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编辑：KingHZ
【新智元导读】七岁学音乐 ， 剑桥读硕期间组乐队 ， Alexander Cobb一度以为音乐是毕生挚爱 。 但奥特曼的一场演讲 ， 当头一棒 ， 让他醍醐灌顶：果断自学编程搞AI ， 十个月后投身创业 ， 坚信AI是新的「互联网」 ， 终将掀起第四次工业革命 。
搞音乐不如搞AI！
剑桥英伦音乐才子 ， 撕毁唱片合约 ， 押注AI革命 。
95后音乐才俊Alexander Cobb本要开启人生巅峰——
与唱片公司签约、音乐作品播放量破万 ， 一脚踏入娱乐圈 ， 从此星途坦荡 。
但OpenAI奥特曼一场演讲 ， 让他在命运的分岔口 ， 选择撕掉合约 ， 孤身投身编程：
疯狂自学十月 ， 从哈佛大学CS50到黑客松全胜；
从头开始创业 ， 誓要在AI热潮中披荆斩棘、乘风破浪 。
在他心中 ， 这不是一时冲动 ， 而是在AI冲击下的明智之选 。
剑桥学霸撕掉唱片合约
All in AI！
2023年11月1日 ， OpenAI CEO奥特曼访问剑桥大学 。
正是这场演讲 ， 让在场的小有名气的音乐人Alexander Cobb撕掉唱片合约 ， All in AI 。
音乐 ， 也曾是一生所爱
从7岁左右 ， Alexander Cobb开始上音乐课 。 在剑桥大学攻读经济学硕士期间 ， 他还组建了乐队并策划演出 。
他融合了演唱和说唱 ， 创作了多元舞曲 ， 在Spotify和YouTube上获得了数万次的播放和浏览 。
2021年 ， 他签约了一家同步授权唱片公司——这意味着歌曲可以被用于广告、电视剧和电影中 。
音乐曾是他的全部、他的挚爱 。
然后 ， 在剑桥大学攻读经济学的最后一年 ， 他听了奥特曼的演讲 。
来演讲时 ， 奥特曼远没有现在这么出名 ， 但直觉告诉Alexander Cobb应该去听听 。
当时 ， 他对人工智能并无特别兴趣：
ChatGPT刚问世一年左右 ， 给他感觉就像聊天机器人一样永远也解决不了问题 。
有些反讽的是 ， 改变他心态的并非奥特曼演讲本身 ， 而是现场观众的提问 。
在场的学生和教授 ， 来自不同背景 ， 热烈探讨巨大的社会变革 。 比如 ， 当AI导致80%的人失业时会发生什么 。
无论是否相信这会发生 ， 如此多的人如此严肃地探讨AI的潜力 ， 他意识到：也许 ， 现在应该开始认真关注AI了 。
AI就是新「互联网」
互联网浪潮兴起时 ， 许多人创立公司并迅速获得成功 。 他错过了那一次 。 但如今 ， 在二十多岁的时候 ， 他恰好站在了AI浪潮的起点 。
Alexander Cobb判断：
投身AI创业的黄金窗口期可能就十年 ， 机不可失、时不再来 。
而音乐 ， 在未来的五十年里它依然会在那里等着我 。
在伦敦帝国理工学院读数学本科时 ， 他学会了编程 ， 还搭建过神经网络 。 但浅尝辄止之后 ， 他就去搞音乐或学业了 。
听完奥特曼的演讲后 ， 一切都不同了 。 他开始花大量时间研究AI——逛Reddit论坛 ， 刷Hacker News ， 研究该学哪些编程语言 。
他清楚地知道他面前有两条路：
要么毕业后去追寻热情所在——音乐；
要么就去拥抱这股全新的、巨大的浪潮 。 凭借学术背景 ， 他在AI领域也大有可为 。
他果断选择了AI 。
把编程当工作 ， 押注第四次工业革命
2024年7月期末考结束后 ， 他狂欢了两周 ， 然后便一头扎进了编程学习中 。他把编程当作一份全职工作 ， 连续十个月 ， 几乎每天从早上9点学到晚上6点 。
他放弃了音乐 ， 专注于掌握编程 ， 以便在合适的时机进入AI领域 。
从哈佛大学的计算机科学导论课CS50开始 ， 他学习了C、Python、JavaScript、HTML和CSS 。
接着 ， 他通过开源全栈网页课程The Odin Project学习 。
开源链接：https://github.com/theodinproject
