圖靈獎(jiǎng)得主直言：不建議 18 歲孩子學(xué)計(jì)算機(jī)了！

每年志愿填報(bào)季，計(jì)算機(jī)專業(yè)永遠(yuǎn)是家長和考生追問最多的 “頂流”。“分?jǐn)?shù)夠不夠沖計(jì)算機(jī)？”“學(xué)計(jì)算機(jī)畢業(yè)真能年薪幾十萬？”“現(xiàn)在入行會不會趕上行業(yè)下坡路？” 無數(shù)家庭把計(jì)算機(jī)當(dāng)成 “保底高薪” 的最優(yōu)解，把它等同于未來的鐵飯碗。

但最近，一位親手締造了計(jì)算機(jī)行業(yè)黃金時(shí)代的泰斗，卻說出了一句顛覆所有人認(rèn)知的話：“如果今天重新開始，我不確定還會不會建議 18 歲的人去學(xué)計(jì)算機(jī)。”

說這句話的不是普通的行業(yè)博主，也不是蹭熱點(diǎn)的評論員，而是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的圖靈獎(jiǎng)得主——Michael Stonebraker。作為 Ingres、Postgres 兩大核心數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的關(guān)鍵創(chuàng)造者，他是現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)最重要的奠基人之一，他的研究成果支撐了全球互聯(lián)網(wǎng)幾十年的發(fā)展。

一位把一生都獻(xiàn)給計(jì)算機(jī)行業(yè)的先驅(qū)，為何會在 AI 時(shí)代發(fā)出這樣的警告？這句話的背后，藏著計(jì)算機(jī)行業(yè)正在發(fā)生的、最殘酷也最真實(shí)的變革，更直接關(guān)系到 2026 屆所有考生的志愿選擇。

一、從 “全民學(xué)計(jì)算機(jī)” 到 “泰斗勸退”，到底發(fā)生了什么？

Stonebraker 的這番話，出自他近期的一次深度采訪。當(dāng)被問及 “帶著今天的認(rèn)知，會給年輕時(shí)的自己什么建議” 時(shí)，他沒有談個(gè)人的成功經(jīng)驗(yàn)，而是把目光投向了整個(gè)行業(yè)的未來。

他回憶起自己剛到加州大學(xué)伯克利分校任教的年代，那是計(jì)算機(jī)行業(yè)的蠻荒期。“那時(shí)候我們對數(shù)據(jù)庫幾乎一無所知，對實(shí)現(xiàn)邏輯一竅不通，編程能力也遠(yuǎn)不如 Bill Joy。但我們什么都沒想，一頭扎進(jìn)去就做了，邊做邊學(xué)，邊學(xué)邊把東西做出來。”

在那個(gè)年代，這樣的 “野蠻生長” 是行業(yè)常態(tài)。從互聯(lián)網(wǎng)興起，到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)，再到云計(jì)算、大數(shù)據(jù)浪潮席卷全球，每一波技術(shù)革命都帶來了指數(shù)級增長的崗位需求。企業(yè)缺的是 “會寫代碼的人”，不管是科班出身還是半路轉(zhuǎn)行，只要能完成基礎(chǔ)的開發(fā)工作，就能拿到遠(yuǎn)超其他行業(yè)的薪資。

那是計(jì)算機(jī)專業(yè)的 “黃金時(shí)代”：高薪、高需求、高增長、高確定性，四個(gè)標(biāo)簽疊加，讓它成為無數(shù)普通家庭改變命運(yùn)的最佳通道。

但 Stonebraker 明確表示，這樣的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束了。當(dāng)被問到 “如果今天重新選專業(yè)，你會選什么” 時(shí)，他給出的答案令人意外：醫(yī)療保健、建筑、維修等需要線下實(shí)操和復(fù)雜經(jīng)驗(yàn)的行業(yè)，反而可能是更安全的方向。

而這一切的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，就是 AI 的全面爆發(fā)。

二、AI 最先沖擊的，恰恰是 “寫代碼的人”

今年 3 月，AI 頭部公司 Anthropic 發(fā)布了一份《職業(yè) AI 替代風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》，在最容易被 AI 替代的十大職業(yè)中，計(jì)算機(jī)程序員高居榜首，近 40% 的工作任務(wù)可被 AI 完全覆蓋。

