【新智元导读】当大多数高校还在严防死守学生用AI「偷懒」时，斯坦福本学期最火爆的一门课却反其道而行之：不准手写代码，必须用AI！
曾经风靡一时的计算机科学专业从「香饽饽」变成了「烫手山芋」？
斯坦福大学一间昏暗的教室挤满了焦虑的计算机科学（CS）专业的学生。
即使身处全球最顶尖的学府，空气中依然弥漫着一种令人窒息的不安。
注册斯坦福大学「现代软件开发者」课程的学生
他们手里攥着曾经被视为「金饭碗」的斯坦福CS学位，心里却在打鼓：等我毕业那天，这世界还需要我吗？
讲台上，讲师Mihail Eric看着台下那一张张年轻而迷茫的脸，抛出了一句足以颠覆传统计算机教育的话：
「这门课，要教你们如何在不写一行代码的情况下进行编程。」
这门名为《现代软件开发者》的课程，迅速成了斯坦福本学期最火爆的「救命稻草」。
当大多数教授还在严防死守禁止学生用ChatGPT交作业时，Eric却在大力鼓励学生拥抱Cursor、Claude这些AI工具。
他对学生说：「如果你能上完整个课程而不用手敲一行代码，那你才是真的牛。」
这一幕，极其魔幻，却又无比真实地缩影了硅谷当下的「冰火两重天」现象：
一边是技术爆炸的狂喜，一边是饭碗被砸的恐惧。
数据不会撒谎：初级码农正在经历「至暗时刻」。
2021年1月-2025年9月，不同年龄层计算机相关职位变化情况趋势
别觉得这是危言耸听。
斯坦福大学的研究人员Erik Brynjolfsson等人，联合美国最大薪酬处理公司ADP发布了一项新研究。
https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/11/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf
结果令人背脊发凉：
在最容易受AI影响的职业（比如软件工程师和客户服务）中，22岁至25岁的初入职场新人，其相对就业率在这一波AI浪潮中下降了13%。
2021年1月-2025年9月，不同年龄层市场职位变化情况趋势
注意，这已经排除了加息、经济周期等宏观因素，是实打实的「AI冲击」。
报告里还有一个更扎心的数据：
到2025年7月，22岁至25岁开发者的就业人数，预计将比2022年底的峰值下降近20%。
这意味着什么？
意味着自从2022年11月ChatGPT横空出世以来，大厂们虽然还在招人，但他们只想要经验丰富的老手，而不再愿意给「小白」机会了。
正如斯坦福的那位讲师埃里克所说：
以前人们觉得进了名校就是拿到了这一辈子的金饭碗，去FAANG大厂「躺赚」六位数年薪。
但现在，市场上不仅有过剩的年轻人才，还有一大批刚被裁员、经验丰富的老兵。
如果你还是用昨天的刷题方法去卷明天的面试，那你注定很难从竞争中胜出。
如果说就业数据是冷冰冰的现实，那么科技巨头CEO们的表态就是赤裸裸的「宣战」。
微软CEO萨提亚·纳德拉曾在和扎克伯格的对话中直接摊牌：
微软现在的代码库里，多达30%的代码完全是由AI编写的。而且这个比例还在稳步上升。
扎克伯格也毫不避讳地「补刀」：
我们的预测是，大概明年2026年，Meta一半的开发工作将由AI完成。
谷歌CEO皮查伊也承认，「超过25%的新代码是AI写的」。
这不仅仅是代码生成的问题，这是招聘逻辑的根本性崩塌。
Shopify CEO Tobi Lütke告诉管理者，想招新人？可以，但你得先证明AI干不了这活儿，或者AI没法干得更好。
Klarna CEO更直接，我们在2023年就停止招聘了，因为AI已经能干我们人类做的所有活儿。
Duolingo CEO Luis von Ahn甚至发了备忘录：我们将逐步停止使用人类承包商，改用AI。
看懂了吗？
在大佬眼里，AI不是工具，是一个不知疲倦、不拿工资、秒出代码的中级工程师。
如果你作为一个初级毕业生，能力还不如AI，企业凭什么花几十万美元雇你来学习？
话听起来让人很不舒服，但这却是现实，残酷而骨感。
看到这里，你可能已经汗流浃背了。
斯坦福的学生Brent Ju也有着同样的危机感。
她今年春天就要毕业，至今还没拿到Offer，她说：「这太吓人了，我觉得我的饭碗被威胁了。」
但是，危机中往往藏着巨大的转机。
虽然「写代码」这个动作正在贬值，但「构建软件」的能力却在升值。
Cognition的研究主管Silas Alberti在那堂斯坦福的课上说了一句非常深刻的话：
「如果你真正熟练掌握这些工具，你就能成为一名超级工程师。」
Cognition研究主管Silas Alberti发表了一场名为「2025 年 AI 编程的意见指南」的演讲
什么叫超级工程师？
以前，你需要花80%的时间去写繁琐的语法、调Bug、写样板代码。
现在，都在搞「氛围编码（vibe coding）」了——你只要输入几个词，整个程序就出来了。
未来的核心竞争力，不再是你能不能手写一个快速排序算法，而是你能不能指挥AI，用最快的时间交付一个可用的产品。
Warp的创始人Zach Lloyd虽然也推崇AI，但他强调了一点：
这些工具是加速器，不是替代品。最擅长运用它们的人，是那些拥有坚实基础的人。
这并不意味着你可以不学基础知识。
恰恰相反，当AI能帮你写出30%甚至50%的代码时，你需要具备更强的架构能力、鉴赏能力和纠错能力。
你不再是搬砖的工人，你是工地的包工头，你需要知道这面墙砌得直不直，承重墙在哪里。
面对这波由斯坦福吹响哨声、大厂推波助澜的AI浪潮，我们普通人该怎么办？
祛魅与拥抱： 别像某些大学教授一样禁止AI。去学Cursor，去用Claude，去试Windsurf。就像斯坦福讲师埃里克说的，这门课是「解药」。
调整预期： 那个「会写代码=高薪铁饭碗」的时代彻底结束了。初级岗位会越来越少，门槛会越来越高。
提升「AI智商」： 既然Shopify招聘都要证明「AI干不了」，那你就在简历里证明「我能用AI把效率提升10倍」。就像乐观的学生布伦特·朱说的：「如果工具充当助手，真的可以大大提升生产力。」
关注「增强」而非「自动化」： 斯坦福的研究也发现，在那些利用AI来增强人类工作而非完全自动化的领域，就业还在增长。找到那些需要人类判断力、创造力和复杂沟通的岗位。
技术进步的车轮滚滚向前，碾碎旧秩序的同时，也在铺设新轨道。
即使在斯坦福昏暗的教室里，面对未知的恐惧，依然有学生眼底闪着兴奋的光。
不要做那个在旧时代里刻舟求剑的码农，去做那个在新大陆上驾驭AI的超级工程师。
毕竟，能淘汰你的永远不是AI，而是比你更会用AI的人。
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