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CS專業爆冷,失業率達藝術史2倍!年入千萬只需5年,大學卻在禁Cursor

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新智元報道

編輯:定慧

【新智元導讀】在AI席卷下,CS專業不再是穩定職業保障。Y Combinator的圓桌探討揭示,面對顛倒的時代,無論大學生還是在職者,都需思考:在AI時代,什么能力最重要,以及如何選擇?

現在是CS畢業生發財致富的最后窗口期嗎,在這個AI「瘋狂」的時代?

最佳的例子就在眼前,25歲MIT輟學生Michael Truell,不到2年時間打造了百億美金估值的Cursor。

這不僅對于年輕人是一種「誘惑」,即使是身經百戰的投資人都在思考,「我是否也要下場」。

但在AI光譜的另一個方向,CS畢業生正面臨高達藝術史畢業生2倍的失業率,形勢完全顛倒。


來自newyorkfed.org的官方統計

選擇用AI創造全新的歷史?還是靠著概念在資本市場撈一筆巨額財富?

上課還有用嗎,證書還有用嗎,甚至學校還有用嗎?「我要不要輟學創業」?

「如何在AI時代度過你的20歲」成為一種全新的命題,歷史在奇點到來前瘋狂加速,且伴隨混亂。

或許不僅僅是打了雞血的「20S」,30、40、50多歲的人都可以想一下這個問題:「我能利用AI改變人生,還是被AI裹挾」?

美國最有名的創業機構YC,對,就是之前OpenAI奧特曼當老大的公司,舉辦了一次「公開」的四人圓桌討論。

臺下坐的都是渴望財富的年輕人和在校生,當面對這群即將改變我們社會的未來新星們,什么才是最重要的?


  • 「歷史上創辦公司的最佳時機

  • 核心是好的「品位」,但這個東西你在學校里學不到

  • 「光環耕種」,你在社交媒體營造假象,但這是虛假的

  • 你到底喜不喜歡大學,還是FOMO情緒主導了你的決定想輟學

  • 投資人有投資組合,但你只有一種人生

  • 小眾行業創業,找到最開始的,真正10-100個隨機的人愛你的產品

  • AI時代,更應該從小眾市場做起,因為沒有人知道未來這個市場究竟有多大

在這個討論過程,最有趣的還是當Diana問到,「學校和做項目上哪個學到更多時」,臺下的所有人幾乎都舉起了手——當然是自己做項目。


百億美金、CS畢業失業率比藝術生還高、一夜暴富、資本主義終結、學校還有存在的意義嗎。。。

這是最好的時代

也是最壞的時代

程序員還等于中產階級嗎?學校過時了嗎?

CS專業失業率竟高于藝術史專業?是的,6.1%對比3.0%,數據真實且魔幻。

很難讓人相信,不過別擔心,這只是中位數或者平均數,在座的各位都高出好幾個標準差。

能被YC邀請或者愿意了解YC或參加其活動的都是有志于創業或者已經在創業的天才們,但這個現象確實令人擔憂。

這個世界仿佛,不,是已經顛倒過來了。

更重要的是,這里面有一個真正的核心在變化,大學和社會的「證書認證」似乎無用了。

以前你學習、上好大學、實習、找好工作、貸款、買房,這都意味著你在很好地遵循指令。

但這是AI非常擅長的事情啊,「遵循指令」,人們很難在這一點和AI競爭。

那么問題來了,各位思考過,你在現在的大學中到底能獲得什么?

