CS专业爆冷，失业率达艺术史2倍，年入千万只需5年，大学却在禁Cursor_大学|ai

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在AI席卷下， CS专业不再是稳定职业保障。 Y Combinator的圆桌探讨揭示，面对颠倒的时代，无论大学生还是在职者，都需思考：在AI时代，什么能力最重要，以及如何选择？
现在是CS毕业生发财致富的最后窗口期吗，在这个AI「疯狂」的时代？
最佳的例子就在眼前， 25岁MIT辍学生Michael Truell ，不到2年时间打造了百亿美金估值的Cursor 。
这不仅对于年轻人是一种「诱惑」，即使是身经百战的投资人都在思考，「我是否也要下场」。
但在AI光谱的另一个方向， CS毕业生正面临高达艺术史毕业生2倍的失业率，形势完全颠倒。
来自newyorkfed.org的官方统计
选择用AI创造全新的历史？还是靠着概念在资本市场捞一笔巨额财富？
上课还有用吗，证书还有用吗，甚至学校还有用吗？「我要不要辍学创业」？
「如何在AI时代度过你的20岁」成为一种全新的命题，历史在奇点到来前疯狂加速，且伴随混乱。
或许不仅仅是打了鸡血的「20S」， 30、40、50多岁的人都可以想一下这个问题：「我能利用AI改变人生，还是被AI裹挟」？
美国最有名的创业机构YC ，对，就是之前OpenAI奥特曼当老大的公司，举办了一次「公开」的四人圆桌讨论。
台下坐的都是渴望财富的年轻人和在校生，当面对这群即将改变我们社会的未来新星们，什么才是最重要的？
「历史上创办公司的最佳时机」
核心是好的「品位」，但这个东西你在学校里学不到
「光环耕种」，你在社交媒体营造假象，但这是虚假的
你到底喜不喜欢大学，还是FOMO情绪主导了你的决定想辍学
投资人有投资组合，但你只有一种人生
小众行业创业，找到最开始的，真正10-100个随机的人爱你的产品
AI时代，更应该从小众市场做起，因为没有人知道未来这个市场究竟有多大
在这个讨论过程，最有趣的还是当Diana问到，「学校和做项目上哪个学到更多时」，台下的所有人几乎都举起了手——当然是自己做项目。
百亿美金、CS毕业失业率比艺术生还高、一夜暴富、资本主义终结、学校还有存在的意义吗。。。

这是最好的时代也是最坏的时代程序员还等于中产阶级吗？学校过时了吗？
CS专业失业率竟高于艺术史专业？是的， 6.1%对比3.0% ，数据真实且魔幻。
很难让人相信，不过别担心，这只是中位数或者平均数，在座的各位都高出好几个标准差。
能被YC邀请或者愿意了解YC或参加其活动的都是有志于创业或者已经在创业的天才们，但这个现象确实令人担忧。
这个世界仿佛，不，是已经颠倒过来了。
更重要的是，这里面有一个真正的核心在变化，大学和社会的「证书认证」似乎无用了。
以前你学习、上好大学、实习、找好工作、贷款、买房，这都意味着你在很好地遵循指令。
但这是AI非常擅长的事情啊，「遵循指令」，人们很难在这一点和AI竞争。
那么问题来了，各位思考过，你在现在的大学中到底能获得什么？
拥有自主性和独立性，这才是后AI时代真正重要的东西。
比如很多大学的计算机课程实际上已经严重过时了，但是有些大学甚至还在禁止学生使用Cursor等AI工具。
就像谷歌刚出来那会，很多老师说：你们不准用谷歌——这在今天听起来简直不可思议。

财富增速数量级的差异保持正直一个大学毕业生在一两年内能成就的事情，比几年前要高出好几个数量级。
以前创业拿个A轮都能吹很久，现在？只需要5个人、10个人，就能在几年内，从个零收入增长到年入一千万、两千万美元，太疯狂。
甚至可能会有媒体，比如TechCrunch宣称你是「最炙手可热的新创始人」。
就像Scale AI的Alexandr Wang ，更加疯狂，扎克伯格花了150亿美金想要得到他。
这是一个激动人心的时代，但不论是这些媒体、这些消息、这些光环都是虚假的。
「你是否创造了真正改变世界的产品」，这也许才是真正重要的东西。
这是由你的品位决定的，记住，你必须培养出能创造好东西的品位。

