警惕人工智能专业过热风险

当下，AI专业作为计算机科学相关的新赛道正受到追捧。自2018年被列入本科专业目录以来，7年间已有621所高校备案和审批通过该专业。为系统化培养AI领域人才，越来越多高校从单一专业设置转向学院化建设，至今已有超半数985高校成立了AI相关学院。但在AI专业蓬勃发展的热潮下，仍有不少风险值得警惕：

1. AI行业泡沫

AI当下正红得发紫，但是几年之后，这个行业是否仍会像今天这样是一片蓝海？华尔街最大空头对冲基金掌门Jim Chanos认为：AI市场可能回调。如同上世纪90年代末资本盲目涌入商业模式尚未成熟的互联网公司，导致巨额破产和亏损，以及2017年一批企业带着憧憬涌入区块链技术，但到2019年年中，约90%的企业区块链解决方案失败一样，AI行业正面临类似风险。

AI技术的复苏引发了新一轮投资浪潮，疫情又加速了技术的普及，初创企业趁此东风吸引了数十亿美元的投资。但实际上，AI技术发展与商业落地间仍存在巨大鸿沟。更核心的问题是，大多数AI企业尚未建立可持续的盈利模式，这导致即使他们能够开发出一些革命性技术，仍然底盘不稳，发展受限。

专家们预测AI行业将进入下行，并非质疑这项技术本身，而是警示大家不要高估AI行业和公司的价值。当热潮褪去，AI行业会回归到它应有的生态位。那AI专业恐会面临“招生火爆→就业塌方”的困境。

2. 人才短缺，还是人才过剩？

当下，超600所高校开设了AI专业，对人才战略储备来说，基数越大，肯定出高级人才的概率也越大。但会不会出现人才过剩呢？

一个典型的例子是国内芯片行业。从长期看高端人才短缺，但短期看人才却是过剩，根源在于企业扎堆研发同质化产品——市场需要数万种芯片，但企业往往集中攻关当下最热门、量最大的型号，致使大量研发人才扎堆投入。但只有技术顶尖的企业才有能力把芯片做到有市场竞争力，那大多数研发人员只能是陪跑。

AI行业亦是如此，大多数AI初创企业都只是AI模型的包装商，没有专有技术或可防御的商业模式。面对市场的大浪淘沙，只有拥有真正技术深度、用户依赖性和运营弹性的企业才有会走得更远，这将导致大量中低端AI人才面临“过剩”困境。

3. AI学科建设不完善

比起理论扎实、积累深厚的传统专业，AI作为一个独立学科的条件，其实还是不成熟、不健全的，大量其他领域的理论，如认知神经科学、计算机、数学等糅杂其中。而且AI领域的知识发展和技术更新速度很快，即使是研究水平非常高的学校，其教育体系更新也会跟不上技术迭代速度，这就导致AI专业学生可能很难学到东西。

4. 非AI专业，或许更有前途

AI作为底层技术，其真正价值在于与其他行业的结合。纯AI技术人才，可能会因精通算法原理却不懂业务场景，而无法胜任企业需求。随着AI技能的加速基础化，在“人人懂AI”的未来，非AI专业的从业者反而可能有更大的机会。

相关链接：

1. ”外滩教育“公众号，红得发紫的人工智能，会是下一个“土木工程”吗？[EB/OL].（2025-07-04）[2025-08-26].https://mp.weixin.qq.com/s/GnjgEoWFz3Oqr97JoTNYMw

2. 澎湃新闻，AI教育浪潮下的困境：缺师资、缺经费、缺资源[EB/OL].（2025-06-17）[2025-08-26].https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_30966434