北京
7.8%和7%——這是計算機工程與計算機科學專業應屆畢業生最新的失業率。放在幾年前，這個數字幾乎不可想象，畢竟“學編程”一度被當作規避就業風險的穩妥路徑。而現在，這兩個專業的失業率已經逼近排行榜頂端，和許多傳統意義上“難就業”的領域站到了同一梯隊。
好消息是，不充分就業的比例仍然較低。這意味著目前的瓶頸主要卡在拿到第一份工作上，而不是行業整體吸納能力崩潰。壞消息是，擠在這個瓶頸里的人比過去都多。
原因并不神秘。AI對初級編程任務的替代效應已經不再是猜想，而是實實在在體現在招聘數據里。與此同時，疫情期間科技公司的大規模擴招留下了后遺癥——當業務預期回調，冗余的人力首先被砍掉。再加上多年“人人都該學編程”的號召，讓轉行涌入的候選人池子迅速膨脹，三個因素疊加，搶走一個應屆生崗位的難度自然今非昔比。
美聯儲近期一項研究提供了一個更量化的視角。在控制了行業層面的宏觀沖擊后，研究發現編程類職業的增長速度比預期慢了整整3%。這個數字聽著不大，但在就業市場的統計天平上，已經足以把一條原本陡峭向上的曲線壓成平緩的波浪。
研究中最有沖擊力的東西是一張圖表。它展示的是同一行業內，不同類型崗位的就業增長軌跡：大多數崗位的就業人數沿著行業擴張的通道穩步上行，唯獨編程類職位在某個節點后扭頭向下，與其他崗位的分叉越拉越大。這張圖并不預言軟件工程會立刻消亡，但它提示了一種可能性——即便整個行業還在擴張，寫代碼的人的就業優勢未必會同步放大。
這一點恰好呼應了很多從業者的切身感受。以前大家默認軟件工程的生產率提升會帶來更多崗位，因為能做的產品更多、能覆蓋的場景更廣。但眼下的現實是，產出增加和效率躍升，完全可能發生在用人數量原地踏步甚至收縮的前提下。當一個大模型加上少數資深工程師就能頂過去一整個團隊時，新增的就業機會就更多流向了模型的訓練者和維護者，而不是剛出校門的通才型程序員。
當然，這并不是一份“計算機專業完蛋了”的判決書。不充分就業率低說明，一旦跨過第一道門檻，技能仍然是值錢的。只是那道門檻的抬高速度，比大多數人預想的要快得多。對于正在選專業或者正在自學轉行的人來說，這個7.8%和7%，以及那悄無聲息滑落的3%，可能是比任何雞湯都更真實的參照系。
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