在中國，第一批學AI的大學生正苦不堪言

我不敢說21世紀是不是生物的世紀，但2026年，絕對是AI統治大夥視線的一年。

程式設計師被裁，一人公司爆火，龍蝦入侵全世界，AI圈的狂歡，換來的是一般人越來越深的焦慮。

AI真成未來了，那我的工作呢？以至於很多人後悔，高考沒選AI相關的專業，彷彿自己完美錯過了這個時代最大的風口。

畢竟在咱外行眼裡，現在讀這些專業的人，拿的是妥妥的爽文劇本，整天在實驗室裡研究咋搓大模型，AI玩的比誰都溜，如果說他們是AI圈原住民，咱就是卑鄙的外鄉人，啥也不干整天光蹭AI了。

所以，這些拿到新時代的船票的人，現在到底咋樣了？

帶著這個好奇，負評君和幾位來自不同大學、還在學AI的本、碩、博學生聊了一下。出乎意料的是，在這座被外界無限拔高的象牙塔里，並沒有那麼多成竹在胸的時代弄潮兒。他們其實也和一般人一樣，在現實的框架下磕磕絆絆地摸索。

首先，學校的培養計畫根本沒能跟上趟兒，上課從來不教咋用AI。

不過倒也合理，學校對他們的期望是創造AI，首先肯定得教基礎知識，這沒得噴。

但現實是，很多學校的AI專業，是從資訊學院或電腦學院拆分出來的，培養方案還在過渡期。有的偏電子通信，有的還在用老計科的底子。

李墨同學來自安徽的一所985，他吐槽說，他們這屆正好趕上AI專業從信院獨立出來的第一年，培養方案還沒改完，要必修通信專業的《信號與系統》，但不用修計算機必備的《編譯原理》和《操作系統》。

最折磨的是，還得上《電磁學》、《量子物理學》等一堆物理課。 。對計算機而言，這玩意又難又沒用。

除了理論課呢，其實程式設計也教得沒那麼完美。

了解AI的朋友應該知道，Python是目前人工智慧領域使用最廣泛的程式語言。而一位自稱「末9 AI」的同學說，他們的培養計畫一直在以C++為主，這導致他們「學」和「做」很割裂，日常用Python做項目，而課程作業和考試強制C++編寫，而這也是因為沿用了隔壁電腦專業的培養計畫。

學的跟用的不一樣，也算是AI之神留給同學們的考驗吧。

再一個，如今的AI編程，已經強到出圈了，互聯網天天傳出裁員，Claude創始人Dario也曾透露，絕大部分代碼已經不是員工寫了。 。

但學校，肯定是沒那麼與時俱進的。在調查中，差評君得知，有關AI 程式設計的課，確實還沒有學校開設，大家都在堅守古法程式設計。

老師在講解PPT時，可能會在課上偶爾提一句，”最近很火的那個GPT呀，Claude呀，很多人用它寫代碼，所以這告訴我們什麼呢？以後同學們最需要的，其實是創造力。”然後就結束了。想真學一些AI程式技巧，只有自己專注在科技圈、看影片才能了解。

不只一位同學提到，學校教的知識和技術棧有些已經過時了，老師的作用就是帶你推開了這個領域的大門，更深層次的還得自己去探索。

差評君覺得合理，哥們都畢業那麼好幾年了，學校版更新還是那麼慢，那我就放心了。

直到來自浙江某211的pony告訴我，「老師又不寫程式碼，都是我們寫。」我突然看懂了，學生才是最好的Agent。

老師們對AI的態度，也算是比較割裂。

來自湖南某985的張發財同學告訴差評君，他是學網絡安全的，在使用AI這方面，網安方向的老師態度明確，不鼓勵使用，認為很多操作必須親手完成，才能真正內化原理，尤其在安全領域，將操作交給AI本身就是一種隱患。

而Web 開發方向的老師卻反過來，主動在課堂上提過正確使用AI，做Web開發能省很多事。

有一說一，兩邊的老師其實都沒錯。網路安全要求實務工作者對底層原理有近乎肌肉記憶的掌握，這一步跳不過去；而Web開發中存在大量模式化工作，AI確實也能顯著提效。

問題在於，沒人能引領學生形成一套自己的判斷系統，什麼場景下該用AI，什麼場景下必須自己硬啃，怎麼用才不會把基本功廢掉，全靠學生自己摸索。

這也可能導致一個問題：會用AI的人拿它當工具，越學越快；不會用的把什麼都丟給AI，一學期下來啥也沒沉澱。

這樣，台下的學生也不裝了，你不教我就自己學。在問到課堂情況時，來自上海某985的小雪同學說到，“大家現在都不怎麼聽老師講，全在埋頭學，行業需要的跟學校教的確實有差距。”

