2025薪酬报告解读：加薪不扩编，AI与出海岗位薪资分化

简介：《2025中国薪酬报告》由华德士发布，面向企业招聘经理、人力资源从业者、职场人士与行业分析师，系统梳理信息技术与转型、会计与财务、法务与合规、医疗健康、人力资源、工程与运营、销售与市场营销、采购与供应链等行业的薪资基准与招聘趋势，可用于制定薪酬策略、提供求职薪资参考及辅助人才发展规划。资源包共1个PDF文件，约7.68MB，内容涵盖各行业不同职位2024至2025年的薪资变化、区域市场洞察与未来展望，并特别关注复合型人才、出海业务、技术岗位需求，以及Z世代人才偏好、企业文化与多元化包容举措。报告还就软实力要求提升、跨世代协作、AI工具应用等趋势给出解读，并附定制化薪酬福利基准思路。目前已有479人学习，适合需要把握年度薪酬行情与人才市场走向的读者参考。

1. 薪酬报告里的反常信号：涨薪预期56%，但招聘总量不增

一份年度薪酬调查里最值得读的，往往不是数字本身，而是数字之间的裂缝。2025年中国市场薪酬报告给出的两个关键数据放在一起看，就出现了这样一道裂缝：56%的企业计划在2025年给员工加薪，但报告同时判断2025年招聘总量不会增加。一边是加薪，一边是不扩编，这两件事同时成立，意味着钱不是用来抢人的，而是用来留人的。

对从业者来说，这是一条需要重新校准预期的资讯。过去几年大家习惯的逻辑是“跳槽即涨薪”，而这份报告给出的市场展望指向另一个方向：候选人端竞争加剧，企业对外招人才的要求高于以往，薪资涨幅明显的机会集中在出海业务与AI相关技术岗位。薪酬基准不再是一张静态的价格表，而是一份关于“哪些能力还值钱”的行业分析。读懂它，比记住几个薪资区间更有用。

2. 加薪不扩编：56%背后的招聘逻辑变了

2.1 三个数字拼出的2025用人图景

报告里有一组可以直接对照的数字：56%的企业计划加薪，34%的雇主表示2025年招聘人数会有增长，29%的雇主表示招聘计划维持不变。把这三者叠在一起，画面就清楚了——加薪是普遍动作，扩编是少数动作，维持是主流动作。

这张表最容易被误读的是第一行。56%不是“普涨”的信号，而是“结构性调薪”的信号。企业把有限的薪酬预算投向关键岗位和关键人，而不是平摊到所有编制上。报告在信息技术与转型部分写得很直白：传统技术岗位的薪资涨幅相对比较稳定，涉及出海业务和AI相关的技术人才，薪资涨幅会比较明显。同一份预算，流向已经划好了。

对招聘经理来说，这意味着薪酬策略的重心从“开价抢人”转向“用有限的涨幅守住核心人”。对求职者来说，66%的人期望涨幅15%以上，而市场给出的增量岗位只有34%的雇主在扩，供需之间的落差就是2025年求职体感偏冷的来源。

2.2 为什么“加薪”和“不扩编”能同时成立

这两件事并不矛盾，它们服务的是同一个目标：在招聘总量不增加的前提下，把组织架构调整到适应未来市场的形态。报告的中国市场展望部分提到，过去两年市场急剧变化，许多企业已经或正在进行组织变革和优化，2025年更多企业会优化及调整组织架构，重新定义人才画像与技能，催生出一批适配企业未来发展的核心人才岗位。

换句话说，加薪预算的一部分来自“换人”而非“加人”。一个传统产研岗位被替换为出海业务岗或AI应用岗，编制没变，薪酬成本上升了，这就是56%与34%能并存的原因。报告还提到，市场在前两年积累了不少积极求职者，2025年候选人端竞争尤为激烈。供给端在扩容，需求端在结构性收缩，企业自然有底气提高对外招人才的要求，尤其是软性素质方面——快速学习能力、高敏捷度与适应能力、复合型背景。

从行业角度看，这是典型的“存量优化”周期特征。企业不再用扩张来解决增长问题，而是用组织效率来解决。薪酬报告在这里扮演的角色，其实是把这种组织意图翻译成了价格信号：哪些岗位的薪资区间在收窄，哪些在抬升，背后都是编制在移动。

