7.8%和7%——这是计算机工程与计算机科学专业应届毕业生最新的失业率。放在几年前，这个数字几乎不可想象，毕竟“学编程”一度被当作规避就业风险的稳妥路径。而现在，这两个专业的失业率已经逼近排行榜顶端，和许多传统意义上“难就业”的领域站到了同一梯队。

好消息是，不充分就业的比例仍然较低。这意味着目前的瓶颈主要卡在拿到第一份工作上，而不是行业整体吸纳能力崩溃。坏消息是，挤在这个瓶颈里的人比过去都多。

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原因并不神秘。AI对初级编程任务的替代效应已经不再是猜想，而是实实在在体现在招聘数据里。与此同时，疫情期间科技公司的大规模扩招留下了后遗症——当业务预期回调，冗余的人力首先被砍掉。再加上多年“人人都该学编程”的号召，让转行涌入的候选人池子迅速膨胀，三个因素叠加，抢走一个应届生岗位的难度自然今非昔比。

美联储近期一项研究提供了一个更量化的视角。在控制了行业层面的宏观冲击后，研究发现编程类职业的增长速度比预期慢了整整3%。这个数字听着不大，但在就业市场的统计天平上，已经足以把一条原本陡峭向上的曲线压成平缓的波浪。

研究中最有冲击力的东西是一张图表。它展示的是同一行业内，不同类型岗位的就业增长轨迹：大多数岗位的就业人数沿着行业扩张的通道稳步上行，唯独编程类职位在某个节点后扭头向下，与其他岗位的分叉越拉越大。这张图并不预言软件工程会立刻消亡，但它提示了一种可能性——即便整个行业还在扩张，写代码的人的就业优势未必会同步放大。

这一点恰好呼应了很多从业者的切身感受。以前大家默认软件工程的生产率提升会带来更多岗位，因为能做的产品更多、能覆盖的场景更广。但眼下的现实是，产出增加和效率跃升，完全可能发生在用人数量原地踏步甚至收缩的前提下。当一个大模型加上少数资深工程师就能顶过去一整个团队时，新增的就业机会就更多流向了模型的训练者和维护者，而不是刚出校门的通才型程序员。

当然，这并不是一份“计算机专业完蛋了”的判决书。不充分就业率低说明，一旦跨过第一道门槛，技能仍然是值钱的。只是那道门槛的抬高速度，比大多数人预想的要快得多。对于正在选专业或者正在自学转行的人来说，这个7.8%和7%，以及那悄无声息滑落的3%，可能是比任何鸡汤都更真实的参照系。