“如果今天重新开始，我不确定还会不会建议18岁的人去学计算机。”
说这句话的人，不是普通行业观察者，而是数据库领域的图灵奖得主Michael Stonebraker。
他是Ingres、Postgres背后的关键创造者，也是现代数据库系统最重要的奠基人之一。在计算机科学界，他的影响力几乎覆盖了整个数据库时代。
而如今，这位曾亲手推动计算机产业爆发的人，却开始重新审视这个行业的未来。
这句话之所以引发巨大讨论，不只是因为“计算机专业不香了”，更因为它折射出一个正在发生的现实：
AI时代，计算机专业正在从“黄金赛道”，变成一个重新分层、重新洗牌的领域。
“我不确定还会不会建议18岁的人去学计算机”
在一次采访中，媒体问Stonebraker：
“如果你能回到刚毕业的时候，带着今天的认知给自己一些建议，你会说什么？”
他的回答，并没有停留在个人经验层面，而是直接谈到了整个行业的未来。
他回忆，自己刚到加州大学伯克利分校任教时，几乎什么都没想，就决定“做一个数据库系统”。
“那时候我们对数据库几乎一无所知，对实现也一无所知，编程能力也不像Bill Joy（美国计算机科学家，毕业于加州大学伯克利分校）那样强。
所以，一上来就做这么疯狂的事，其实本身就非常疯狂。”
但在他看来，真正重要的恰恰是这种“边做边学”的能力。
“人就是这样，先狠狠干，边做边学，边学边把事情做出来。”
不过，比起回顾过去，他更在意另一个问题：“如果今天才重新开始，你会选什么专业？”
对此，他给出了一个令人意外的答案：
“因为我觉得，计算机科学未来很可能不再是一个增长型行业。我不确定我今天还会不会建议18岁的人去学计算机。”
随后，他特别提到，医疗保健、建筑、维修等行业，反而可能是更安全的方向。
为什么？因为AI正在改变计算机行业最核心的工作逻辑。
过去几十年，计算机专业最大的红利，是“数字化扩张”。互联网需要程序员，移动互联网需要程序员，云计算需要程序员，大数据需要程序员。行业高速扩张，岗位也高速扩张。
但今天，一个新的变量出现了——AI开始自己写代码。
AI最先冲击的，恰恰是“写代码的人”
今年3月，AI行业头部公司Anthropic发布了最容易被AI代替的十个职业，计算机程序员位居榜首，有近40%的工作任务可被AI覆盖。
图注：各职业理论与实际被AI覆盖程度的预测图，Anthropic
南开大学计算机学院副院长刘晓光在接受采访时直言：“计算机、法律、办公室行政等职业最容易被代替，因为这些领域的数据充分、规则清晰，AI大模型很容易学会。”
在刘晓光看来，以往工业革命冲击的是体力劳动，而这一次AI革命，真正冲击的是脑力劳动。尤其是“初级智力工作”。
“AI对各行业的专家非常友好，但对专家的助手很不友好。”刘晓光说。专家有品位、审美能力和判断力，AI能快速将他们的创意转化为产品，省去大量重复劳动。而“专家的助手”恰恰需要这些重复劳动来积累经验。想成为专家无法速成，只能靠长期训练和专业积累。
三四年前，刘晓光就和学生们说，面对AI带来的冲击要做好准备。“AI不会让计算机专业消失，但会淘汰掉只需要写代码的低端岗位。”
因为过去，一个计算机专业学生毕业后，可以先从基础开发做起：写接口、改Bug、做测试、写前端、调数据库……
这些重复性工作，曾经是新人积累经验的“训练场”。但现在，AI正在迅速吞掉这些环节。一些企业开始减少初级程序员招聘，转而要求“AI协同开发能力”。
换句话说：过去企业需要“会写代码的人”；现在企业越来越需要“会利用AI解决问题的人”。
这是两个完全不同的能力体系。
残酷现实：计算机专业，正在失去“绝对优势”
更值得关注的是，就业市场的数据变化，也正在验证这种趋势。
麦可思就业蓝皮书数据显示：过去五年（2020—2024届），计算机类专业毕业生月收入始终在6700—6900元之间窄幅波动。
换句话说，曾经高速上涨的薪资，已经明显趋于平稳。与此同时，工科类专业平均月收入正在快速追赶。
更关键的是：计算机专业的“专业对口率”正在明显下降——麦可思就业蓝皮书数据显示，计算机类专业毕业生专业对口率，已从2020届的76%下降至2024届的62%。
五年下降14个百分点。这意味着，越来越多计算机专业毕业生，并没有进入传统计算机岗位。
此外，在麦可思近五年的本科绿牌专业榜单中，计算机类专业近三年已跌出榜单。
这是一个非常重要的变化。
因为过去十多年，计算机专业之所以被视为“神专业”，并不仅仅因为薪资高。更重要的是，它曾经同时具备：高薪、高需求、高增长、高确定性。
但现在，“确定性”正在下降。尤其是在AI快速发展的背景下，企业对人才结构的需求已经开始改变。
过去缺的是“程序员数量”，现在缺的，越来越像是：“能驾驭AI的人”。
今天真正值得思考的问题，已经不是：“计算机专业会不会消失？”而是“大学还在按照旧时代的逻辑培养计算机人才吗？”
因为当前不少高校的培养模式，仍然停留在刷题、写作业、考算法、完成课程设计。但AI已经能够完成大量标准化代码工作。
如果学生的核心竞争力只是“写出正确代码”，那么优势会被迅速削弱。
这也是为什么，Stonebraker最终提到：医疗保健、建筑、维修等领域，反而更安全。
因为这些行业不仅需要知识，还需要现实场景中的判断、经验、沟通与复杂协同。而这些，恰恰是AI目前最难完全替代的部分。
回头再看Stonebraker那句：“我可能不再建议18岁的人学计算机。”
它真正的含义，也许并不是：“计算机没前途了。”而是“只要学计算机就能吃到时代红利”的阶段，可能正在结束。
某种意义上，AI并没有让计算机专业失去价值。它只是让“真正的计算机人才”和“流水线程序员”之间的差距，第一次被彻底拉开。
主要参考文献：
[1] 郭懿萌. “毕业生水平是1.0，企业需求是5.0”，AI时代大学计算机专业该怎么办？[N/OL]. 新京报, 2026-05-09.
[2] 麦可思研究. 这些专业，正被 AI 淘汰！[EB/OL]. 麦可思研究微信公众号, 2026-01-14.
[3] YouTube网站、麦可思《中国本科生就业报告》。
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