山東考生李響，近日收到了上海某二本院校人工智能 ( AI ) 專業錄取通知書，興奮勁還沒過，便把信息曬到某社交媒體平臺。讓他沒想到的是，評論區的 " 過來人 " 幾乎清一色 " 唱衰 "：" 雙非 " 學這個專業真是 " 天坑 "……

《2025 高考季數據報告》顯示：今年，工學專業熱度斷層領先，人工智能 ( AI ) 專業首次進入熱門專業 Top10。考生對于該專業就業前景展現出較大期待，AI 發展促使更多考生愿意學習、從事 AI 行業。

AI 教育賽道的快速擴張，與產業界對 AI 人才的狂熱需求形成了鮮明呼應。近日，Meta CEO 扎克伯格又從 OpenAI 挖走數十名骨干，簽約獎金高達 1 億美金，引發關注。

收到錄取通知的喜悅還沒散去，李響就被社交媒體潑了盆冷水，他在評論區看到的盡是 " 畢業即失業 " 的勸退留言。而首批 AI 專業畢業生正經歷著冰火兩重天：有人手握 50 萬年薪 offer，有人投遞數百份簡歷石沉大海。

李響很困惑：選擇這個新興專業，到底是抓住了時代風口，還是踏入了新的 " 天坑 "？這場關乎職業未來的選擇，對即將跨入大學校園門檻的大學生們來說，更像一場需要 " 自負盈虧 " 的人生賭局。

有人年薪百萬，有人海投無門

范哲本碩均就讀于江浙滬某 985 高校的相關人工智能 ( AI ) 專業。今年剛畢業的他，曾順利拿到多家企業 AI 相關崗位的 offer，年薪在 45 萬至 70 萬之間。

據學院老師透露，范哲所在的這屆碩士畢業生里，年薪超過 45 萬的不在少數。而其中，一位同學因實力過硬，簽約某大廠，畢業即年薪百萬。

在范哲看來，AI 人才大體可分為兩大類：一類是 " 造火箭的人 "，學歷門檻高，大多為博士學歷，主要任務是攻克并持續優化前沿的基礎大模型；另一類則是 " 架橋梁的人 "，他們掌握系統化 AI 方法后，將成熟技術落地到具體場景，崗位對所有層次的畢業生開放。

雖不是班級中的最優秀者，范哲也在本碩階段發表了多篇 AI 相關論文，并且有多段大廠 AI 算法崗位的實習經歷。對于其畢業去向，他很明確：去大廠做大模型算法。招聘季一開始，他便向騰訊、阿里、華為、字節、百度等一線大廠投遞簡歷。

盡管求職過程壓力不小，但憑借著名校背景和豐富的項目與實習經歷，范哲最終拿下了 5 個 offer，最終選擇了薪酬與崗位最稱心的一家。

出于對技術的熱愛，呂翔宇本科選擇的是物聯網工程專業。2022 年畢業時，面對日益激烈的就業市場，他決定留在母校，南方某 211 大學繼續攻讀碩士。成功考入計算機學院人工智能專業的他，主攻深度學習方向。

本應在讀研期間去大廠實習的呂翔宇，由于導師要求留校做科研、不準外出實習，他在研究生階段并沒有積累任何 AI 相關崗位的實習經歷，" 只是發表了幾篇 SCI 論文，有一段參加 CCF（中國計算機學會）的會議經歷 "。

與范哲一樣，他的目標也是進大廠，去 AI 崗，" 畢竟給錢很多 "。但在秋招期間，呂翔宇向所有設有 AI 崗位的大廠投遞了簡歷，卻未收到一次面試邀約。最終，他只能退而求其次，簽約一家中廠后端開發崗位，工作幾乎與 AI 無關，年薪約 30 萬元。而同班的一些 " 卷王 "，最高拿到了約 70 萬年薪的 AI 算法崗 offer。

在呂翔宇看來，當下優質的 AI 崗位 " 陪跑者眾，上岸者寡 "。若想真正投身 AI，最好直奔大廠—— " 畢竟這是個極度燒錢的行業，去了中小廠，一旦業務收縮，大概率會被優化 "。也正因此，他最終放棄某中廠的 AI 相關崗位，選擇了另一中廠的后端開發職位。

