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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。」
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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。
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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。
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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。
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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」。
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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%。
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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。
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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。
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《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。
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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」。
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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/
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