擁有自主性和獨立性,這才是后AI時代真正重要的東西。

比如很多大學的計算機課程實際上已經嚴重過時了,但是有些大學甚至還在禁止學生使用Cursor等AI工具。

就像谷歌剛出來那會,很多老師說:你們不準用谷歌——這在今天聽起來簡直不可思議。

財富增速數量級的差異 & 保持正直

一個大學畢業生在一兩年內能成就的事情,比幾年前要高出好幾個數量級。

以前創業拿個A輪都能吹很久,現在?只需要5個人、10個人,就能在幾年內,從個零收入增長到年入一千萬、兩千萬美元,太瘋狂。

甚至可能會有媒體,比如TechCrunch宣稱你是「最炙手可熱的新創始人」。

就像Scale AI的Alexandr Wang,更加瘋狂,扎克伯格花了150億美金想要得到他。

這是一個激動人心的時代,但不論是這些媒體、這些消息、這些光環都是虛假的。

「你是否創造了真正改變世界的產品」,這也許才是真正重要的東西。

這是由你的品位決定的,記住,你必須培養出能創造好東西的品位。

去前線吧,成為「部署工程師」

「我沒有任何特定領域的專業知識,因為我沒怎么在業界工作過。我應該做什么方向?」

這也許是每一個想要創業的學生的問題,YC的意思是,去當「臥底」吧。

去真正的業務前線,去真正感興趣的地方。

就像OpenAI和SpaceX,它們的誕生源于創始人的興趣和直覺,起初完全沒有商業意圖。

但最終,這足以吸引到全世界最聰明的人才。

而吸引到真正的天才,才有可能創造出世界上最基業長青的公司。

社交媒體,一個最大的變量

今天所處的時代和十年前有一個明顯的不同,那就是社交媒體。

如何利用它來放大你的信息和品牌?

在創業早期,你到底應該多大程度上專注于打磨產品、一個一個地去獲取用戶——也就是所有那些傳統的創業建議;還是應該去嘗試在線上培養粉絲、打造品牌或吸引注意力?

但是,當你想到Theranos,想到那些真正讓這些技術創造者蒙羞的事件時,只要稍微揭開表皮,就會發現里面什么都沒有。

這只是一個幻象。

那是個徹頭徹尾的謊言。

我不希望我們變成那樣。

我已經開始創業,要選擇輟學嗎?

在討論中,YC孵化的一個創業者問到,「我是否應該輟學,有投資人對我說,退學吧,過來和我干」。

Garry和Jared認為這取決于:你真的享受大學生活嗎?

還是說處于對AI創業的FOMO情緒怕自己錯過什么?

如果你已經實習過、去過像谷歌這樣的大公司工作過,也對科研生活有過深入體驗,就是說任何路徑都體驗過,也許才能做出正確的決定。

但是要注意,你只有一次機會。

投資人評估公司時,可以選擇很多家公司,他可以有一個投資組合。

但是,你的人生只有一次。

機器學習專業研究生

該選擇工業界還是學術界

如果對于如何在AI時代更好的度過一生依然感到迷茫,也許一個真實的人能更好的啟發我們。

馬騰宇是斯坦福大學計算機科學系助理教授,也是Voyage AI的聯合創始人兼首席執行官。

他目前擔任MongoDB的首席人工智能科學家。

在最近的一次訪談中,他聊到了這個話題。



馬騰宇本科期間主要專注組合數學與理論計算機,研究生階段才真正開始接觸機器學習。

從頂尖學府走向業界與創業一線,這位Voyage AI創始人兼斯坦福教授,基于自己在學術界、工業界與創業三線的經驗,提出了面向本科生、研究生和早期職業人士的多層建議。

對于那些在考慮是否讀博、創業、還是進入工業界的年輕人,他提出了頗具現實參考價值的思考框架。

1. 職業路徑是主觀選擇:

·沒有放之四海而皆準的標準,職業選擇高度依賴于個人興趣、目標和技能。

2. 讀研是研究工作的基礎:

·如果想從事研究型工作,或希望創辦一家具有深度研究背景的初創公司,研究生教育是重要的準備環節。

·對于非研究導向的職業路徑,如工程開發,本科學歷往往已足夠,尤其是具備較強的動手能力和項目經驗者。

3. 創業是否需要讀研取決于方向:

·很多初創公司并不需要研究生背景,尤其是偏產品或執行驅動型公司。

·但對于技術壁壘高、需要算法創新的公司,扎實的研究背景可能是必備條件。

4. 寫論文與創業并不矛盾:

·寫論文可以作為創業前的準備或驗證,尤其對剛從研究生畢業、簡歷尚不突出的技術型創始人來說,學術成果有助于獲得融資者的信任。

·輟學創業反而可能更容易吸引投資,因為投資人看重創始人的「沉沒成本」和全身心投入的意愿


5. 創業應有明確愿景而非純粹探索:

·創業不能僅僅是「試試看」或為了探索,成功的創始人通常在早期就對產品形態、用戶價值有明確設想。

·雖有少數通過長期探索找到成功方向的「離群值」案例,但大多數初創公司仍需清晰定位與目標導向。

6. 判斷是否創業的關鍵指標:

·是否有一個讓自己真正興奮的產品愿景。

·是否具備將學術轉化為產品的能力與信心。

·是否愿意承擔從研究型思維向執行型模式過渡的挑戰。

參考資料:

https://www.youtube.com/watch?v=ShYKkPPhOoc&ab_channel=YCombinator

https://www.youtube.com/watch?v=ku7hFYO8lOw&t=5s&ab_channel=ElevatePodcast


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