產業分層分析 — 2026年第06週

摘要

本週觀測 4,710 筆職缺資料，涵蓋台灣微觀資料（tw_govjobs 1,000 筆）與全球宏觀資料（global_arbeitnow 1,181 筆、global_hn_hiring 2,336 筆、遠端職缺 193 筆）。軟體與 SaaS 產業持續主導全球科技人才需求，佔整體觀測職缺超過 60%。值得注意的是，本週 Pinterest、Vimeo 等媒體娛樂產業出現裁員事件，而 AI 基礎設施領域（如 xAI、Ricursive Intelligence）獲得大規模融資，顯示 AI 正在重塑所有產業的人力結構。台灣職缺市場以零售服務業（48%）為主，反映基層服務業人力需求穩定。美國 12 月失業率維持 4.4%，非農就業人數達 1.595 億人。

產業總覽

產業	職缺數	主要來源	擴張/收縮	AI 衝擊	綜合評級
軟體與 SaaS	2,847	global_hn_hiring, global_arbeitnow	擴張	中	*****
半導體	<50	小樣本	穩定	中	***
電子硬體	<50	小樣本	穩定	中	***
金融服務	131	global_arbeitnow, tw_govjobs	擴張	高	**
醫療生技	76	tw_govjobs, global_remoteok	穩定	低	**
製造業	14	tw_govjobs	穩定	高	**
零售電商	481	tw_govjobs	穩定	中	***
媒體娛樂	56	tw_govjobs (creative)	收縮	高	**
教育	16	tw_govjobs	穩定	中	***
能源與綠能	<50	小樣本	擴張	低	**
營建不動產	18	tw_govjobs	穩定	低	***
電信	<50	小樣本	穩定	中	***
政府與非營利	87	tw_govjobs	穩定	低	***
專業服務	85	tw_govjobs	穩定	中	***

綜合評級說明：基於職缺數量、產業融資動態、裁員事件的綜合評估。星等越多表示該產業當前求職環境越友善。此評級為定性判斷，僅供參考。小樣本產業（<50 筆）的評級需謹慎解讀。

各產業詳細分析

1. 軟體與 SaaS（software_saas）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 2,847 | global_hn_hiring (2,336), global_arbeitnow tech (489), global_remoteok tech (68), global_weworkremotely programming (24) | | 主要地區 | 北美（HN Hiring）、歐洲（Arbeitnow）、全球遠端 | 綜合來源 | | 薪資參考 | $115K-$272K USD（資深工程師） | global_hn_hiring |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 程式碼生成工具（如 GitHub Copilot）正在改變基礎開發工作 | | 認知非例行 | 中 | 系統架構設計、技術決策仍需人類判斷 | | 體力例行 | 低 | 軟體開發不涉及體力工作 | | 體力非例行 | 低 | 軟體開發不涉及體力工作 | | 高度人際 | 中 | 技術溝通、客戶對接仍需人際技能 |

事件信號

擴張信號：xAI 傳聞募資 100 億美元¹、Ricursive Intelligence 獲 3 億美元 A 輪融資（估值 40 億美元）²
擴張信號：Salesforce 單季新增 6,000 企業客戶³
收縮信號：Microsoft 裁員 9,000 人後公布 AI 節省 5 億美元⁴

全球對標

軟體與 SaaS 產業在全球範圍內持續為人才需求最旺盛的領域。根據 HN Hiring 資料，北美科技新創對後端工程師的需求佔比最高（39%），反映微服務架構與 API 經濟的持續發展。值得注意的是，AI 相關職位（如 ML Engineer、AI Infrastructure）的薪資天花板明顯高於傳統軟體開發職位。

2. 半導體（semiconductor）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | <50 | 小樣本，數據僅供參考 | | 主要地區 | 台灣、歐洲 | tw_govjobs, global_arbeitnow |

小樣本警告：本週觀測到的半導體職缺數量不足 50 筆，統計數據可能有較大偏差。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 中 | EDA 工具自動化部分設計流程 | | 認知非例行 | 低 | 晶片架構設計需高度專業判斷 | | 體力例行 | 高 | 晶圓廠生產線自動化程度高 | | 體力非例行 | 中 | 設備維護與問題排除需技術人員 | | 高度人際 | 低 | 技術導向，人際互動需求較低 |