而因為AI的使用越來越便捷，在課程作業部分，大家的AI使用率已經非常高了。 「現在寫課設基本AI參與率是全程，沒有不使用的。」來自上海的博士生週凱告訴我們。而在其餘年級的學生那，也得到了相同的答案。

有趣的是，每個人在談到「用AI非常方便」的時候，都會帶一個”但是”，沒有人覺得自己已經完全駕馭了AI。

張發財同學說，過度依賴AI會失去對專案的掌控，程式碼會變成屎山。寫程式碼省的時間，全花在審核程式碼了。

“就是寫出來的和你想的不一樣，修補起來很費時間。還是必須自己先有開發經驗、手敲過代碼之後，才能真正駕馭AI。”

博士生週凱表示，自己寒假花了2億的token，最後的感受是：簡單的腳本讓AI直接寫沒問題，但高層設計還是要自己來。 「因為跟AI聊多了會發現自己變笨。AI給你的總結看著挺好，但錯的地方你根本看不出來，反而比自己做更慢。許多大牛敢放心用AI，是因為他們本來就知道什麼是對的什麼是錯的。”

正在準備投履歷刷題的小雪直接開始吐槽：AI用久了，自己寫不出程式碼了，一道題都不會了。

所有人都在狂用AI，但沒人覺得自己掌握了版本答案。

而現實對他們來說，又是另一個鬼樣子。

如今，網路大廠對應屆生的要求，已經千奇百怪了。在面試的時候要不要「手撕代碼」（不借助任何工具敲出一段代碼題）已經成了玄學問題，有的還在堅持古法編程，有的已經進化到AI編程階段了。

平時老師都讓用AI，但面試的時候不一定讓用，就等於高考突然讓你現推勾股定理，其中飽含的淚水只有自己知道。

但前面聊的這些，不管是摸索出了心得的，還是踩了坑的，至少都是有餘力去思考的人。

更多相關專業的學生，真實狀態其實是，who cares？

考研的在複習，保研的在忙比賽和科研，找工作的在臨時抱佛腳。什麼新的AI工具啊，前沿AI最新進展啊，外面炒得越歡，裡面的人反而覺得聒噪。

張發財同學直言，現實太沉重了。 “卷完績點到大三下，我才發現科研經歷不會自己長出來。”

就拿2026最具代表性的產品OpenClaw來說，在網路上炸了鍋，媒體鋪天蓋地報道，大廠毫不猶豫跟進。

但AI相關的學生們，大都反應平淡。 「感覺賺不回來token的錢。」張秋同學說。

而pony同學告訴我們，“我身邊基本上沒啥水花，可能就一些老師想玩吧。”

週凱則考慮更多的是安全角度，太危險了，怕被注入攻擊。

被外界視為”改變世界”的產品，到了真正學習AI的人手裡，卻沒那麼受歡迎。負評君總結了下兩種聲音，一種是看見了本質，“龍蝦本質路邊一條”，還有一種是壓力，每個人都有更緊迫的事。

pony同學還告訴我們，同實驗室的人，反應比外界都要慢半拍。

「我身邊傳統派還是居多。之前大夥在用LLM的時候，我們喜歡手搓。現在都在AI coding了，我們還是愛用LLM。新工具對我們來說懶得去試，更多時候在想能不能發論文。我自己的工作流，用vim，在終端手扣，用VSCode的Copilot——這些老東西已經夠用了，我為什麼換新的？」我為什麼換新的？

從本科到博士，外面在熱烈討論AI改變世界，裡面的人卻在想，怎麼把眼前的事撐過去。因為眼前的一畝三分地，才是他們的世界。

由此，我們可以總結AI 圈的現況了：老登們忙著指揮別人擁抱AI，小登們忙著未來可期沒空玩AI，中登們在邊玩AI邊喊「未來已來」。

剩下的，就是被迫接受AI薰陶的普通人了。

最後，聊起以後要不要繼續做這行、具體做什麼方向，大多數人都說兩眼一抹黑。

不過，週凱還是提出了自己的見解。 「AI正在把所有人的工程能力拉到同一條起跑線上——如果Code Agent讓每個人都能寫代碼了，那你比別人的優勢到底在哪？”他最近開始有意識地學表達能力，因為他覺得在這個時代，把一件事描述清楚最值錢。

但更多人表現出的還是迷茫，迷茫眼前的課業、面試和八股文，迷茫飛速席捲的AI浪潮。

大家都在同一片水里，嗆著水，學游泳。

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