如果說，頂尖名校的 AI 畢業生面對的是職場競爭，而普通甚至專科院校的同專業學生首先要解決的，是如何找到第一份工作。

張揚的 AI 專業之路，始于一場陰差陽錯的調劑。高考成績平平的他，被中部一所二本院校調劑錄取。" 被錄取到人工智能 ( AI ) 專業的那一刻，我完全是懵的，不知道這個專業要學什么。" 反倒是張揚的父母滿懷期待，篤定他畢業后就能捧上高薪飯碗。

入學后他才發現，學院似乎把人工智能 ( AI ) 專業辦成了 " 速成班 "：《機器學習》《深度學習》等課程接連上陣，而《計算機網絡》《計算機組成原理》這類基礎課卻不被算在培養方案內。三年下來，張揚只停留在調包、跑 demo 的層面，既未親手做過完整項目，也談不上發表論文。

畢業季一到，現實給了他當頭一棒。" 投了近 300 份簡歷，一些投向了 AI 崗位，基本沒什么面試邀約。" 張揚苦笑，有一次，一位 HR 直言：" 你們本科人工智能 ( AI ) 專業太水了，我們只要研究生。" 同班同學的境遇大同小異，對口崗位難覓，有人甚至畢業即失業。

如今，張揚在老家一個小公司做和本科專業毫不相干的運營工作，同時全力備考公務員。

500 萬人才缺口背后的結構性矛盾

當前 AI 行業正面臨一個明顯的結構性矛盾：一方面是企業高喊 500 萬人才缺口，另一方面卻是像張揚這樣的畢業生難以找到對口工作。

獵聘大數據研究院《2025 上半年人才供需洞察報告》顯示：今年上半年，AI 技術新發職位（人才需求）的整體增長顯著，為 36.82%。而當前國內 AI 人才缺口已突破 500 萬，其中技術類人才尤為緊缺。上半年數據顯示，AI 技術人才處于高度供不應求狀態。

( AI 技術及細分領域人才稀缺情況，圖源：獵聘）

但在 "500 萬人才缺口 " 的喧囂背后，仍有大量像范哲、張揚這樣的畢業生——他們受限于學校背景、項目和實習經歷，最終被擋在了 AI 行業的門外。

智強曾在百度文心一言相關團隊擔任 AI 大模型產品經理，如今又跳槽至另一家知名企業，做著類似的工作。據他觀察，當下 AI 就業市場并非外界所宣揚的 " 供不應求 "，而是 " 供過于求 "。

據脈脈最新數據：今年 2 月以來，平臺每月新增上萬名 AI 人才將求職狀態改為 " 正在看機會 "，到今年 7 月，有 41.07% 國內 AI 頭部公司員工求職狀態為 " 正在看機會 "。與此同時，超過 1000 家 AI 公司正在脈脈上爭奪 AI 人才，高管親自下場招聘，HR、獵頭分鐘級活躍，快速捕捉 AI 人才動態。

智強坦言，當部門一旦出現崗位空缺，也是首先考慮有相關經驗的社招人選，而非應屆生—— " 留給校招的名額本就稀少 "。即便開放校招，門檻也極高：頂尖 985 院校、實習經歷與崗位高度匹配，缺一不可。不少 AI 應屆生在社交平臺吐露了相似的困境：高學歷、大廠實習、論文發表，樣樣都不能缺。

一位 AI 企業負責人坦言：" 我們看重的是能立刻上手、解決實際問題的實踐人才，而剛畢業的應屆生在這方面并不占優，所以企業招到合適的人其實很難。"

大洋彼岸，Meta、OpenAI 等公司，雖以上億美金的年薪爭奪頂尖人才，戰況火熱；但對普通畢業生而言，形勢同樣并不樂觀。據外媒報道稱，即便大型科技公司正在招聘與 AI 相關的職位，但其中許多職位對經驗的要求高于應屆畢業生具備的水平。

智強補充道：如今不少算法工程師的工作只是調用現成模型、微調參數，門檻低、可替代性強，部分崗位已趨飽和。即便眼下市場對 AI 人才仍有 " 爆發性 " 需求，也可能只是短期現象，" 畢竟 AI 本身就在通過提效減少用工，將進一步加劇就業不平等 "。

