AI冲击下，首先受影响的竟是计算机专业

最近有则新闻备受关注：斯坦福大学的计算机专业毕业生，求职越来越难了。

“校园里满是沉闷的氛围。”不少计算机专业应届生坦言，“找工作压力大到喘不过气，投出的简历大多石沉大海，连个回应都没有。”

这场求职寒冬已蔓延至加州各大高校，包括加州大学伯克利分校、南加州大学等。名校尚且如此，对非名校背景的求职者而言，这条路更是难上加难。

可以肯定的是，如今国内火爆的计算机专业，在不久的将来，也将面临同样的困局。

背后的原因很明确。

程序员们的核心竞争对手——AI，正变得越来越强。2022年ChatGPT初现时，每次只能编写30秒的代码。如今的AI代理，已能持续编程数小时，且完成基础编程任务的速度更快、错误更少。

有意思的是，当初不少文字工作者担心被AI取代，如今首当其冲的反而是计算机从业者。这是因为编程的程式化更强，而文字工作更需要创造力，AI本身更擅长信息整合而非原创性创造。

这种能力升级，也直接重塑了计算机行业的竞争格局，把整个行业的竞争推向了更“卷”的境地。结果就是：只有少数拥有丰富产品开发和研究履历的“顶尖工程师”，能拿到优质岗位，其余大多数人，只能争抢一些残羹冷炙。

更关键的是，它彻底改变了“卷”的本质。

所谓“卷”，本应是同维度的存量博弈——比拼谁写基础代码更快、记语法更牢、完成重复任务更多，但AI的出现，直接让这个维度的竞争失去了价值，它能以更低成本、更高效率搞定基础编程。这就像汽车取代马车的时代：不是让马车夫赶车更快，而是让“赶车”这个技能本身彻底退出历史舞台。

放到当下，计算机专业毕业生的困境，从不是“技能不够”，而是他们赖以立足的“基础编码能力”在AI面前已一文不值。

更严苛的是，AI带来的竞争门槛提升，比汽车取代马车的时代更具排他性：当年不会开车，顶多少一种出行方式。如今不会借助AI提升效率，就直接被排除在竞争队列之外。

2025年抢手的架构师、提示工程师等岗位，看似是新赛道，实则是更高维度的“卷”——过去，程序员精通语法、熟悉框架就能立足。现在，除了这些基础，还得额外学习AI工具使用、提示词优化、模型微调，技能叠加的压力越来越大，从业者不得不陷入“学不完”的循环。

承认AI加剧了竞争，绝非陷入焦虑的理由，而是认清时代趋势、主动破局的前提。焦虑自然会有，但当我们正视现实就会发现，真正的威胁从来不是AI本身，而是固守旧有能力、不愿迭代的自己。就像早年从“汇编语言”转向“高级语言”的程序员，或是从“单机开发”转向“互联网开发”的从业者，那些主动拥抱变化、叠加新技能的人，最终都站稳了脚跟。

说到底，跟上卷的节奏，本质是重构人和工具的关系。不再是埋头比拼 “做得快、做得多”，而是升级成 “看得准、拎得清”。你不用再当一个事事亲力亲为的 “执行者”，而是要做一个能驾驭工具、掌控方向的 “掌舵人”。AI 负责解决 “怎么做” 的技术问题，你负责敲定 “做什么”“为什么做” 的战略问题 —— 这才是对抗内卷、建立个人核心竞争力的关键。

与其把AI当对手，不如把它当成提高效率的工具。但前提是你要懂AI，更要懂AI写的东西，就像如果要把汽车当成工具，就必须学会开车一样。你得知道AI的 “油门” 在哪里 —— 哪些指令能让它精准发力，哪些需求用它来完成最省时，也要清楚它的 “刹车” 边界 —— 它擅长数据整合却缺乏真实体感，能模仿范式却跳不出既定框架，这正是你需要补位的地方，也是驾驭AI的关键。