前兩天，世超無意中刷到了一條帖子，一個分享計算機學習日常的網(wǎng)友，發(fā)現(xiàn)她的評論區(qū)，正在集體勸退計算機專業(yè)。

來源：小紅書@海德威曰：你論文被錄了

這并不是個例，世超在各個網(wǎng)站論壇搜了搜，“ 勸退計算機 ” 似乎正在變成風向。有說學計算機，不如學機械電氣，甚至有人說，計算機連土木金融都比不上。

Anthropic 在今年 3 月 5 日發(fā)表的一篇 《 AI 對勞動力市場的影響：新度量與早期證據(jù) 》報告中也曾指出，程序員的日常工作中，已經(jīng)有 75% 的工作可以被 Claude 覆蓋，位居所有職業(yè)榜首。

“ 計算機，將是下一個天坑專業(yè)?！?/strong>

按理說，AI 時代來臨，正是對計算機、AI 背景人才需求量飆升的時期。但為什么大家反而都在勸退計算機？

一邊是動輒幾十數(shù)百萬年薪的光明未來，一邊是找不到工作，裁員頻發(fā)的就業(yè)陷阱。計算機專業(yè)的前景，也顯得格外撲朔迷離。

為了搞清計算機在 AI 時代下的行業(yè)現(xiàn)狀，世超向差評的 9 個 AI、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)讀者群中拋出問題，引發(fā)了大家的激烈討論。

我們也逐漸從中拼出了，最真實的 IT 行業(yè)現(xiàn)狀。下面是對討論內(nèi)容的整理總結（ 以下受訪者均為化名 ）：

某智駕企業(yè)算法工程師 雪山：整體還是朝著大模型方向， Agent 方向在招人。薪資待遇方面，頂尖人才會賺得越來越多。但教育背景比較普通的計算機學生，或者是傳統(tǒng)的算法工程師，沒有模型訓練背景的人，可能會越來越難找工作。

某生物大數(shù)據(jù)企業(yè)后端工程師 狐貍：雖然基礎的前端、后端、安全、硬件等等崗位變少了，但企業(yè)其實還是愿意招一個有計算機專業(yè)背景的人。因為學過計算機的，大概率比沒學過的，對 AI 的底層認知更高，更懂當前最新最火的技術。

某研究院行政人員 醬板鴨：從招人角度，計算機文憑可能還是比藝術、土木、生化環(huán)材要好一些。至少 HR 默認你更懂 AI，能力更強一點。但一般計算機畢業(yè)生，如果期待超其他專業(yè)的待遇，那就有點難了。只能說同崗位同待遇，學計算機的更容易被看到。

某軟件前端工程師 樵夫：別的不太清楚，但前端在我們這個小城市已經(jīng)沒有什么工作機會了。一般掛出來崗位的就三五家，要么未讀，要么已讀不回。我們公司新招了倆 90 后的 Java 工程師，工資才 4-5 千，進了公司開發(fā)東西也是用 TRAE 之類的做。

某智駕企業(yè)算法工程師 雪山：在行業(yè)內(nèi)，按照現(xiàn)在大模型 Agent 相關崗位的趨勢，其實薪資給得是越來越慷慨。雖然大環(huán)境不好，但只要實力突出，學計算機專業(yè)還是可能會爭取到更高的薪資。

另外，AI 其實已經(jīng)破圈到千行百業(yè)了。即使是想創(chuàng)業(yè)或是做產(chǎn)品，計算機背景也能派上用場。所以，如果你之后想要跳出程序員這個圈子，要做一些投資或者創(chuàng)業(yè)的話，計算機也是一個很好的方向。

某生物大數(shù)據(jù)企業(yè)后端工程師 狐貍：計算機專業(yè)會學到操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡、編程語言等等課程，這些知識能幫助建立對 IT 的認知。很多同學都是買了電腦之后才開始接觸 Steam，知道什么是顯卡、主板、BIOS，這也是一個電子知識掃盲的過程。

另外，感覺學編程語言之后，會有很明顯的邏輯思維能力提升，解決問題時拆分步驟更清晰?，F(xiàn)在用很多 AI，得先靠人把需求拆分，再按步驟讓 AI 去執(zhí)行。如果學過編程的話，能把任務拆解得更合理，這樣交給 AI 能省去很多試錯時間。所以學過計算機編程的人，再來做提示詞工作能考慮得更全面，水到渠成。

某國企數(shù)據(jù)分析工程師 石頭：我是其它專業(yè)出身，但輔修過計算機。我認為即使不是從事算法開發(fā)這種硬核行業(yè)，學習編程基礎也是一個從 0 到 1 理解 AI 的好手段。比如我的工作技術文檔和計算機學科有交叉，但沒有基礎的話，靠 AI 也很難給小白解釋明白。而懂點相關知識，對文檔理解就能更迅速，工作更順利。

某全球科技巨頭企業(yè)工程師 牛肉面：我們不限制使用 Claude Code 和 GitHub Copilot，無限 token。也會考核每個部門 code 多少是 AI 寫的，內(nèi)部的 hackathon（ 開發(fā)比賽 ）幾乎全是 AI 相關。實際情況因人而異，有人使用 AI 的程度比較基礎，也有小部分人實現(xiàn)了半自動辦公，只負責代碼審核，跟 Agent 一起商量怎么做。

