新技术基础设施包括俄IT人才缺口2030年将达60万

用户投稿 2025年08月30日 03:30:05 98 0

俄IT人才缺口2030年将达60万

来源：环球时报

【环球时报综合报道】俄罗斯副总理兼政府办公厅主任格里戈连科在国际信息学奥林匹克竞赛开幕式上表示，到2030年俄罗斯IT领域人才缺口至少将会达到60万人。如何弥补这一人才缺口？还有哪些领域严重缺人？

俄罗斯人才招聘平台HeadHunter研究部主任伊格纳托娃说，为满足经济对IT人才的需求，必须重新审视该领域培养和招聘人才的方法。她说：“雇主应关注年轻人才，包括应届毕业生和职场新人。劳动力市场有足够多的新人，他们缺乏经验，但具有潜力。投资他们的培训和发展，就可以迅速培养出符合企业自身需求的中高级专业人才。”此外，她认为招聘时调整重心也很重要。应根据求职者实际能力对其进行评估，而不是依据刻板印象。摒弃性别或年龄偏见，将有助于发现真正有能力的新人。今天，俄罗斯经济IT人才总体需求下降（一季度招聘数量同比下降16%），希望在该领域开启或继续职业生涯的人数却增加23%。对企业来说，这是强化团队的好时候。

托木斯克市，IT部门员工正在为“万能终端系统”公司开发软件。

“BCS投资世界”公司证券市场专家舍佩列夫认为，弥补人才缺口必须解决几个问题。他说：“要完善IT领域教育课程体系，提升院校技术设施，增加实践课程，包括与科技公司合作。业内公司与教育机构协作，可产生更好效果，这方面有提升潜力。关键不在于毕业生人数，而是所获得知识和技能的质量与适用性。”此外，该专家认为，应继续提高IT行业吸引力和该领域工作声誉，如提供奖金计划、更优厚的社保待遇或更长的假期。国家支持对IT行业发展仍具有举足轻重的作用，包括税收和贷款优惠、投资发展技术基础设施、发展创新产业集群，等等。舍佩列夫说：“除IT领域，现在工业、建筑、物流和农业也面临严重人力短缺问题。”

俄罗斯评级机构Expert RA首席经济学家塔巴赫说，吸引人才的方法大家都很清楚，包括由政府和企业资助的成人再培训和大学生激励措施。同时，由于全球范围雇主对高素质员工的激烈竞争，吸引外籍劳工变得成本过高。无论欧洲还是亚洲，IT人才需求依然旺盛。另一个重要方向是提高劳动生产率，并将部分IT功能转移给AI技术。

俄罗斯总统学院专家波多利斯卡娅接受采访时表示，仅靠增加高校信息技术专业公费招生名额无法填补当前俄人才缺口，因为培养周期要四到五年。2025年，俄IT方向本科及专家学位公费招生计划只有42863个名额，这批学生将于2029年至2030年毕业。该专家说：“要与主要科技公司合办IT特色中学，由其开展10—11年级和8—11年级教学，强化数学、信息技术、物理方面课程，解决IT领域现实任务。大IT公司要为此在中学推广相关方向教学，选拔有一定基础的学生。”

她还说，由于IT行业广泛采用外包和劳务派遣模式，包括承接国外订单，因此人才保障问题不仅在于找到IT人才，还在于如何将其留住。信息技术专业大学生有38%毕业时已就业，还有约一半肄业，但这并不妨碍其在IT领域工作。人才短缺情况下，他们选择提前就业，而不是完成学业并获得文凭。

SKY咨询集团管理合伙人坦秋拉接受采访时说，很难想象还可以为俄罗斯IT专家提供什么条件。他们被免除兵役，获得税收优惠，软件开发公司也获得一系列优惠政策。国家已为其提供职业发展和舒适工作的所有条件，但似乎仍不够。

ACRA评级社主权与区域评级组高级总监库利科夫认为，劳动力资源短缺刺激了资本密集度的提高。长期看，公司将雇佣更少的IT人才完成相同或更多任务，这一局势将对俄罗斯和全球产生影响。

本文刊载自《环球时报》“透视俄罗斯”专刊，内容由《俄罗斯报》提供。

企业数字化技术基础的内容与构成

企业数字化技术基础是实现数字化转型的核心支撑体系，涵盖从底层技术到基础设施的全链路能力。其核心内容可分为以下三部分：

一、核心技术基础

大数据与人工智能协同 大数据技术为企业提供数据采集、存储、分析的全流程能力，AI则通过机器学习、计算机视觉等技术深度挖掘数据价值，形成预测性分析和自动化决策支持。例如，制造业通过深度学习处理海量生产数据，优化工艺参数并预测设备故障12。IDC预测，2028年中国大数据相关支出将突破600亿美元，技术融合驱动企业效率提升24%以上16。云计算与分布式架构 云计算通过弹性资源调度能力，提供按需分配的计算、存储和网络资源，支撑企业快速部署数字化应用。新一代云数据中心通过虚拟化技术整合硬件资源，降低传统物理机房的维护成本，增强业务连续性。典型架构包括IaaS层（基础设施即服务）和PaaS层（平台即服务），支持跨系统协同运行。物联网与边缘计算 物联网通过传感器、智能设备实现物理世界与数字世界的连接，边缘计算在靠近数据源的终端侧完成实时处理，减少云端传输延迟。例如，工业互联网通过5G+物联网技术实现设备状态监控与远程控制，提升生产响应速度。区块链与安全技术 区块链通过分布式账本和加密算法保障数据不可篡改，隐私计算技术实现数据“可用不可见”，解决企业间数据共享的信任问题。该技术在供应链金融、医疗数据流通等领域广泛应用。

二、基础设施架构

数据中心与云平台 以高密度服务器、分布式存储为核心的数据中心构成数字化的物理载体，通过混合云、私有云等模式满足不同业务场景需求。例如，金融行业通过私有云保障核心交易数据安全，同时借助公有云弹性扩展营销系统。网络与算力融合 基于SDN（软件定义网络）技术的融合网络方案优化全局资源调度，5G网络提供低时延、高带宽连接能力，支撑实时数据处理与边缘节点协同。例如，智能制造场景中，算力网络可动态分配AI模型训练与推理所需的资源。智能运维体系 整合自动化监控工具与AI运维算法，实现硬件故障预测、日志异常检测等能力，降低人工干预成本。如华夏银行通过智能运维系统减少70%的机房巡检工作量。

三、关键支持技术

低代码开发与自动化技术 低代码平台通过可视化界面加速应用开发，自动化技术实现RPA（流程自动化机器人）、智能排产等场景落地，降低中小企业技术门槛。数字孪生与AR/VR 数字孪生技术构建物理实体的虚拟映射，支持产品设计仿真与生产流程优化；AR/VR技术则用于员工培训、远程协作等场景，提升操作效率。