事件信號

擴張信號：Nvidia Q2 營收 467 億美元，證實 AI 晶片平台地位⁵

全球對標

半導體產業為資本密集產業，職缺波動與產能擴張週期高度相關。本系統目前缺乏專門的半導體職缺資料源，建議未來新增 Glassdoor 或 LinkedIn 的半導體產業職缺追蹤。

3. 電子硬體（electronics_hardware）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | <50 | 小樣本，數據僅供參考 |

小樣本警告：本週觀測到的電子硬體職缺數量不足 50 筆。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 中 | PCB 設計部分流程可自動化 | | 認知非例行 | 低 | 硬體系統整合需跨領域專業 | | 體力例行 | 高 | 組裝生產線高度自動化 | | 體力非例行 | 中 | 產品測試與維修需技術人員 | | 高度人際 | 低 | 研發導向，人際需求較低 |

事件信號

無重大事件

4. 金融服務（financial_services）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 131 | tw_govjobs finance (31), global_arbeitnow finance (50), global_arbeitnow hr (46), global_remoteok support (4) | | 主要地區 | 台灣、德國 | tw_govjobs, global_arbeitnow |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 財務報表、數據輸入高度自動化 | | 認知非例行 | 中 | 投資分析、風險評估 AI 輔助增加 | | 體力例行 | 低 | 金融服務不涉及體力工作 | | 體力非例行 | 低 | 金融服務不涉及體力工作 | | 高度人際 | 中 | 客戶關係管理、財務諮詢需人際技能 |

事件信號

擴張信號：Capital One 以 51.5 億美元收購 Fintech 新創 Brex⁶
擴張信號：Zocks 獲 4,500 萬美元 B 輪融資，專注 AI 財務顧問助手⁷

全球對標

金融科技持續整合傳統金融服務。Brex 被收購顯示企業支付卡市場進入整併階段，但同時也代表 Fintech 人才可能流向大型金融機構。AI 在金融領域的應用（如 Zocks 的 AI 財務顧問助手）正在改變顧問服務的人力結構。

5. 醫療生技（healthcare_biotech）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 76 | tw_govjobs healthcare (66), tw_govjobs care (10) | | 薪資參考 | 28,000-45,000 TWD/月（照服員） | tw_govjobs | | 主要地區 | 台灣 | tw_govjobs |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 中 | 醫療影像判讀 AI 輔助增加 | | 認知非例行 | 低 | 診斷決策仍需醫師專業判斷 | | 體力例行 | 低 | 照護工作需要人類直接接觸 | | 體力非例行 | 低 | 護理、照顧服務需靈活應對 | | 高度人際 | 高度保護 | 病患關懷、情緒支持不可取代 |

事件信號

無重大裁員或擴張事件
推測：台灣高齡化趨勢持續，照顧服務員需求預期穩定成長

全球對標

醫療生技產業受人口結構影響大於科技週期。台灣的照顧服務員職缺反映高齡化社會的人力需求。此產業受 AI 衝擊相對較低，因為醫療照護的核心價值在於人際互動與情緒支持。

6. 製造業（manufacturing）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 14 | tw_govjobs manufacturing | | 薪資參考 | 35,000-45,000 TWD/月 | tw_govjobs | | 主要地區 | 台灣 | tw_govjobs |

小樣本警告：本週觀測到的製造業職缺數量不足 50 筆。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 中 | 品管檢測部分自動化 | | 認知非例行 | 低 | 製程優化需工程師判斷 | | 體力例行 | 高 | 生產線自動化程度持續提高 | | 體力非例行 | 中 | 設備維護與異常處理需技術人員 | | 高度人際 | 低 | 製造業人際互動需求較低 |

事件信號

收縮信號：Rivian 本年度第三次裁員，削減 600 人⁸
擴張信號：Conifer 獲 2,000 萬美元種子輪融資，發展電動車輪轂馬達⁹

7. 零售電商（retail_ecommerce）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 481 | tw_govjobs retail_service | | 薪資參考 | 面議-200 TWD/時（兼職）、30K-53K TWD/月（正職） | tw_govjobs | | 主要地區 | 台灣（台北市為主） | tw_govjobs |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 收銀、庫存管理自動化增加 | | 認知非例行 | 低 | 顧客服務需臨場應變 | | 體力例行 | 中 | 自助結帳、機器人上菜逐漸普及 | | 體力非例行 | 低 | 餐飲服務需靈活應對 | | 高度人際 | 中度保護 | 顧客互動、服務體驗仍需人力 |