去前线吧，成为「部署工程师」「我没有任何特定领域的专业知识，因为我没怎么在业界工作过。我应该做什么方向？」
这也许是每一个想要创业的学生的问题， YC的意思是，去当「卧底」吧。
去真正的业务前线，去真正感兴趣的地方。
就像OpenAI和SpaceX ，它们的诞生源于创始人的兴趣和直觉，起初完全没有商业意图。
但最终，这足以吸引到全世界最聪明的人才。
而吸引到真正的天才，才有可能创造出世界上最基业长青的公司。

社交媒体，一个最大的变量今天所处的时代和十年前有一个明显的不同，那就是社交媒体。
如何利用它来放大你的信息和品牌？
在创业早期，你到底应该多大程度上专注于打磨产品、一个一个地去获取用户——也就是所有那些传统的创业建议；还是应该去尝试在线上培养粉丝、打造品牌或吸引注意力？
但是，当你想到Theranos ，想到那些真正让这些技术创造者蒙羞的事件时，只要稍微揭开表皮，就会发现里面什么都没有。
这只是一个幻象。
那是个彻头彻尾的谎言。
我不希望我们变成那样。

我已经开始创业，要选择辍学吗？在讨论中， YC孵化的一个创业者问到，「我是否应该辍学，有投资人对我说，退学吧，过来和我干」。
Garry和Jared认为这取决于：你真的享受大学生活吗？
还是说处于对AI创业的FOMO情绪怕自己错过什么？
如果你已经实习过、去过像谷歌这样的大公司工作过，也对科研生活有过深入体验，就是说任何路径都体验过，也许才能做出正确的决定。
但是要注意，你只有一次机会。
投资人评估公司时，可以选择很多家公司，他可以有一个投资组合。
但是，你的人生只有一次。

机器学习专业研究生该选择工业界还是学术界如果对于如何在AI时代更好的度过一生依然感到迷茫，也许一个真实的人能更好的启发我们。
马腾宇是斯坦福大学计算机科学系助理教授，也是Voyage AI的联合创始人兼首席执行官。
他目前担任MongoDB的首席人工智能科学家。
在最近的一次访谈中，他聊到了这个话题。
马腾宇本科期间主要专注组合数学与理论计算机，研究生阶段才真正开始接触机器学习。
从顶尖学府走向业界与创业一线，这位Voyage AI创始人兼斯坦福教授，基于自己在学术界、工业界与创业三线的经验，提出了面向本科生、研究生和早期职业人士的多层建议。
【CS专业爆冷，失业率达艺术史2倍，年入千万只需5年，大学却在禁Cursor】对于那些在考虑是否读博、创业、还是进入工业界的年轻人，他提出了颇具现实参考价值的思考框架。
1. 职业路径是主观选择：
·没有放之四海而皆准的标准，职业选择高度依赖于个人兴趣、目标和技能。
2. 读研是研究工作的基?。 ?
·如果想从事研究型工作，或希望创办一家具有深度研究背景的初创公司，研究生教育是重要的准备环节。
·对于非研究导向的职业路径，如工程开发，本科学历往往已足够，尤其是具备较强的动手能力和项目经验者。
3. 创业是否需要读研取决于方向：
·很多初创公司并不需要研究生背景，尤其是偏产品或执行驱动型公司。
·但对于技术壁垒高、需要算法创新的公司，扎实的研究背景可能是必备条件。
4. 写论文与创业并不矛盾：
·写论文可以作为创业前的准备或验证，尤其对刚从研究生毕业、简历尚不突出的技术型创始人来说，学术成果有助于获得融资者的信任。
·辍学创业反而可能更容易吸引投资，因为投资人看重创始人的「沉没成本」和全身心投入的意愿。
5. 创业应有明确愿景而非纯粹探索：
·创业不能仅仅是「试试看」或为了探索，成功的创始人通常在早期就对产品形态、用户价值有明确设想。
·虽有少数通过长期探索找到成功方向的「离群值」案例，但大多数初创公司仍需清晰定位与目标导向。
6. 判断是否创业的关键指标：
·是否有一个让自己真正兴奋的产品愿景。
·是否具备将学术转化为产品的能力与信心。
·是否愿意承担从研究型思维向执行型模式过渡的挑战。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=ShYKkPPhOocab_channel=YCombinator
https://www.youtube.com/watch?v=ku7hFYO8lOwt=5sab_channel=ElevatePodcast

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