2.3 招聘经理的动作清单正在改写

报告给招聘经理的建议有三条，值得逐条拆开看。第一条是主动为企业探索新领域人才，甄别具备适应企业未来发展且有潜力的候选人。这条针对的是“人才画像重定义”——当岗位本身在变，按旧JD找人必然翻车，招聘经理要先去业务侧确认未来形态，再去市场找匹配的人。

第二条是主动构建符合企业未来发展的人才数据库，及时将市场洞察反馈至领导层，提前做好招聘规划，并通过增强与候选人的长期互动缩短招聘周期。这条的潜台词是：既然增量岗位少，那么每一个关键岗位的空缺成本都更高，招聘周期不能靠临时抱佛脚压缩，只能靠长期池子。血泪经验是，等到岗位空出来才启动寻访，在2025年的候选人竞争环境里基本等于被动。

第三条是扩宽招聘渠道，与口碑佳、长期稳定的专业招聘服务供应商达成战略合作。这条不新鲜，但放在“招聘总量不增”的背景下有了新含义：内部招聘团队的产能要留给关键岗位，标准化岗位的寻访需要外部产能兜底。

提示：把这三条建议当成一个闭环看——先定义人，再储备人，最后用渠道保障交付。缺任何一环，加薪预算都花不到刀刃上。

3. 行业薪资分化：哪些区间在收窄，哪些在抬升

3.1 信息技术：管理岗收窄，AI与出海抬升

信息技术与转型是这份报告里数据最密的板块，上海地区的对比最能说明问题。数据科学家的年薪区间从600k-1.1m调整为800k-1.0m，上限下降、下限抬升，区间收窄；软件架构师从650k-1.1m调整为650k-1.0m，同样是上限回落；ERP经理从600k-850k调整为500k-800k，整体下移；信息安全分析师从350k-550k调整为300k-450k，也在下移。

抬升的一侧同样清晰。首席信息官从1.0m-2.5m调整为1.5m-2.5m，下限大幅抬升；首席技术官和首席数字官的下限也分别从1.0m、1.0m抬到1.2m、1.2m；应用系统总监从700k-1.1m调整为800k-1.2m。管理序列的头部在变贵，执行序列的中段在变便宜，这是组织扁平化在薪酬上的直接投影。

华南地区的AI&数据板块则是另一种走势：AI科学家从800k-1.5m调整为1.0m-2.0m，大模型工程师从400k-800k调整为500k-1.0m，数据工程师从400k-600k调整为500k-700k，数据总监从800k-1.2m调整为900k-1.5m。全线抬升，且抬升幅度集中在AI相关岗位。同一份报告里，上海的传统开发岗在收窄，华南的AI岗在扩张，区域与赛道的双重分化非常明显。

江浙地区的软件板块则体现了制造业底色：电池管理系统工程师/经理从450k-1.2m调整为450k-1.0m，汽车软件工程师/经理从400k-1.2m调整为400k-1.0m，嵌入式软件开发工程师从300k-800k调整为300k-700k。上限普遍回落，说明智能制造相关岗位的溢价在回归理性，但底盘仍在。

3.2 出海与复合型：溢价写进了岗位描述

报告在信息技术与转型的市场洞察里写得很明确：中国互联网、科技、消费电子类企业将继续加大出海计划，具备英语口语能力、跨文化沟通协作能力的技术候选人将获得更多中高端机会的青睐。这句话的信息量在于“中高端机会”——不是所有出海岗位都溢价，溢价集中在需要跨文化协作的中高端位置。

同一段还提到，市场普遍认可全面复合型、综合能力及业务理解力强的优秀人才，与业务部门合作经验丰富的候选人是企业首选。IT管理岗位不仅要求扎实的技术背景，更强调软技能，主打全面复合型管理人才。这解释了为什么管理序列头部薪资在抬升：企业要的不是纯技术管理者，而是能跟业务对话、能判断投入产出的人。

从行业角度看，出海业务的薪酬溢价有一个容易被忽略的前提：它要求候选人同时具备技术能力和跨文化沟通能力，这两项能力的交集在市场上本来就稀缺。稀缺性定价，而不是赛道热度定价，这才是溢价的可持续来源。反过来，如果只是“会英语”而没有业务理解力，溢价并不会自动兑现。