南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長劉曉光在接受采訪時(shí)也直言：“計(jì)算機(jī)、法律、辦公室行政是 AI 替代風(fēng)險(xiǎn)最高的三類職業(yè)。這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)充分、規(guī)則清晰，正是大模型最擅長的場景。”

與以往的工業(yè)革命不同，AI 革命沖擊的不再是體力勞動(dòng)，而是腦力勞動(dòng)，尤其是那些標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的 “初級智力工作”。

劉曉光有一句非常精準(zhǔn)的總結(jié)：“AI 對各行業(yè)的專家非常友好，但對專家的助手極不友好。”

專家擁有行業(yè)沉淀的判斷力、審美能力和創(chuàng)意能力，AI 可以成為他們的 “超級助手”，幫他們快速完成繁瑣的重復(fù)勞動(dòng)，大幅提升工作效率。但 “專家的助手” 們，恰恰需要通過這些重復(fù)勞動(dòng)來積累經(jīng)驗(yàn)、完成成長。

過去，一個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)的畢業(yè)生，成長路徑非常清晰：從寫接口、改 Bug、做測試、調(diào)數(shù)據(jù)庫這些基礎(chǔ)工作做起，一步步積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，3-5 年成長為中級開發(fā)，5-10 年成為高級工程師或技術(shù)主管。

這些基礎(chǔ)工作，曾經(jīng)是新人的 “訓(xùn)練場”，是他們從校園走向職場的必經(jīng)之路。但現(xiàn)在，AI 正在以驚人的速度吞掉這些環(huán)節(jié)：

• 一個(gè)初級程序員需要 3 天完成的 CRUD 接口，GPT-4o 十幾分鐘就能寫出可運(yùn)行的代碼，還能自動(dòng)生成測試用例；
• 前端切圖工作，AI 可以根據(jù)設(shè)計(jì)稿直接生成適配多端的代碼，準(zhǔn)確率超過 90%；
• 簡單的 Bug 調(diào)試，AI 能快速定位問題并給出修復(fù)方案，效率遠(yuǎn)超新人。

越來越多的企業(yè)開始調(diào)整招聘策略：大幅縮減初級程序員的招聘名額，轉(zhuǎn)而要求應(yīng)聘者具備 “AI 協(xié)同開發(fā)能力”。

過去，企業(yè)需要的是 “會寫代碼的人”；現(xiàn)在，企業(yè)需要的是 “會利用 AI 解決問題的人”。 這是兩個(gè)完全不同的能力體系，而大多數(shù)高校的計(jì)算機(jī)專業(yè)，還沒有跟上這個(gè)變化。

三、數(shù)據(jù)說話：計(jì)算機(jī)專業(yè)的 “絕對優(yōu)勢” 正在消失

行業(yè)的變革，已經(jīng)清晰地反映在就業(yè)數(shù)據(jù)上。麥可思《2025 年中國本科生就業(yè)報(bào)告》中的幾組數(shù)據(jù)，揭開了計(jì)算機(jī)專業(yè)最殘酷的現(xiàn)狀：

1.薪資停止增長，工科平均水平快速追趕

2020-2024 屆，計(jì)算機(jī)類專業(yè)畢業(yè)生的月收入始終在 6700-6900 元之間窄幅波動(dòng)，幾乎沒有增長。而與此同時(shí)，工科類專業(yè)的平均月收入從 2020 屆的 5913 元，上漲到 2024 屆的 6610 元，與計(jì)算機(jī)專業(yè)的差距已經(jīng)縮小到不足 200 元。

曾經(jīng)，計(jì)算機(jī)專業(yè)的薪資是其他工科專業(yè)的 1.5 倍甚至 2 倍，這樣的 “薪資溢價(jià)” 正在快速消失。

2.專業(yè)對口率暴跌，大量畢業(yè)生被迫轉(zhuǎn)行

更值得警惕的是專業(yè)對口率的下滑。2020 屆，計(jì)算機(jī)類專業(yè)畢業(yè)生的專業(yè)對口率為 76%，也就是說，每 4 個(gè)畢業(yè)生里有 3 個(gè)能進(jìn)入計(jì)算機(jī)相關(guān)行業(yè)。但到了 2024 屆，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)降到了62%，五年下降了 14 個(gè)百分點(diǎn)。

