过去十多年，计算机科学（CS）在留学圈几乎是一种“信仰”——高薪、好就业、门槛高，“毕业即斩获六位数年薪”，甚至被视作“留学最稳的资产配置”。
但这两年，舆论风向开始急转直下。就业窗口极度缩窄:大厂裁员、人力规划缩减、岗位冻结。
CS 真到了“跌落神坛”的地步？
今天我们从数据、产业、AI趋势、大学新动向、以及未来五年职业规律这些角度，做一次彻底的拆解。
最近斯坦福一门叫《Modern Software Developer（现代软件开发者）》的课突然爆火。而课堂里坐满了即将毕业的CS学生，几乎每个人都带着焦虑。
斯坦福讲师 Mihail Eric告诉学生们:“我希望你们学会一件事：在不写一行代码的情况下完成编程。”
这句话，包含着讲师对于学生未来就业的担忧。
他要求学生大量使用AI工具（Cursor、Claude、Windsurf）协作写代码，把AI当成自己提升工作效率的利器，而不是“论文作弊工具”。
从课堂上就开始培养学生在职场上的生存能力，这恐怕只有斯坦福这样的美国顶尖理工科强校才有这样的嗅觉。
1
惊人反转! 艺术史失业率只有 3%
CS却超过 6%？
我们来看一组全网已经刷屏的数据。
纽约联邦储备银行的统计显示，22–27 岁年轻毕业生的失业率如下：
计算机科学（CS）：6.1%
计算机工程（CPE）：7.5%
生物专业：3%
艺术史专业：3%
这意味着：
CS 的失业率已经是艺术史、生物的两倍。
来自斯坦福与 ADP 的联合研究提供了更扎心的数据：
2021年1月-2025年9月，在最容易受 AI 影响的职业中（如软件工程），22–25 岁新人的相对就业率下降了：13%
不止如此。
预计到 2025 年 7 月，22–25 岁开发者的就业人数将比 2022 年底峰值下降近 20%。
数据很直观地告诉我们:
CS专业相关的岗位正在迅速缩减
“初级码农”将不具备就业竞争力
为什么会这样？大厂掌舵人早就直白地告诉了我们原因。
这些CEO也绝不是说说而已。
多家大厂（例如 Amazon、Intel、Meta、Microsoft）近年来也多次启动了大规模的裁员潮。
英特尔在近期内部通知计划在未来几周裁减 15%–20% 的工厂员工。
把这些数字放在一起，就能理解为什么即便在斯坦福这样的顶级学府，课堂上也出现了“如何在不写一行代码的情况下进行编程”的教学尝试——那不是标新立异，而是教育在试图回应产业能力需求的快速变动。
2
尾部需求缩水，头部抢人激烈
CS专业的学生站在十字路口
过去十年的扩张让很多科技巨头公司积累了庞大的工程队伍；而在进入相对成熟的阶段后，很多企业开始压缩增量、重组架构、提高人效，所以到了2022–2024 年间，多家大厂出现大规模裁员的现象。
然而，这些可怖的数字，并不等于“社会对计算机人才的需求下降”。
相反，数字化、智能化正在向更广泛的领域扩散：金融、医疗、制造、零售、教育等行业都在建设自己的数据与 AI 团队。
区别在于，以前大厂对“新毕业生友好”的吸纳能力正在收缩，招聘逻辑越来越偏向“能立刻产生价值”的人——也就是中高级工程师或具有明确业务能力的交叉型人才。
这正是 AI 带来的结构性影响的核心所在。
AI 不仅仅是一个可以自动写代码的工具；它改变了“什么样的工作需要人来做，什么样的工作可以由系统承担”的边界。
过去一年里，苹果的 AI 团队出现了连续流失，十多位核心成员被 Meta、OpenAI、xAI 等公司高价挖走；微软更是直接从谷歌 DeepMind 挖来二十余名研究员，把人才迁移做成了战略动作。
而在另一边，为了抢到最稀缺的那一批顶尖科学家，Meta 已经开出了高达 1 亿美元的签约奖金——这几乎等同于一家公司在用收购价买一个人。
在这样的背景下，可以说美国科技巨头之间的 AI 人才争夺，已从“拼待遇”“拼项目”，彻底演变为对科研团队核心骨干的系统性争抢，白热化程度前所未见。
所以，对学生和家长而言，最直观的感受应该是“就业门槛更高了”。不做到头部，真的很难出得了头。
所以单一的CS技能若不做到极致，恐怕会失去竞争力，而跨学科的能力被放至更前的位置：AI + 医疗、AI + 金融、AI + 自动化制造等方向，正成为既能保障就业量又能提升职业上限的合理选择。
3
美国大学都在优化CS专业
而不是放弃
与此相呼应的是美国大学的动作。许多顶尖大学并没有因为所谓的“计算机失业潮”而缩减对计算机与数据学科的投入，反而在重组课程、成立新的学院、扩大数据与 AI 方向的招生。
UCSD 成立“计算机、信息与数据科学学院”
重组 CS、数据、统计
推 AI 本科
未来学院规模预计可达 8000 名学生
UIUC 成立 Siebel 计算机与数据科学学院
拆分出数学+CS、统计+CS、计算机工程等多个方向
跨学院合作更深入
形成全美最强的交叉型计算机体系之一
NYU也在近期官宣，成立了新的“王牌学院”
详细可以查到淘智之前的内容：NYU官宣成立王牌新学院！数学、CS、数据科学未来或将“卷到天花板”
这样的布局传递出一个明确信号：社会对具备计算思维与数据能力的人才需求，长期来看仍然旺盛；区别在于教育需要更关注能力的变现方式，而不是仅仅传授如何编写代码。
这场变迁里有风险，也有机会。
风险在于，如果仍以传统路径为主、忽视实践与跨学科训练，毕业生会发现自己进入到一个“入门级岗位稀缺、竞争更激烈”的市场。机会则在于，AI 为那些能够把工具与业务结合的人创造了放大器效应：你能用 AI 把产出提高数倍，企业对这样的候选人付费更慷慨、也更急切。
基于当前的趋势，淘智给大家一些相对务实的建议，供希望进入或仍在 CS 学习阶段的学生参考：
最后，给家长和学生的一点心态建议：职业生态在变化，所以对相关行业的敏感度就要跟上，过度的恐慌是无益的。
把眼光从“某一次就业是否成功”拉长到“在接下来五到十年内你的能力如何成长”，这是更值得投资的时间视角。
计算机并非走向没落；它正在变成一项更深远的基础能力。
站在这条线上，越早学会用新工具、理解新语境、把技术与真实问题结合，越能在未来的职业竞争中立于不败之地。
所以，我们把问题摊开来看，其实并没有简单的“崩盘”或“繁荣”结论可下。更准确的说法是：计算机这一门学问与相关职业正经历一次深刻的转型。要理解这场变化，既需要数据，也需要对产业与教育如何互动的细致观察。
任何行业都有兴起和衰败，选择固然重要，而更可贵的能力则是，如何在自己的专业遭遇寒冬时主动破局。
来源 | 网络
编辑 | Chloe
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