2026 年 7 月 22 日，美国大学计算机科学专业持续近 20 年的招生增长出现逆转。
斯坦福大学胡佛研究所经济学家 Jacob Light 的最新研究显示，2025 - 2026 学年，美国高校计算机科学课程的招生占比首次下降，结束了自 2005 年前后开始的快速增长。
Light 分析了美国 1019 所高校自 1996 年以来开设的超过 5000 万个课程班次。
2000 - 2025 年美国四年制大学各大类专业招生占比的变化，并以 2010 - 2011 学年为基准。计算机科学招生占比在 2010 年后快速上升，到 2023 - 2024 年达到高点，2025 年首次出现明显回落；STEM 和商科总体增长，教育、人文和社会科学则持续下降。其中，计算机科学仍是过去十多年增长最强的专业，但最新数据表明，这轮长期扩张已经开始降温。
美国国家学生信息交换研究中心的数据也显示，2025 年秋季，美国四年制高校“计算机与信息科学及支持服务”专业本科生人数从上一年的约 65.97 万人降至 60.61 万人，同比减少 8.1%。这一降幅也是该专业近年来最明显的一次收缩。
不过，目前的招生人数仍高于 2022 年的 57.43 万人。
此次下降发生在多年高速扩张之后，尚不能确认计算机专业已经进入长期衰退。
过去十年，美国计算机与信息科学本科毕业生数量增长了一倍以上，从 2014 年的约 5.6 万人升至 2024 年的约 12.2 万人。
科技公司长期高薪招聘软件工程师，推动计算机科学成为美国高校最热门的专业之一。
如今，AI 工具已经可以编写代码、查找错误、生成测试程序，并完成部分软件开发任务。与此同时，美国科技行业招聘放缓，初级程序员岗位减少，计算机专业毕业生的就业难度持续上升。
Light 认为，招生下降可能与多项因素有关，包括学生使用生成式 AI 完成课程的方式发生变化、学生对计算机技能回报的预期下降、科技行业就业环境转弱，以及软件开发岗位受到 AI 冲击。
不同大学专业受到大语言模型影响的程度存在差异，其中计算机科学及部分 STEM、人文和社会科学专业暴露度较高，说明这些专业课程中的编程、写作、分析、总结等任务与大模型能力重合度较高；技能型职业专业暴露度最低，因为其课程更依赖现场操作和实际动手能力。图中的暴露度高并不代表专业会被取代，只说明相关学习任务更容易受到 AI 辅助或自动化影响。
但他强调，现有数据只能显示招生下降与生成式 AI 普及发生在相近时期，无法证明 ChatGPT 直接导致学生放弃计算机专业。研究也无法区分 AI、就业市场和其他因素各自造成了多大影响。
部分学生并未完全离开技术领域，而是转向人工智能、数据科学、机器人、机械工程和电子工程等专业。相比传统计算机科学，这些方向覆盖硬件、数学和行业应用，学生可能认为其就业范围更广。
这张图展示了各专业课程任务与大语言模型能力的重合程度。统计与数据科学、英语、计算机科学等专业排名靠前，说明其课程中的较多任务可以由大模型辅助完成；医学、体育教育和技能型职业专业更依赖现场实践和动手操作，大模型可介入的程度相对较低。
哈佛大学计算机科学教授 David Malan 此前表示，计算机专业招生下降并不完全由 AI 引起。科技行业招聘降温、校园招聘减少，以及专业热度自然波动，同样影响学生选择。计算机科学的核心仍是培养解决问题的能力，并不仅限于学习编程语言。
Light 表示，随着更多学生作出选课和专业选择，未来几年才能看清此次下降究竟是短期调整，还是美国大学计算机科学热潮的长期转折点。
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