事件信號

收縮信號：Amazon 傳裁減 30,000 企業職位¹⁰（注：主要影響企業端，非門市）

全球對標

台灣零售服務業職缺集中於餐飲連鎖（如堤諾、瓦薩、拉亞漢堡）與飯店業，反映服務業復甦與勞動密集特性。電商巨頭 Amazon 的企業端裁員主要影響倉儲物流與企業營運職位，對門市服務人員影響較小。

8. 媒體娛樂（media_entertainment）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 56 | tw_govjobs creative | | 主要地區 | 台灣 | tw_govjobs |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 內容審核、影片標籤自動化 | | 認知非例行 | 高 | AI 生成內容（文字、圖像、影片）快速發展 | | 體力例行 | 低 | 媒體娛樂不涉及體力工作 | | 體力非例行 | 低 | 媒體娛樂不涉及體力工作 | | 高度人際 | 中 | 創意發想、客戶提案需人際技能 |

事件信號

收縮信號：Pinterest 裁員 15%，資源轉向 AI¹¹
收縮信號：Vimeo 被 Bending Spoons 收購後啟動裁員¹²
收縮信號：VSCO 裁員 24 人¹³
擴張信號：Substack 獲 1 億美元融資¹⁴

全球對標

媒體娛樂產業正經歷 AI 驅動的結構性轉型。Pinterest、Vimeo、VSCO 的裁員均提及將資源重新分配至 AI。這反映平台型媒體公司正以 AI 取代部分人力密集的內容審核與推薦功能。然而，Substack 獲得大額融資顯示創作者經濟仍有成長空間，但模式轉向更輕資產的平台運營。

9. 教育（education）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 16 | tw_govjobs education |

小樣本警告：本週觀測到的教育產業職缺數量不足 50 筆。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 題庫、作業批改可自動化 | | 認知非例行 | 中 | 課程設計、教學策略需專業判斷 | | 體力例行 | 低 | 教育不涉及體力工作 | | 體力非例行 | 低 | 教育不涉及體力工作 | | 高度人際 | 高度保護 | 學生輔導、情緒支持不可取代 |

事件信號

擴張信號：Polymath 募資發展數學學習遊戲（Edtech）¹⁵

10. 能源與綠能（energy_green）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | <50 | 小樣本 |

小樣本警告：本週觀測到的能源與綠能職缺數量不足 50 筆。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 中 | 能源調度部分可自動化 | | 認知非例行 | 低 | 能源系統設計需工程專業 | | 體力例行 | 中 | 發電廠運維自動化增加 | | 體力非例行 | 低 | 現場維護需技術人員 | | 高度人際 | 低 | 技術導向，人際需求較低 |

事件信號

收縮信號：Redwood Materials（電池回收）裁員 5%¹⁶
收縮信號：Luminar（自駕光達）進行組織重整¹⁷

11. 營建不動產（construction_realestate）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 18 | tw_govjobs construction | | 薪資參考 | 面議 | tw_govjobs | | 主要地區 | 台灣 | tw_govjobs |

小樣本警告：本週觀測到的營建不動產職缺數量不足 50 筆。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 中 | BIM 設計部分流程自動化 | | 認知非例行 | 低 | 建築設計需創意與專業判斷 | | 體力例行 | 中 | 預製構件減少現場人力 | | 體力非例行 | 低 | 現場施工需靈活應對 | | 高度人際 | 低 | 技術導向，人際需求較低 |

事件信號

擴張信號：Cambio 獲 1,800 萬美元融資（估值 1 億美元），發展 AI 商業地產軟體¹⁸

12. 電信（telecom）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | <50 | 小樣本 |