這意味著，每年有近 4 成的計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生，畢業(yè)后無法從事本專業(yè)工作，只能轉(zhuǎn)行到銷售、行政、運(yùn)營等崗位，大學(xué)四年的專業(yè)學(xué)習(xí)幾乎白費(fèi)。

3.跌出綠牌專業(yè)榜單，“神專業(yè)” 光環(huán)褪去

綠牌專業(yè)，指的是失業(yè)量較小、就業(yè)率、薪資和就業(yè)滿意度綜合較高的專業(yè)，是志愿填報(bào)的 “風(fēng)向標(biāo)”。

在麥可思近五年的本科綠牌專業(yè)榜單中，計(jì)算機(jī)類專業(yè)已經(jīng)連續(xù)三年跌出榜單。取而代之的，是電氣工程及其自動(dòng)化、微電子科學(xué)與工程、新能源科學(xué)與工程、機(jī)器人工程等工科專業(yè)。

這標(biāo)志著，計(jì)算機(jī)專業(yè)曾經(jīng)同時(shí)具備的 “高薪、高需求、高增長、高確定性” 四大優(yōu)勢，已經(jīng)只剩下 “高薪” 這一個(gè)標(biāo)簽，而且這個(gè)標(biāo)簽也只屬于少數(shù)高端人才。

四、不是計(jì)算機(jī)不行了，是 “流水線程序員” 被淘汰了

看到這里，很多家長和考生可能會問：難道計(jì)算機(jī)專業(yè)真的不能報(bào)了嗎？

其實(shí)，Stonebraker 的 “勸退”，并不是說計(jì)算機(jī)行業(yè)沒有前途了。恰恰相反，AI 時(shí)代的到來，讓計(jì)算機(jī)技術(shù)變得更加重要，幾乎所有行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都離不開計(jì)算機(jī)。

他真正想表達(dá)的是：“只要學(xué)計(jì)算機(jī)就能吃到時(shí)代紅利” 的階段，已經(jīng)徹底結(jié)束了。

AI 沒有讓計(jì)算機(jī)專業(yè)失去價(jià)值，它只是把 “真正的計(jì)算機(jī)人才” 和 “流水線程序員” 之間的差距，第一次徹底拉開了。

現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)行業(yè)，正在經(jīng)歷一場殘酷的分層：

• 頂層：大模型架構(gòu)師、AI 算法工程師、系統(tǒng)設(shè)計(jì)師、行業(yè)解決方案專家，這些人才需要深厚的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、創(chuàng)新能力和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，AI 無法替代，依然供不應(yīng)求，年薪百萬是常態(tài)；
• 中層：具備 AI 協(xié)同能力、能解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的中級開發(fā)工程師，就業(yè)相對穩(wěn)定，但薪資漲幅放緩；
• 底層：只能完成標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性代碼工作的初級程序員，正在被 AI 快速淘汰，就業(yè)越來越難。

而當(dāng)前大多數(shù)高校的計(jì)算機(jī)培養(yǎng)模式，還停留在 “流水線程序員” 的階段：課程體系陳舊，重點(diǎn)教編程語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法刷題，學(xué)生的核心競爭力就是 “寫出正確的代碼”。但在 AI 面前，這種能力已經(jīng)變得毫無優(yōu)勢。

這才是計(jì)算機(jī)專業(yè)最大的危機(jī)：學(xué)校還在用舊時(shí)代的邏輯，培養(yǎng)新時(shí)代不需要的人才。

五、2026 志愿填報(bào)：計(jì)算機(jī)專業(yè)到底還能不能報(bào)？

結(jié)合行業(yè)趨勢和就業(yè)數(shù)據(jù)，高途志愿規(guī)劃給 2026 屆考生和家長 3 個(gè)最核心的建議：

1.分分?jǐn)?shù)段選擇，不盲目跟風(fēng)

