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数据推翻 AI 取代论：工程师岗位成科技行业抗风险最强工种

尽管AI被频繁引为裁员理由，但风投机构SignalFire数据显示，2025年科技巨头新员工中工程师占比达55%，高于2019年的46%，工程岗招聘降幅也远小于整体水平，暗示AI并未真正替代工程师，反而提升了岗位需求。

全球最大的独立半导体封装与测试服务商安科科技（AMKR），在过去52周内股价飙升327%，成为AI芯片热潮中“卖铲子”的典型赢家。这家公司不直接设计或制造芯片，而是为英伟达等AI芯片厂商提供关键的封装和测试服务，其股价表现直接反映了AI算力基建的旺盛需求。

Meta 上个月强行抽调 7000 名工程师加入“应用 AI”工作组参与模型训练，引发巨大不满后，本周宣布改为“尊重个人选择”，允许这部分员工自由退出。这一事件折射出 Meta 在 AI 算力争夺与内部士气之间的深层矛盾。

在英伟达年度股东大会上，CEO黄仁勋正面回应了市场对AI基础设施巨额投资的质疑，明确表示关于投资回报率的问题“已有答案”，并强调AI计算正在从训练转向推理，将驱动持续需求。

英伟达在年度股东大会上明确提出“有用的AI已能赚钱”，将AI数据中心定义为“制造词元的工厂”，这意味着算力硬件需求逻辑从基建投入转向盈利驱动，机构近期密集调研相关A股公司。

全球高性能算力竞争加剧，国产自研超算夺得算力榜首，覆盖芯片、存储、液冷散热全产业链。同时，英伟达、谷歌等巨头同步推进AI液冷技术路线，带动A股算力硬件板块走热，6月以来116只相关概念股平均上涨19%。

中信建投证券发布研报，建议投资者关注“物理AI”领域的低位配置机会，认为该方向是人工智能技术走向实体产业的关键路径，目前仍处在早期布局阶段。

存储芯片巨头美光（Micron）与移动芯片龙头高通（Qualcomm）相继发布超出市场预期的财务预测，直接引爆了全球AI芯片相关股票的集体飙升，带动板块市值单日增长约4000亿美元，标志着AI芯片需求从训练侧加速向推理侧与终端侧扩散。

中金公司发布研报认为，随着AI芯片功率密度飙升，传统风冷散热已达瓶颈，未来高端AI服务器可能采用“金刚石热沉+全液冷”的复合散热方案，以实现更高效的芯片级散热。这指向AI硬件产业链中散热环节的技术升级方向。

英伟达 CEO 黄仁勋在年度股东大会上宣布，AI 产业已进入智能体 AI 和物理 AI 驱动的新阶段，数据中心正演变为“AI 工厂”。他强调，AI 基础设施不再是硬件堆砌，而是决定企业竞争力的核心系统。