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。”
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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。
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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。
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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。
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