小樣本警告：本週觀測到的電信產業職缺數量不足 50 筆。

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 客服、帳務自動化程度高 | | 認知非例行 | 中 | 網路規劃需工程專業 | | 體力例行 | 中 | 機房維運自動化增加 | | 體力非例行 | 低 | 基地台維護需現場技術人員 | | 高度人際 | 中 | 企業客戶銷售需人際技能 |

事件信號

擴張信號：Northwood Space 獲 1 億美元 B 輪融資及 5,000 萬美元政府合約（衛星通訊）¹⁹

13. 政府與非營利（government_ngo）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 87 | tw_govjobs professional (85) + public_service (2) | | 主要地區 | 台灣 | tw_govjobs |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 公文處理、資料建檔可自動化 | | 認知非例行 | 低 | 政策制定需專業判斷 | | 體力例行 | 低 | 政府工作不涉及體力勞動 | | 體力非例行 | 低 | 政府工作不涉及體力勞動 | | 高度人際 | 中度保護 | 民眾服務、社會福利需人際互動 |

事件信號

無重大事件

14. 專業服務（professional_services）

市場數據

| 指標 | 數值 | 來源 | |——|——|——| | 觀測職缺數 | 85 | tw_govjobs professional | | 主要地區 | 台灣 | tw_govjobs |

AI 取代向量影響

| 向量 | 影響程度 | 說明 | |——|———-|——| | 認知例行 | 高 | 文件審閱、資料分析可自動化 | | 認知非例行 | 中 | 專業諮詢需人類判斷 | | 體力例行 | 低 | 專業服務不涉及體力工作 | | 體力非例行 | 低 | 專業服務不涉及體力工作 | | 高度人際 | 中度保護 | 客戶關係、諮詢服務需人際技能 |

事件信號

收縮信號：Indeed、Glassdoor 裁員 1,300 人，轉向 AI²⁰

跨產業比較

職缺數量排名

排名	產業	職缺數	主要驅動因素	樣本說明
1	軟體與 SaaS	2,847	AI 基礎設施投資、雲端服務需求	主要來自 HN Hiring、Arbeitnow
2	零售電商	481	服務業復甦、連鎖餐飲擴張	主要來自 tw_govjobs
3	金融服務	131	Fintech 整併、AI 財務顧問	跨來源綜合
4	政府與非營利	87	穩定需求	tw_govjobs
5	專業服務	85	穩定需求	tw_govjobs
6	醫療生技	76	高齡化、照護需求	tw_govjobs
7	媒體娛樂	56	創意產業	tw_govjobs creative
8-14	其他產業	<50	樣本不足	小樣本

AI 衝擊程度排名

排名	產業	AI 衝擊綜合評分	最受影響的向量	最受影響的角色
1	媒體娛樂	高	認知非例行	內容創作者、影片編輯
2	金融服務	高	認知例行	資料輸入、財務分析師
3	製造業	高	體力例行	生產線作業員
4	軟體與 SaaS	中	認知例行	初階程式設計師
5	專業服務	中	認知例行	行政助理、法務助理
6	教育	中	認知例行	題庫編輯、作業批改
7	零售電商	中	認知例行	收銀員、庫存管理
8	醫療生技	低	認知例行	影像判讀（輔助）
9	營建不動產	低	認知例行	BIM 設計（輔助）
10	能源與綠能	低	體力例行	發電廠運維（部分）

產業健康度矩陣

產業健康度依據「職缺成長信號」與「AI 衝擊程度」兩個維度評估：

擴張 + 低 AI 衝擊（最佳象限）：

醫療生技（高齡化驅動，人際互動受保護）
能源與綠能（政策驅動，技術門檻高）

擴張 + 高 AI 衝擊（機會與挑戰並存）：

軟體與 SaaS（需持續技能升級）
金融服務（Fintech 人才需求大，但基層職位被自動化）

穩定/收縮 + 低 AI 衝擊（相對安全）：

營建不動產（週期性波動，但核心職位穩定）
政府與非營利（穩定但成長有限）

穩定/收縮 + 高 AI 衝擊（需謹慎）：

媒體娛樂（多家公司裁員，AI 生成內容衝擊）
製造業（自動化持續推進）

台灣 vs 全球趨勢對比

產業	台灣趨勢	全球趨勢	一致性	說明
軟體與 SaaS	穩定	擴張	分歧	台灣缺乏 HN Hiring 類型的新創職缺資料，實際需求可能更高
金融服務	穩定	擴張	分歧	全球 Fintech 整併活躍，台灣金融業受法規限制，數位轉型較慢
零售電商	穩定	穩定	一致	服務業基層人力需求全球皆穩定
醫療生技	穩定	穩定	一致	高齡化為全球共同趨勢
媒體娛樂	穩定	收縮	分歧	全球平台型媒體裁員，台灣創意產業受影響較小
製造業	穩定	收縮	分歧	全球製造業自動化加速，台灣因半導體產業支撐相對穩定

