大半在外劳密集型行业，另一小半在高技能的AI相关岗位。中间那层——不做体力活、不写代码、也不指挥AI——是最容易被忽略的。
椰子不是要所有人都去转行做程序员。而是建议不管你现在在哪个岗位都需要想一件事：AI能取代我工作的哪些部分？而我还能做好剩下的工作吗？
在当今社会，新加坡的劳动市场一直依赖本地与外劳的混合模式，这个基本盘短期内不会变。但AI的加入，正在悄悄改写游戏的玩法。
就业总数在涨，不代表你的那扇门还开着。机会总会有，只是它的形状变了，敲门的方式也得跟着变。
椰子的一位朋友和前不久椰子吐槽说：“我现在每天上班，感觉自己更像一个驯兽师——AI是那头狮子，我拿着凳子指挥它，别咬人，去衔球。”
这可能就是2026年职场最精准的比喻。驯兽师永远比狮子值钱，前提是你手里有那张能让它服从命令的小板凳。
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