美國四年制大學資工系一年暴跌8.1%、研究所註冊更減少14%，昔日「高薪保證」不再穩賺不賠。AI 正把寫程式變成工具活，學生轉向機械電機工程、商管與健康等科系，專家點出關鍵已非追逐「安全科系」，而是學會如何在各領域善用 AI、提高職涯適應力。

在人工智慧風潮席捲全球之際，曾被視為「人生勝利組標配」的電腦科學（Computer Science, CS）學位，正遭逢前所未見的寒流。最新數據顯示，美國四年制大學資工系本科註冊在一年內暴跌 8.1%，是 2020 年以來跌幅最大的主修科系，相關研究所註冊甚至重挫 14%。對一度被形容為「黃金門票」的資工學位來說，這是一記清脆的警鐘。

過去十多年，資工系在美國飆出驚人榮景。根據《華盛頓郵報》援引國家教育統計中心資料，自 2008 年到 2024 年，四年制資工學位數量暴增約五倍，成長幅度遠勝護理、機械工程等高薪領域。名校校園更是縮影：在 Princeton University（普林斯頓大學），資工自 2011 年起一路竄升為最熱門主修，並蟬聯多年。然而最新一屆數據卻急轉直下，Class of 2028 中選讀 CS B.S.E. 的學生只剩 74 人，較前一年 117 人、再前一年 150 人，兩年內幾乎腰斬。

變局來自 AI 革命對工作內容的根本性改寫。長期投入 AI 的投資人 Matt Shumer 直言，自家團隊中頂尖工程師在 2025 年底前，已把大部分寫程式工作交給 AI 處理。他在 X 上的長文累積約 8600 萬次瀏覽，之後更在 CNBC 節目上補充，這並非「製造恐慌」，而是連自己都感到震驚——許多以往需要高技術門檻的程式細節，如今 AI 能以極快速度完成，工程師角色轉向設計架構、審核與整合。

這樣的轉變，也讓「學資工就穩賺高薪」的公式開始失靈。諾貝爾經濟學獎得主 Simon Johnson 更直指，AI 已「大幅抹去」寫程式作為穩定機會來源的地位。《The Atlantic》甚至用「Computer-Science Bubble is Bursting」形容資工熱潮正在破裂。在美國整體就業環境中，應屆畢業生失業率已連續五年高於全國平均，校園裡對未來出路的不安感正快速發酵。

不過，來自學界的觀察較為細膩。Princeton 資工系主任 Szymon Rusinkiewicz 指出，真正的問題不是資工工作消失，而是工作內容被 AI 重塑。「與其說 AI 要搶你的工作，不如說 AI 讓人們在工作上更有效率。」企業仍願意開出高薪，但職缺越來越聚焦在「能善用 AI 的工程師」，而不是單純比誰寫程式快。像是 AI 新創 Anthropic 最近就開出年薪最高達 32 萬美元的軟體工程職，工作重點是理解大型語言模型的新能力、重新定義什麼是技術上可行。

在高中與大學端，這種氛圍正悄悄影響科系選擇。一名來自德州休士頓地區的申請者 Gavin O'Malley 就告訴《華盛頓郵報》，他覺得資工門檻愈來愈高，「班上最頂尖的同學都在申請資工」，加上大型科技公司縮減招募，讓他對報酬是否仍與風險相稱產生懷疑。相對之下，Carnegie Mellon University（卡內基美隆大學）AI 主修生 Theo Urban 則說，現在同學攻讀 AI 或 CS，更偏向出於興趣與熱情，而不是因為「保證飯碗」。

當資工熱潮退燒，學生往哪裡去？數據顯示，其他技術領域正補上缺口。《華盛頓郵報》報導，機械工程、電機工程註冊人數分別成長約 11% 與 14%。線上教育平台 Coursera 整合國家教育統計中心資料後也指出，美國最熱門主修仍是商業、健康、社會科學與歷史，資工則退居第七。Vermont University（佛蒙特大學）機械工程系主任 Michael Leamy 在多所大學任教的經驗讓他察覺，學生漸漸把機械工程視為在 AI 經濟下更具彈性的選項，可跨足機器人、航太、無人機、電動車等多元產業。

專家分析，這背後隱含兩層結構性調整。首先，企業對「會寫程式的人」需求並未消失，但更看重跨領域應用與問題解決能力。工程師若能理解製造、能源、醫療或金融運作，再把 AI 工具嵌入流程，價值反而提升。第二，AI 正把原本高度專業的技能「工具化」，從法律、醫療到會計，專業人士都可能面臨部分工作內容被自動化的情況。對學生而言，與其押注某個今天看來最賺錢的單一科系，不如思考如何在各領域學會駕馭 AI，而非被 AI 牽著走。

當然，也有人對「資工泡沫破裂」說法抱持保留。部分學者提醒，目前的註冊下修，可能只是前幾年疫情期間誇張成長後的「回歸常態」，再加上整體高教入學人數下降的疊加效果。再者，包括 Microsoft（微軟，MSFT）、Nvidia（輝達，NVDA）等科技巨頭仍持續擴張 AI 資本支出，顯示核心軟體與系統人才需求仍然強勁，只是門檻更高、競爭更激烈。

可以確定的是，過去那種「選了資工就等於買到一張終身高薪保證書」的年代已經結束。取而代之的，是一個要求高度適應力、跨域整合與持續學習的 AI 職涯新常態。對準備選填志願的年輕世代來說，與其追逐下一個「熱門科系」、寄望搭上短暫風口，不如反過來思考：自己真正關心的領域是什麼？在那個領域裡，如何掌握 AI 工具，成為不可被輕易取代的那一群人？這個問題，恐怕比選不選資工，更值得被認真回答。

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