• 高分段考生（985 / 頂尖 211）：依然可以放心報(bào)考計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。這些學(xué)校的師資力量強(qiáng)，課程更新快，學(xué)生有機(jī)會接觸到前沿的 AI 技術(shù)和科研項(xiàng)目。建議優(yōu)先選擇計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)與工程、網(wǎng)絡(luò)空間安全等方向，大學(xué)期間重點(diǎn)培養(yǎng) AI 工具使用、算法設(shè)計(jì)和項(xiàng)目實(shí)踐能力。
• 中分段考生（普通 211 / 一本）：謹(jǐn)慎選擇純計(jì)算機(jī)專業(yè)。可以優(yōu)先考慮計(jì)算機(jī)與其他行業(yè)的交叉專業(yè)，比如金融科技、生物信息學(xué)、智能制造工程、數(shù)字媒體技術(shù)、地理信息科學(xué)等。這些專業(yè)既有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，又有行業(yè)壁壘，不容易被 AI 替代，就業(yè)面也更廣。
• 低分段考生（二本 / 專科）：不建議報(bào)考純計(jì)算機(jī)專業(yè)。這個(gè)分?jǐn)?shù)段的學(xué)生，在與高分段學(xué)生的競爭中沒有優(yōu)勢，畢業(yè)后大概率只能從事低端開發(fā)工作，而這些崗位正是 AI 替代的重災(zāi)區(qū)。可以考慮 Stonebraker 提到的醫(yī)療保健、建筑、機(jī)電類專業(yè)，比如護(hù)理學(xué)、康復(fù)治療學(xué)、土木工程、機(jī)電一體化技術(shù)，這些專業(yè)需要線下實(shí)操經(jīng)驗(yàn)和復(fù)雜的現(xiàn)場判斷能力，AI 難以替代，而且就業(yè)穩(wěn)定，薪資也在穩(wěn)步上漲。

如果最終還是選擇了計(jì)算機(jī)專業(yè)，一定要拋棄 “考上就萬事大吉” 的想法，從大一開始就做好規(guī)劃：

• 大一：熟練掌握 Python、Java 等主流編程語言，同時(shí)學(xué)會使用 ChatGPT、Copilot 等 AI 開發(fā)工具，培養(yǎng) “AI 協(xié)同開發(fā)” 的思維；
• 大二：加入學(xué)校的實(shí)驗(yàn)室或科研團(tuán)隊(duì)，參與實(shí)際的項(xiàng)目開發(fā)，積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，不要只停留在課本和刷題上；
• 大三：確定自己的細(xì)分方向（比如大模型微調(diào)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理），爭取進(jìn)入大廠實(shí)習(xí)，了解企業(yè)的真實(shí)需求；
• 大四：憑借實(shí)習(xí)經(jīng)歷和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，沖刺校招的中高端崗位，避免陷入低端崗位的內(nèi)卷。

除了計(jì)算機(jī)，以下幾個(gè)專業(yè)在 AI 時(shí)代依然有很強(qiáng)的競爭力，適合不同分?jǐn)?shù)段的考生：

• 工科類：電氣工程及其自動(dòng)化、微電子科學(xué)與工程、新能源科學(xué)與工程、機(jī)器人工程、車輛工程；
• 醫(yī)學(xué)類：口腔醫(yī)學(xué)、護(hù)理學(xué)、康復(fù)治療學(xué)、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)；
• 其他類：信息安全、工程造價(jià)、學(xué)前教育。

Stonebraker 的那句 “不建議學(xué)計(jì)算機(jī)”，從來都不是對計(jì)算機(jī)行業(yè)的否定，而是對所有考生的提醒：這個(gè)世界上沒有永遠(yuǎn)的 “黃金專業(yè)”，只有永遠(yuǎn)的 “核心能力”。

過去，我們拼的是 “誰能寫更多的代碼”；未來，我們拼的是 “誰能利用 AI 解決更復(fù)雜的問題”。

志愿填報(bào)從來不是一勞永逸的選擇，而是人生的第一個(gè)重要路口。不要盲目跟風(fēng)所謂的 “熱門專業(yè)”，而是要結(jié)合自己的興趣、能力和行業(yè)趨勢，選擇適合自己的道路。

畢竟，能決定你未來的，從來不是你學(xué)了什么專業(yè)，而是你成為了什么樣的人。