这是互联网上的免费学习资源 ， 教学质量堪比他在帝国理工和剑桥所受的教育 ， 因为它强调「在实践中学习」 。
之后 ， 他又参加了一个为期三周的TypeScript课程 。
在AI Engine黑客松上 ， Alexander Cobb（左二）领奖
他的大多数朋友一毕业就直接进了大公司 。 当他们在职场上赚钱晋升时 ， 他还在学习 ， 干着大学时的副业 。 父母也劝他去找份工作 。
但是 ， 把职业生涯交到别人手里的想法让他感到恐惧 。 尽管感觉自己落后了 ， 但他铁了心要自己做点东西 。
过去几个月 ， 他开发应用程序、参加黑客松 。 这两件事都乐趣无穷——他赢了参加的三次黑客马拉松 。
现在 ， 他开始了AI创业 ， 整天都在编程 。
联合创始人正在用自有资金支持项目启动 。 最棒的是 ， 他现在能领到薪水 ， 可以全身心投入到AI中 。
每天早上醒来 ， 他都迫不及待地想奔向办公桌 。
他向来很执着 。 过去 ， 他把这股劲头倾注在写歌上；现在 ， 则全部投入到创业中 。
【奥特曼一席话，剑桥小哥当场撕毁合约转AI！附00后44万AI岗面经】虽然不再做音乐让他有些伤感 ， 但写代码的乐趣丝毫不减 。
搁置音乐梦想 ， 是他下的一场赌注：赌AI将成为有史以来最重要的技术之一 。
他坚信它将引发第四次工业革命 ， 其影响力将媲美甚至超越互联网：
十年之内 ， AI将渗透到社会的方方面面 。
不是他一个人这么想 ， 在美国一波00后同样等不及 ， 果断辍学 ， 带着激情创办AI公司并拿下巨额融资 。
即便是就业市场 ， AI岗位起薪也更高 ， 哪怕只是会用AI也能大赚特赚 。
AI原住民大赚特赚
年薪百万不是梦
当美国大学毕业生失业率飙至4.8%的寒冬之际 ， 一群20岁出头的「AI原住民」正掀起薪酬风暴：
零经验新人年薪百万美元 ，
初级岗位薪资年增12% ，
晋升速度两倍于传统技术岗 。
这不是职场进化 ， 而是AI革命下的残酷洗牌 。
美国年轻人找工作 ， 正持续经历职场寒冬：
根据纽约联邦储备银行的数据 ， 今年6月 ， 美国大学应届毕业生的失业率高达4.8% ， 而全体劳动者的失业率才4% 。
尽管AI是造成就业难的原因之一 ， 但对于那些真正拥有机器学习经验的人才来说 ， 这却是一个黄金时代 。
他们大多20出头 ， 身怀AI绝技 ， 其中不少人年薪已高达100万美元 。
根据AI人才服务公司Burtch Works的最新报告 ， 在2024至2025年间 ， 0至3年的AI非管理岗员工的基础薪资增长了约12% 。
报告还发现 ， 拥有AI经验的人晋升到管理岗位的速度 ， 几乎是其他技术领域同行的两倍 。
在2018年 ， 马里兰大学开始追踪AI岗位的情况 。
UMD-LinkUp AI Maps：世界上首个绘制AI职位地图的项目
教授Anil K. Gupta是该项目的联合负责人表示：
「机器学习工程师与软件工程师的薪资 ， 存在天壤之别 。 」
拥抱AI ， 美国科技公司偏爱AI原住民
在AI热潮中 ， 数据分析软件公司Databricks市值飙升 。
他们计划将今年的应届生招聘名额增加两倍 。 在一定程度上 ， 这正是看中了应届生对AI的天然熟悉度 。
此公司CEO Ali Ghodsi坦言：
他们一进来就是「AI原住民」 。
而我们想尽办法 ， 也无法让那些老员工拥抱AI 。
根据Databricks的招聘页面 ， 一名仅有两年经验的生成式AI研究员 ， 其基础年薪便可达到19万至26万美元 。 如果算上股票期权 ， 总薪酬将远高于此 。
Databricks的CEO兼联合创始人Ghodsi说：「25岁以下 ， 年薪百万完全可能 。 」
最近 ， Meta完成了对Scale AI的「人才收购」 。 Scale AI员工中 ， 约有15%在25岁以下 。 一名刚毕业的应届生 ， 在Scale AI的起步基础年薪就能达到20万美元左右 ， 真正的「百万年薪」 。
Scale AI的人事主管Ashli Shiftan说：