3.3 一个可复用的薪资区间对比方法

面对报告里成百上千个薪资区间，逐个记忆没有意义，更实用的做法是把区间变化拆成“下限变化”和“上限变化”两个维度，判断岗位的市场定位在往哪个方向移动。下面这段脚本演示了如何用报告中的公开区间数据做一次快速分类，参数含义在代码后说明。

# 输入为报告中的职位薪资区间（单位：千元/年），仅作结构演示 roles = [ {"name": "数据科学家", "y2024": (600, 1100), "y2025": (800, 1000)}, {"name": "首席信息官", "y2024": (1000, 2500), "y2025": (1500, 2500)}, {"name": "ERP经理", "y2024": (600, 850), "y2025": (500, 800)}, {"name": "大模型工程师", "y2024": (400, 800), "y2025": (500, 1000)}, ] def classify(role): low_delta = role["y2025"][0] - role["y2024"][0] high_delta = role["y2025"][1] - role["y2024"][1] width_2024 = role["y2024"][1] - role["y2024"][0] width_2025 = role["y2025"][1] - role["y2025"][0] # 区间收窄且下限抬升：岗位门槛提高，市场向头部集中 if low_delta > 0 and width_2025 < width_2024: return "门槛抬升型" # 上下限同时抬升：赛道整体溢价 if low_delta > 0 and high_delta > 0: return "赛道溢价型" # 上下限同时下移：供给充裕，溢价回归 if low_delta < 0 and high_delta < 0: return "溢价回归型" return "结构分化型" for r in roles: print(r["name"], classify(r))

这段代码的逻辑是把薪资区间当成一个分布来看，而不是当成一个数字。low_delta反映岗位入门门槛的变化，high_delta反映岗位天花板的变化，width反映市场对该岗位定价的共识程度。区间收窄通常意味着企业对该岗位的价值判断趋于一致，议价空间变小；区间整体上移意味着赛道在抢人；整体下移意味着供给变多。

参数上，y2024和y2025分别对应报告中的两年区间，单位统一为千元每年，避免混用月薪和年薪。实际使用时可以把报告里某个行业的所有职位批量录入，跑出来的分类结果就是一张“岗位价值迁移图”。失败时最常看的是区间宽度：如果某岗位两年宽度都很宽，说明市场定价分歧大，这类岗位的薪资谈判空间反而更大，但也更容易踩坑——因为对方开价可能落在区间的任意一端。

4. 误读与争议：这份薪酬报告容易被读偏的四个地方

4.1 误判一：把56%加薪读成普涨

误判点：看到56%的企业计划加薪，就认为2025年是涨薪年，跳槽可以按15%以上的涨幅去谈。

为什么：报告同时给出34%的雇主扩编、29%维持不变，招聘总量不增的判断贯穿全文。加薪预算在存量内部重新分配，不等于每个岗位的价格都在上移。上海地区ERP经理、信息安全分析师等岗位的区间整体下移，就是反例。

怎么看：把加薪比例和扩编比例放在一起读，前者看预算意愿，后者看岗位供给。预算意愿高、岗位供给低，结论是“留人优先于抢人”，谈薪的筹码在稀缺能力上，不在跳槽动作上。

4.2 误判二：把AI岗位溢价当成普遍规律

误判点：看到华南AI&数据板块全线抬升，就认为所有带AI字样的岗位都在涨。

为什么：报告里AI产品经理、AI项目经理在上海的区间是500k-900k，两年持平，没有变化。算法工程师同样持平。真正抬升的是AI科学家、大模型工程师、数据工程师这类偏底层和偏工程的位置。溢价来自稀缺性，不来自标签。

怎么看：区分“AI应用岗”和“AI能力岗”。前者供给在快速增加，价格趋稳；后者需要长期积累，价格才会上移。判断一个岗位是否真溢价，看它的区间下限是否在抬，而不是看岗位名称里有没有AI。