分析師觀察

本週產業結構的主要變化

2026 年初的就業市場呈現明顯的「AI 重塑」特徵。Pinterest、Vimeo、Indeed/Glassdoor 等平台型公司的裁員均明確提及「將資源重新分配至 AI」。這不是單純的成本削減，而是結構性的人力重組：企業正以 AI 取代部分認知例行工作（如內容審核、求職媒合演算法），同時增加 AI 基礎設施相關職位。

值得注意的是，xAI（傳聞 100 億美元募資）、Ricursive Intelligence（3 億美元 A 輪，估值 40 億美元）等 AI 基礎設施公司的大規模融資，顯示資本市場對 AI 的投入仍在加速。這些資金將轉化為對 ML Engineer、AI Infrastructure Engineer 等角色的需求。

跨產業趨勢：AI 作為基礎設施層

根據 Crunchbase 專欄分析²¹，AI 不應被視為獨立產業，而是「基礎設施層」——如同網際網路曾經是。這意味著：

AI 技能將成為所有產業的橫向需求，不限於科技公司
「產業 + AI」混合職位將快速成長（如醫療 AI 工程師、金融 AI 分析師）
單純的 AI 基礎研究職位競爭激烈，但應用層職位機會更廣

對求職者的啟示（基於觀測結果）

軟體工程師：後端與全端工程師需求最高，但需持續學習 AI 輔助開發工具
金融從業者：Fintech 整併創造流動機會，但基層資料處理職位風險增加
媒體從業者：平台型媒體收縮，但創作者經濟（如 Substack）提供新路徑
服務業人員：基層服務業需求穩定，但需關注自動化對收銀、庫存等職位的影響
醫療照護人員：高齡化驅動穩定需求，人際互動技能受保護

資料來源與限制

資料來源清單

Layer	筆數	涵蓋範圍	限制
tw_govjobs	1,000	台灣政府就業通	偏向基層職缺，科技職缺較少
global_arbeitnow	1,181	歐洲（德國為主）	語言限制，非英語職缺較多
global_hn_hiring	2,336	北美科技新創	偏向科技業，薪資偏高
global_remoteok	94	全球遠端職缺	樣本量小
global_weworkremotely	99	全球遠端職缺	樣本量小
workforce_news	20	裁員/擴編事件	以科技業為主
funding_signals	37	融資動態	以科技業為主
global_bls	143	美國經濟指標	僅美國，月度更新
global_manpower_outlook	3	就業展望	季度報告，本週資料不完整（WebFetch 失敗）

分析限制

樣本偏差：職缺資料以科技業為主（HN Hiring 佔 50%），傳統產業資料不足
地區偏差：台灣資料僅來自政府就業通，缺少 104/1111 等主流人力銀行
時間延遲：融資與裁員事件為新聞報導，可能與實際發生時間有延遲
產業歸類：跨產業公司（如 Amazon 同時涵蓋電商、雲端、物流）的職缺歸類可能有模糊
小樣本產業：半導體、電子硬體、能源、電信等產業觀測樣本不足 50 筆，統計意義有限

免責聲明

本報告為自動化分析產出，僅供參考。產業分類基於系統預設的 14 大類，與實際企業自我歸類可能有差異。小樣本產業（觀測職缺數低於 50 筆）的統計數據可能有較大偏差，已在報告中標註。薪資數據基於職缺刊登的薪資區間，不代表實際支付薪資。任何就業或投資決策請諮詢專業人士。