某智駕企業(yè)算法工程師 雪山：我們一般會用 Agent，或者是大模型，先梳理一下整體的代碼結構和業(yè)務邏輯。再敲定任務，把具體做什么分配給 Agent。但每個環(huán)節(jié)還是要團隊溝通，共同確定好主要的方向。

現(xiàn)在的 Agent 用起來已經(jīng)很省心了，比如在實驗的過程中，怎么驗證一次代碼修改會有多大范圍的影響，都可以讓它生成報告，還有具體的驗證手段，不像之前一樣需要寫很多的 unit test。

某互聯(lián)網(wǎng)公司前端工程師 小籠包：我們目前還是在探索階段，技術部門前端后端 + 算法和數(shù)倉，基本上全上 AI。目前還在比較幾個 AI IDE 的優(yōu)勢，這邊的話用 cursor 比較多，評價也是很不錯的。其他小組可能用CodeBuddy，Qoder，Kiro 這些也有。目前我們準備指定一些部門內(nèi)部用的 rules 來規(guī)范 AI 編碼。

某上市軟件公司研發(fā) 柳樹：和以前反過來，AI 時代，有經(jīng)驗的老程序員反而會比年輕程序員更吃香。以后的年輕程序員，沒有工程直覺，也沒機會培養(yǎng)代碼能力，更不要說架構和設計能力。以前年輕程序員吃香，是因為寫代碼肯干，熬夜能熬，現(xiàn)在再快也比不過 AI。而一個資深的程序員，只要設計好了框架和實現(xiàn)路徑，產(chǎn)出的東西迅速就能投入使用。

某軟件前端工程師 樵夫：如果你技術非常牛，能力很強，高端市場，比如大公司之類的，搞一些算法什么的，還是可以的。不過那種崗位本身就比低端一點的崗位數(shù)量少。

某互聯(lián)網(wǎng)公司AI項目經(jīng)理 餃子：前 10 年學計算機的還可以稱為程序員，現(xiàn)在 AI 時代，AI 已經(jīng)為程序員和工程師們打好基礎了。更多需要的，就是這個人的創(chuàng)造能力，而不是按部就班。

比如以前我們寫個抽獎活動的代碼，要后臺數(shù)據(jù)庫想一下，然后中臺業(yè)務流程梳理，最后提供前端接口輸出頁面，更多考慮的是數(shù)據(jù)安全、穩(wěn)定運行，操作由產(chǎn)品思考。

現(xiàn)在更多的是需要我們從實際場景中去探索，要做什么樣的活動方案，怎么做能夠讓人喜歡?？梢哉f以前做產(chǎn)品，需要考研發(fā)，但研發(fā)不需要考慮場景。但現(xiàn)在，轉變成大家都是產(chǎn)品經(jīng)理，研發(fā)可以靠 AI 快速實現(xiàn)，檢驗成果。

眾行業(yè)群友：有大模型應用開發(fā)、Agent 工程師之類的。但這也不算什么新崗位，大多是從現(xiàn)有研發(fā)轉過去的，只是這方面的需求最近確實大了很多。目前更多是已有的崗位，額外附加了 AI 應用。

某互聯(lián)網(wǎng)公司AI項目經(jīng)理 餃子：技術型的企業(yè)還是會繼續(xù)擴招的，AI 只是加速發(fā)展轉型。另外，研究底層算法的程序員可能也會有需求。網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全、流程構建、合規(guī)安全審核，這幾塊都是需要有一定判斷能力的人才能做。

某智駕企業(yè)算法工程師 雪山：這個世界一直在變化，其實每一個時代都會有崗位的轉型。跟計算機相關的行業(yè)肯定不會消失，只是大家做事的方式變了。未來可能有哪個領域突然得到了投資人的青睞，資本愿意投入，我覺得這樣的機會還是很多的。

到這我們和行業(yè)群差友們的討論就基本結束了?？吹贸鰜?，同樣身在 IT 行業(yè)，不同企業(yè)，不同崗位，每個人都有非常不同角度的感受。

相關數(shù)據(jù)顯示，僅 2025 年，全國計算機專業(yè)的畢業(yè)人數(shù)，就超過了 60 萬人。計算機依然是當下最火的專業(yè)之一，但不管勸退還是鼓勵，盲目跟風都是不合適的。

任何專業(yè)，都有時代賦予它的獨特機會。希望各位差友都能去偽存真，尋找屬于自己的未來。

哦對了，如果你也是AI、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的從業(yè)者，希望能和業(yè)內(nèi)差友一起討論新鮮的內(nèi)部行業(yè)資訊、聊聊熱乎的行業(yè)八卦、找靠譜的內(nèi)推丟丟簡歷，或者是分享有價值的合作需求，那就識別下方的二維碼來申請加入我們的行業(yè)群吧～

這里頭都是有意思的業(yè)內(nèi)差友，沒事來一起摸摸魚也是極好的?。ü奉^

撰文：莫莫莫甜甜

采訪：莫甜甜 & 方糖

編輯：江江 & 面線

美編：煥研

圖片、資料來源：

差評行業(yè)群