圖源：視覺中國
山東考生李響，近日收到了上海某二本院校人工智慧(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台。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，人工智慧(AI)專業首次進入熱門專業Top10。考生對於該專業就業前景展現出較大期待，AI發展促使更多考生願意學習、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挖走數十名骨幹，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，他在評論區看到的儘是「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
范哲本碩均就讀於江浙滬某985高校的相關人工智慧(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，主要任務是攻克並持續優化前沿的基礎大模型；另一類則是「架橋樑的人」，他們掌握系統化AI方法後，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，並且有多段大廠AI演算法崗位的實習經歷。對於其畢業去向，他很明確：去大廠做大模型演算法。招聘季一開始，他便向騰訊、阿里、華為、位元組、百度等一線大廠投遞簡歷。
儘管求職過程壓力不小，但憑藉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。
出於對技術的熱愛，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慧專業的他，主攻深度學習方向。
本應在讀研期間去大廠實習的呂翔宇，由於導師要求留校做科研、不準外出實習，他在研究生階段並沒有積累任何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，簽約一家中廠後端開發崗位，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演算法崗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，選擇了另一中廠的後端開發職位。
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，始於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。「被錄取到人工智慧(AI)專業的那一刻，我完全是懵的，不知道這個專業要學什麼。」反倒是張揚的父母滿懷期待，篤定他畢業後就能捧上高薪飯碗。
入學後他才發現，學院似乎把人工智慧(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《計算機網路》《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，基本沒什麼面試邀約。」張揚苦笑，有一次，一位HR直言：「你們本科人工智慧(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。
500萬人才缺口背後的結構性矛盾
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技術人才處於高度供不應求狀態。
(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」的喧囂背後，仍有大量像范哲、張揚這樣的畢業生——他們受限於學校背景、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就業市場並非外界所宣揚的「供不應求」，而是「供過於求」。
據脈脈最新數據：今年2月以來，平台每月新增上萬名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應屆生在社交平台吐露了相似的困境：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並不佔優，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，形勢同樣並不樂觀。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於應屆畢業生具備的水平。
智強補充道：如今不少演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，演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相關崗位佔據六席，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，機器人工程師和演算法工程師以超50%的增速位列第一和第三，數據建模、深度學習、數據標註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、位元組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，位元組人才流入/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後，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《人工智慧導論》《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，做晶元又趕不上學電子的，樣樣蜻蜓點水，門門淺嘗輒止。」
《人工智慧發展史》《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，他們便心裡發怵。學生只能「半散養」——雜活照干，指導全無。「雙非」院校資源拮据，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後競爭力不足，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恆進教授也指出，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專業並非「天坑」——新設專業視野更寬，但AI並非只能在人工智慧學院學；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，自然獲得數倍於常人的薪資。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，可用演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」批量製造人才，500萬缺口便只剩空洞數字；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。