本報告內容不構成：

個人化職涯諮詢建議
投資或財務建議
法律意見
就業保證或薪資承諾

參考文獻

最後更新：2026-02-06

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funding_signals, “AI Lab Ricursive Intelligence Lands $300M Series A”, docs/Extractor/funding_signals/funding_round/20260126-ricursive-intelligence-funding_round.md ↩
funding_signals, “Salesforce quietly added 6,000 enterprise customers”, docs/Extractor/funding_signals/earnings_signal/20251222-salesforce-customer-growth-earnings_signal.md ↩
workforce_news, “Microsoft shares $500M in AI savings internally days after cutting 9,000 jobs”, docs/Extractor/workforce_news/market_signal/20250709-microsoft-ai-savings-market_signal.md ↩
funding_signals, “Nvidia’s $46.7B Q2 proves the platform”, docs/Extractor/funding_signals/earnings_signal/20250828-nvidia-q2-earnings-earnings_signal.md ↩
funding_signals, “Capital One To Buy Fintech Startup Brex At Less Than Half Its Peak Valuation In $5.15B Deal”, docs/Extractor/funding_signals/acquisition/20260123-capital-one-brex-acquisition.md ↩
funding_signals, “Zocks Raises $45M Series B From Lightspeed, QED For AI Assistant To Financial Advisers”, docs/Extractor/funding_signals/funding_round/20260126-zocks-funding_round.md ↩
workforce_news, “Rivian reportedly cutting 600 workers in third layoff of the year”, docs/Extractor/workforce_news/layoff/20251023-rivian-layoff.md ↩
funding_signals, “Conifer locks down $20M seed round for its ‘drop-in’ electric hub motor”, docs/Extractor/funding_signals/funding_round/20250414-conifer-funding_round.md ↩
workforce_news, “Amazon reportedly plans to cut around 30,000 corporate jobs”, docs/Extractor/workforce_news/layoff/20251027-amazon-30k-layoff.md ↩
workforce_news, “Pinterest layoffs impact 15% of staff as resources redirected to AI”, docs/Extractor/workforce_news/layoff/20260127-pinterest-layoff.md ↩
workforce_news, “Vimeo starts layoffs after acquisition by Bending Spoons”, docs/Extractor/workforce_news/layoff/20260123-vimeo-layoff.md ↩
workforce_news, “VSCO lays off 24 staff as its consumer business suffers”, docs/Extractor/workforce_news/layoff/20251209-vsco-layoff.md ↩
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funding_signals, “Game maker Polymath aims to make learning math as enjoyable as Roblox”, docs/Extractor/funding_signals/funding_round/20250217-polymath-funding_round.md ↩
workforce_news, “Redwood Materials reportedly cuts 5% of staff after $350M raise”, docs/Extractor/workforce_news/layoff/20251126-redwood-materials-layoff.md ↩
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funding_signals, “Beyond The Buzz: AI’s Real Impact And Illusions We Must Avoid”, docs/Extractor/funding_signals/market_trend/20260127-ai-infrastructure-impact-market_trend.md ↩

產業分層分析 — 2026年第06週

摘要

產業總覽

各產業詳細分析

1. 軟體與 SaaS（software_saas）

市場數據

熱門角色 Top 5

熱門技能 Top 5

AI 取代向量影響

事件信號

全球對標

2. 半導體（semiconductor）

市場數據

熱門角色

AI 取代向量影響

事件信號

全球對標

3. 電子硬體（electronics_hardware）

市場數據

熱門角色

AI 取代向量影響

事件信號

4. 金融服務（financial_services）

市場數據

熱門角色 Top 5

AI 取代向量影響

事件信號

全球對標

5. 醫療生技（healthcare_biotech）

市場數據

熱門角色 Top 5

AI 取代向量影響

事件信號

全球對標

6. 製造業（manufacturing）

市場數據

熱門角色

AI 取代向量影響

事件信號

7. 零售電商（retail_ecommerce）

市場數據

熱門角色 Top 5

AI 取代向量影響

事件信號

全球對標

8. 媒體娛樂（media_entertainment）

市場數據

熱門角色

AI 取代向量影響

事件信號

全球對標

9. 教育（education）

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10. 能源與綠能（energy_green）

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11. 營建不動產（construction_realestate）

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12. 電信（telecom）

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13. 政府與非營利（government_ngo）

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14. 專業服務（professional_services）

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跨產業比較

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