我们渴望招聘「AI原住民」 ， 而这些人才大多处于职业生涯早期 。
有些公司甚至试图挖走他们的年轻人才 。 对此 ， Scale AI甚至不惜威胁要采取法律行动 。
去年12月 ， Lily Ma从卡内基梅隆大学计算机科学专业（AI方向）毕业 。 她总共投了三四十份简历 ， 获得了十几家公司的面试机会 。 她说：「我确实发现 ， 有研究经历会非常有帮助」 。
这位22岁的年轻人最终入职了Scale AI ， 但也拒绝了一些极具诱惑力的offer ， 其中包括一家初创公司提供的1%公司股份 。
斯坦福大学计算机科学教授、AI初创的联合创始人Jure Leskovec表示：
即便是在AI人才内部 ， 市场也出现了分化 。
他看到 ， 在研究上取得突破后 ， 一些20出头的博士生便提前辍学 ， 在毫无工作经验的情况下 ， 就被各大公司以天价offer抢走 ， 「薪酬报价后面的零多得惊人 。 」
另一类则是那些善于应用AI工具的人才 。 他们学得快、思维敏捷 ， 能利用技术极大提升工作效率 。 他表示 ， 尽管他们没有高阶学位 ， 但与传统程序员之间的能力差距正在不断拉大 。
Jure Leskovec补充道：「他们几乎可以说是下一代软件工程师 。 」
如此「钱途」 ， 如何上岗？
上岸AI岗位建议
2022年 ， 正值ChatGPT掀起AI浪潮 ， Manoj Tumu开始了他的硕士之旅 。
凭借高中时积累的大学学分 ， 他只花一年就拿下了本科学位 。 之后 。 一边全职做工程师 ， 一边攻读AI硕士 。 毕业后 ， 他顺利加入亚马逊 ， 成为一名机器学习软件工程师 。
九个月后 ， 他看到了更吸引自己的机会——Meta正在推进许多前沿的机器学习项目 。
今年六月 ， 他正式加入Meta ， 担任机器学习软件工程师 ， 总包超过40万美元 。
对于想进入这个领域的人 ， 他有一些干货建议 。
1. 看懂机器学习的「风向」 。
机器学习岗位在不同公司有不同名称：研究科学家、应用科学家、软件工程师、机器学习工程师……
但核心在变：
过去 ， 传统方法依赖人工定义特征；
而现在 ， 全面转向深度学习——让机器自己从数据中学习 。
他提醒：必须持续读论文、跟进展 ， 否则很快掉队 。
2. 大学期间 ， 想尽办法去实习 。
他几乎没有靠内推 ， 多数申请都是官网海投 。
但他强调：简历上最亮眼的是经验 ， 而不是项目或编程语言列表 。
一旦你有2-3年工作经验 ， 请果断删掉项目经历 ， 重点突出职业经验 。
3. 面试心法：行为面试千万别「裸考」 。
大厂的面试流程很类似：初筛 + 4-6轮技术面（编程、机器学习、行为问题） 。
他特别指出：很多人败在行为面试 。 （相当于国内的性格测试+压力面）
他的方法是：提前研究公司价值观 ， 为每个问题预先准备好故事案例 。
4. 最后一条：找实习\\工作 ， 别只看钱 。
他建议：哪怕薪水低、岗位不理想 ， 也要尽量去实习 。
他曾经放弃高薪的软件开发岗 ， 选择低薪的机器学习工作——正是这个选择 ， 为他日后进入亚马逊和Meta铺平了道路 。
在AI高速发展的今天 ， 跟上技术趋势+积累实战经验+精准准备面试 ， 比单纯刷题和堆项目更有用 。
关键不是一开始多光鲜 ， 而是你是否走在正确的方向上 。
参考资料：
https://www.wsj.com/tech/ai/ai-jobs-entry-level-salary-ab2a11c0
https://www.businessinsider.com/ai-career-plans-learned-code-after-seeing-sam-altman-talk-2025-8
https://www.businessinsider.com/quit-amazon-took-meta-ai-offer-how-to-land-job-2025-8
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