4.3 误判三：把区域数据当成全国行情

误判点：拿上海的管理岗薪资去对标其他区域的同岗位，或者用华南的AI薪资去谈华北的offer。

为什么：报告按上海、江浙、华南、华北分区域列数据，同一职位在不同区域的区间差异明显。华北地区的数据板块只给了2025年区间，没有2024年对照，说明该区域的样本口径与其他区域不同，直接横向比较会失真。

怎么看：区域数据只在区域内做纵向对比，跨区域比较要先确认口径一致。谈薪时以目标岗位所在区域的区间为准，不要用全国平均值做锚点，那个锚点在报告里并不存在。

4.4 误判四：把软性素质要求当成套话

误判点：看到“快速学习能力、高敏捷度、复合型”这类描述，认为是招聘文案的常规填充，不影响定价。

为什么：报告在多个板块反复强调软性素质，并且把它和薪资结构变化绑在一起——管理序列头部薪资抬升的理由正是“全面复合型管理人才”，而不是技术深度。软性素质在这里是定价因子，不是修饰词。

怎么看：把软性素质要求翻译成可验证的经历。跨文化沟通对应的是实际协作过的跨境项目，业务理解力对应的是与业务部门共同交付过的结果。面试里能讲出这类经历的人，才拿得到报告里那个抬升后的区间下限。

5. 从薪酬基准到人才策略：2025年的三个观察点

第一个观察点是薪酬报告的使用方式正在变化。过去它被当成一张价目表，求职者查区间，HR对预算。这份报告的结构显示，它更像一份人才策略的输入：加薪比例、扩编比例、区域分化、赛道分化，这些数据拼起来回答的是“组织该往哪里调”。报告里提到的定制化薪酬和福利基准服务，本质上是把这个判断过程产品化——基于特定行业、子行业和职位做数据对比，帮助企业做人才吸引和保留决策。对从业者来说，这意味着读报告的重点要从“我的岗位值多少钱”转向“我的岗位在往哪个方向移动”。

第二个观察点是Z世代人才偏好对薪酬结构的反向塑造。报告提到，Z世代人才最看重的前三项里，优厚的薪酬和福利排第一，令人感到鼓舞的企业文化和同事排第二，工作安全感和稳定性排第三。同时，85%的雇主认为跨世代员工之间的合作存在一定难度，77%的专业人士在工作中使用AI工具，最常用在文案撰写、内容创作和编辑。这组数据放在一起看，指向一个具体的管理难题：年轻员工要稳定感和文化认同，企业要复合型和敏捷度，两者的交集只能靠职业发展路径和培训来搭桥。报告里“提供职业生涯发展机会”被列为吸引和留住人才的关键策略之一，不是偶然。

第三个观察点是企业文化投入的量化趋势。报告提到雇主在多元化与包容性举措上的实施情况，以及企业文化在人才竞争中的权重上升。从行业角度看，这类投入在过去容易被当成成本项，但在招聘总量不增的周期里，它变成了留人的替代方案——既然不能靠扩编和大幅涨薪来解决问题，就只能靠组织体验来降低流失率。这条逻辑链在报告的数据里是完整的：加薪预算有限，扩编岗位有限，候选人竞争激烈，那么存量员工的留存体验就成了性价比最高的投入方向。

对招聘经理来说，这三个观察点可以落成一套动作：用薪酬基准判断岗位价值迁移方向，用人才数据库提前锁定稀缺能力，用职业发展路径和企业文化投入降低核心人的流失概率。对职场人来说，动作更简单：确认自己的岗位在区间收窄的一侧还是抬升的一侧，如果是收窄的一侧，就往复合型和跨文化协作的方向补，而不是等市场给答案。

我自己的习惯是，每年拿到这类薪酬报告，先不看自己所在岗位的数字，而是先看相邻岗位的区间变化——相邻岗位的移动方向，往往比本岗位的绝对数字更早说明问题。从那以后我每次做年度规划，都强制走一遍“先看迁移、再看绝对值”的顺序，踩坑的次数明显少了。希望帮到你。

完整报告覆盖信息技术与转型、会计与财务、法务与合规、医疗健康、人力资源、工程与运营、销售与市场营销、采购与供应链等多个行业的薪资基准与市场展望，含分区域、分职位的两年区间对照，适合招聘经理、人力资源从业者和职场人作为年度决策的参考底稿。

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