計算機科學專業第三次大衰退？原因：AI

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（來源：機器之心）

編輯｜Panda

近日，風險投資人 Deedy Das 在 X 寫下了一段話，引發廣泛共鳴：「這是計算機科學歷史上第三次重大衰退的開始。如果你在上一次衰退期間選擇了計算機科學專業，那你現在的生活還算不錯。我懷疑歷史今天會重演。」

這段話點評的是 4 月 13 日《華盛頓郵報》上刊發的一篇題為《最熱門大學專業撞上了墻。發生了什么？》的深度報道。

其中寫到，自 2008 年到 2024 年，美國四年制大學頒發的計算機科學學位數量增長了約五倍，增速是第二名（運動科學）的兩倍以上。

而 2025 年秋季，四年制大學的計算機科學專業在校生人數下降了 8.1%—— 這是至少自 2020 年有記錄以來單年降幅最大的專業，讓計算機科學在全美專業排行榜上從第四位跌至第六位。

諾貝爾經濟學獎得主、麻省理工學院教授 Simon H. Johnson 不久前公開表示，AI 已經「在相當程度上消滅了」編程作為一條可靠職業出路的前景。《大西洋月刊》則直接宣告：「計算機科學的泡沫正在破裂」。

歷史上的兩次大衰退

計算機科學專業并不是第一次經歷這樣的動蕩。

第一次衰退：1984—1994

1970 年代末到 1980 年代初，蘋果 II 和 IBM PC 的問世讓個人電腦第一次走進普通家庭。入學人數從那時開始急劇攀升，到 1984 年前后達到頂峰，隨后出現了長達數年的萎縮，到 1994 年，計算機科學學位的年產出量較巔峰時期下降了約 42%。

然而，這次衰退的根源并非學生失去興趣，而是高校沒有足夠的師資來容納這些渴望學習的年輕人。

從 1984 年開始，大多數計算機科學系被迫限制招生規模，直接導致了此后數年的學位產出下滑。

第二次衰退：2001—2007

互聯網泡沫帶來了第二次繁榮。從 1997 年到 2003 年，計算機科學畢業生的數量以每年平均 15% 的速度增長。

2001 年泡沫破裂后，學生們開始撤退，計算機科學的入學人數隨之滑落，并且持續了好幾年。

更吊詭的是，科技行業其實在 2004 年前后就已經完全回血，招聘重回正軌，但學生對這個專業的熱情卻直到 2007 年金融危機之后才重新燃起。

這次衰退期間還流傳著另一種焦慮：軟件開發工作會不會全部外包給印度？這種擔憂與今天「AI 要搶走程序員飯碗」的恐慌，在結構上如出一轍。

第三次來了：這一次，AI 是主角

美國全國學生結算所（National Student Clearinghouse）的數據顯示，2025—2026 學年，美國四年制大學計算機科學專業在校生人數下降了 8.1%。計算機科學研究協會對 133 所大學的調查也顯示，62% 的受訪院校報告了計算機科學招生下滑的情況。加州大學系統的計算機科學在校生，則出現了自互聯網泡沫破裂以來的首次下降。

紐約聯儲 2025 年的數據顯示，計算機科學本科畢業生的失業率已升至 6.1%——2024 年科技行業裁員超過 15 萬人，2025 年再度超過 10 萬，這造就了一個供過于求的市場，有經驗的開發者與應屆畢業生直接競爭為數不多的職位。

《華盛頓郵報》報道中引述了來自休斯頓郊區的大一新生 Gavin O'Malley 的故事：他在申請大學時看到班里最優秀的同學才敢報計算機科學，于是打起了退堂鼓。社交媒體上流傳的那些梗圖和搞笑視頻，也讓他多少有些心虛。最終，他選擇了賴斯大學的機械工程專業，部分是因為想「繞開計算機科學的人潮」。

然而，報道也提醒讀者，那些「消失的計算機科學學生」，有相當一部分并沒有真的離開這個領域，而是轉向了數據科學、AI、機器人、網絡安全等細分專業。

加州大學圣地亞哥分校是整個加州大學系統中唯一逆勢增長的校區，而它也恰好是系統內唯一開設了人工智能本科專業的學校。全美目前已有 193 個 AI 本科學位項目和 310 個 AI 碩士項目，數字還在持續增長。

《Communications of the ACM》的綜述文章《The Outlook for Computer Science Education》對這場危機的成因做了總結：AI 被用作削減入門級崗位招聘的理由；科技公司在經濟不確定性下大規模裁員；以及高校在 2022 年至 2023 年擴招計算機科學的慣性，恰好在需求開始收縮時把大批畢業生推向了市場。

一位不愿具名的計算機科學教授說得坦率：「如果你在一所普通大學讀了一個普通的計算機科學學位，找到軟件工作的可能性比兩三年前小多了。機會還是有，但那是留給最優秀的人的。」

衰退，還是蛻變？

歷史一再表明，計算機科學專業的招生曲線總是跟著就業市場的情緒走 —— 有時過于樂觀，有時又反應過激。這一次的不同之處在于，AI 對編程工作的滲透是真實存在的，絕非虛張聲勢。

問題在于，這究竟會徹底消滅對軟件工程師的需求，還是只是改變其內容和層次？

卡內基梅隆大學計算機學院本科教學副院長 Tom Cortina 在接受《華盛頓郵報》采訪時表示，他對 AI 的沖擊有所感受，但依然保持樂觀：「我認為這只是一次暫時的低谷。」

華盛頓大學計算機科學與工程學院院長 Magdalena Balazinska 則擔心的不是缺人，而是「學生看了太多裁員和 AI 搶工作的新聞，被嚇跑了，盡管他們本來對計算機科學有很強的興趣。」

那位選擇了機械工程的 Gavin O'Malley，給了這篇報道一個出人意料的結尾：他改變志愿的最大理由，并不是對 AI 的恐懼，而是「競爭壓力太大了」。

Gavin O'Malley 最終選擇了機械工程

這句話，也許比任何宏觀數據都更能說明問題的本質：計算機科學在過去十幾年里太成功了，成功到讓自己變成了一個人滿為患、競爭慘烈的賽道。AI 只是把這種壓力推到了臨界點。

那些真正理解 AI、有能力與 AI 協作而非被 AI 取代的工程師，依然會是這個時代最炙手可熱的人才。至于計算機科學專業的招生數字，終究只是市場情緒的晴雨表，而非一個時代優劣的最終判決。

https://www.finalroundai.com/blog/computer-science-graduates-face-worst-job-market-in-decades

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3789677

https://www.theatlantic.com/economy/archive/2025/06/computer-science-bubble-ai/683242/

https://x.com/deedydas/status/2046261675163316239

https://www.washingtonpost.com/technology/2026/04/13/computer-science-major-ai/