智聯招聘集團執行副總裁李強看來，" 自 2023 年初起，無論是 AI 大模型開發還是應用相關的人才需求均持續攀升，且增速始終保持在兩位數以上，未見放緩。從薪酬看，算法工程師等核心崗位薪資持續上漲。"

" 人才供需洞察報告 " 也顯示，在以 AI、新能源汽車等為代表的新興產業帶動下，一些科技屬性較強的技術崗正持續釋放崗位需求。

2025 上半年全行業細分職能增長數據顯示，高科技領域展現出了強勁的發展動能。在同比增長最快的 TOP20 職位中，AI 相關崗位占據六席，且增速均超過 30%。當前國內 AI 人才缺口已突破 500 萬，AI 技術人員平均年薪為 32.35 萬元。其中，機器人工程師和算法工程師以超 50% 的增速位列第一和第三，數據建模、深度學習、數據標注及機器學習等崗位也呈現顯著增長態勢。

有觀點表示：這一增長趨勢與國內 DeepSeek 等現象級事件掀起的 AI 熱潮密不可分；與此同時，上半年密集的機器人賽事進一步點燃了市場對具身智能的熱情，也催生了相關技術人才的迫切需求。

其中，互聯網大廠尤甚。騰訊、字節等巨頭近兩年來持續保持著 AI 人才的凈流入。有數據顯示，僅今年上半年，字節人才流入 / 流出比高達 1.71，堪稱是業內 " 挖人 " 最猛的一家；更有傳聞稱，其曾以八位數年薪從競爭對手處挖走一位頂級技術負責人。

AI 專業，未來何從？

500 萬人才缺口與大量 AI 專業應屆畢業生面臨就業困境的反差背后，折射出高校 AI 專業建設與企業實際需求之間的顯著脫節。

據了解，在不少層次較低的高校，AI 課程體系殘缺，機械照搬《人工智能導論》《機器學習》等招牌課，四年下來學生學得雜而散。有學生抱怨：" 把計科和電子的基礎課囫圇吞棗地上一遍，再把《機器學習》挑幾章速讀，結果寫代碼比不過學計科的，做芯片又趕不上學電子的，樣樣蜻蜓點水，門門淺嘗輒止。"

《人工智能發展史》《機器學習原理》這類理論課，老師照本宣科就能開；一涉及項目落地，他們便心里發怵。學生只能 " 半散養 " ——雜活照干，指導全無。" 雙非 " 院校資源拮據，整個實驗室只有兩張 3090 顯卡，一組人做計算機視覺根本不夠分。

上述情形屢見不鮮，AI 畢業生進入就業市場后競爭力不足，如何培養 AI 人才已成為多數高校亟待破解的命題。

武漢大學計算機學院蔡恒進教授也指出，未來的 AI 人才必須文理兼通，甚至中西匯通的，這樣的高端人才極度稀缺。" 若條件允許，本科甚至可以先學物理，打好底子再攻 AI。"

在他看來，AI 專業并非 " 天坑 " ——新設專業視野更寬，但 AI 并非只能在人工智能學院學；數學、物理乃至所有學科都要用 AI、用編程，因此不必拘泥 " 對口 "。真正厲害的人往往靠興趣自學，從非正規渠道崛起，能力因 AI 而放大數十倍，自然獲得數倍于常人的薪資。社會最終看的是能力，而非學歷。

同濟大學黨委書記方守恩則提出 AI 人才培養痛點的三大路徑：一是分層育才，校企共設課程，本碩博貫通，可用算法或產品成果替論文；二是雙師教學，企業工程師常駐課堂，青年教師赴企實訓半年以上；三是深度協同，共享企業核心設備，設全國性 AI 大賽及中小學生賽道，專利審批周期縮至 6 個月。

AI 發展熱潮方興未艾，高校若以 " 速成班 " 批量制造人才，500 萬缺口便只?？斩磾底?；社會究竟需要怎樣的 AI 人才、高校又該如何培養，仍待持續探索。

來源：深網