AI沖擊下，首先受影響的竟是計算機專業

最近有則新聞備受關注：斯坦福大學的計算機專業畢業生，求職越來越難了。

“校園里滿是沉悶的氛圍。”不少計算機專業應屆生坦言，“找工作壓力大到喘不過氣，投出的簡歷大多石沉大海，連個回應都沒有。”

這場求職寒冬已蔓延至加州各大高校，包括加州大學伯克利分校、南加州大學等。名校尚且如此，對非名校背景的求職者而言，這條路更是難上加難。

可以肯定的是，如今國內火爆的計算機專業，在不久的將來，也將面臨同樣的困局。

背后的原因很明確。

程序員們的核心競爭對手——AI，正變得越來越強。2022年ChatGPT初現時，每次只能編寫30秒的代碼。如今的AI代理，已能持續編程數小時，且完成基礎編程任務的速度更快、錯誤更少。

有意思的是，當初不少文字工作者擔心被AI取代，如今首當其沖的反而是計算機從業者。這是因為編程的程式化更強，而文字工作更需要創造力，AI本身更擅長信息整合而非原創性創造。

這種能力升級，也直接重塑了計算機行業的競爭格局，把整個行業的競爭推向了更“卷”的境地。結果就是：只有少數擁有豐富產品開發和研究履歷的“頂尖工程師”，能拿到優質崗位，其余大多數人，只能爭搶一些殘羹冷炙。

更關鍵的是，它徹底改變了“卷”的本質。

所謂“卷”，本應是同維度的存量博弈——比拼誰寫基礎代碼更快、記語法更牢、完成重復任務更多，但AI的出現，直接讓這個維度的競爭失去了價值，它能以更低成本、更高效率搞定基礎編程。這就像汽車取代馬車的時代：不是讓馬車夫趕車更快，而是讓“趕車”這個技能本身徹底退出歷史舞臺。

放到當下，計算機專業畢業生的困境，從不是“技能不夠”，而是他們賴以立足的“基礎編碼能力”在AI面前已一文不值。

更嚴苛的是，AI帶來的競爭門檻提升，比汽車取代馬車的時代更具排他性：當年不會開車，頂多少一種出行方式。如今不會借助AI提升效率，就直接被排除在競爭隊列之外。

2025年搶手的架構師、提示工程師等崗位，看似是新賽道，實則是更高維度的“卷”——過去，程序員精通語法、熟悉框架就能立足。現在，除了這些基礎，還得額外學習AI工具使用、提示詞優化、模型微調，技能疊加的壓力越來越大，從業者不得不陷入“學不完”的循環。

承認AI加劇了競爭，絕非陷入焦慮的理由，而是認清時代趨勢、主動破局的前提。焦慮自然會有，但當我們正視現實就會發現，真正的威脅從來不是AI本身，而是固守舊有能力、不愿迭代的自己。就像早年從“匯編語言”轉向“高級語言”的程序員，或是從“單機開發”轉向“互聯網開發”的從業者，那些主動擁抱變化、疊加新技能的人，最終都站穩了腳跟。

說到底，跟上卷的節奏，本質是重構人和工具的關系。不再是埋頭比拼 “做得快、做得多”，而是升級成 “看得準、拎得清”。你不用再當一個事事親力親為的 “執行者”，而是要做一個能駕馭工具、掌控方向的 “掌舵人”。AI 負責解決 “怎么做” 的技術問題，你負責敲定 “做什么”“為什么做” 的戰略問題 —— 這才是對抗內卷、建立個人核心競爭力的關鍵。

與其把AI當對手，不如把它當成提高效率的工具。但前提是你要懂AI，更要懂AI寫的東西，就像如果要把汽車當成工具，就必須學會開車一樣。你得知道AI的 “油門” 在哪里 —— 哪些指令能讓它精準發力，哪些需求用它來完成最省時，也要清楚它的 “剎車” 邊界 —— 它擅長數據整合卻缺乏真實體感，能模仿范式卻跳不出既定框架，這正是你需要補位的地方，也是駕馭AI的關鍵。