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AI巨頭月薪3萬瘋搶「天坑專業」畢業生! 黃仁勳的預言成真了
作者:本站 發布時間:2026-08-26
過去幾年,計算機科學如日中天,頂級學霸擠破頭進科技大廠,而土木、材料、建築等專業,頻頻被認為是畢業只能蹲工地、進工廠,甚至原地失業的“天坑”。隨著人工智慧大爆發,計算機科學的就業神話開始褪色,人見人嘲的傳統“天坑”,反而成了頂級大廠急缺的香餑餑。在深思最新招聘的“設施/設計年輕工程師”崗位要求中,明確寫著電氣、暖通、自動化、能源、通信、環境、土木等專業可加分。看到這份招聘,有人半開玩笑地說:人工智慧的盡頭不是代碼,而是工地,現在輪到“天坑專業”人才吃人工智慧這碗飯了。最近,浙大學霸梁文鋒創立的深思發布國際數據公司數據中心團隊招聘信息。團隊橫跨杭州、北京和內蒙古烏蘭察布三地,招聘基礎設施運營、規劃設計和現場執行三類人才。今年4月,公司就在烏蘭察布招聘數據中心高級運維工程師和交付經理,月薪給到1.5萬至3萬多元,還是14薪。到了6月,公司又放出成立以來最大規模招聘,設置國際數據公司設計規劃工程師崗,把觸角伸向數據中心建設各環節。深思不是個例,大廠和大模型獨角獸都在爭搶這類曾被看扁的人才。字節跳動基礎設施鄭州商品交易所團隊在招國際數據公司成本專家,負責數據中心選址、設計、交付和成本管理,土木工程、工程管理、排水、暖通等專業優先,年薪30萬到60萬元,14薪甚至15薪。一個頗有意思的反差出現了:房地產和傳統基建遇冷,土木、環境、建築甚至材料類專業早被貼上“勸退天坑”的標籤,暖通等傳統工科也沒逃過被嫌棄的命運。但幾年之後,它們竟因人工智慧的崛起,重新站到了產業人才需求的前排。深思、字節跳動等科技企業點名“過氣專業”,最核心的原因是它們在大規模建設數據中心。今年3月黃仁勳提出的“五層蛋糕論”,給出了形象的答案。他把人工智慧產業比作五層蛋糕,自下而上依次是能源、芯片、基礎設施、模型、應用。最開始,資本狂熱押注模型層,聊天GPT、深思等大模型輪番登場;如今卷到了應用層,讓人工智慧在各個行業落地生根。但不管這兩個頂層多耀眼,能不能跑起來,還得看底下的能源、芯片和基礎設施三層能否撐得住。 正是這三層,給了“過氣專業”重新定價的機會。人工智慧是“電老虎”,大模型每次訓練和推理都是巨量電力消耗。 國際能源署指出,如今單個服務器機架的耗電量,是五年前的十倍以上。所以人工智慧競爭到最後,搶的不只是算法,還有更充足、更穩定、更便宜的電力,這也是科技公司把數據中心搬往能源足、成本低地區的原因。深思去了烏蘭察布,字節跳動去了寧夏中衛。 兩地雖是五線城市,但風大光足,是國家級“綠電”示範區,土地和電力成本雙低。微軟、谷歌、元數據等美國科技巨頭也把數據中心搬去亞利桑那、佐治亞、弗吉尼亞等州。大模型訓練需要24小時不間斷穩定電力,風能和太陽能又“靠天吃飯”,於是大廠們還盯上了核能。隨後,能源需求傳導到人才層。電氣工程師管供電配電,能源工程師管能效,環境工程師管能耗評估和碳排放。人工智慧需要越來越多的算力,芯片背後除了集成電路、電子工程、化學、物理學科,也離不開材料科學。圖說:芯片製造與封裝過程中的材料、能源、設備及高端工程人才成本攀升,導致美國半導體出廠價格暴漲。黃仁勳認為,過去數據中心是為了存儲信息;現在人工智慧工廠的初衷是製造智能,原材料是數據和電力,產品是代幣。聽起來很高科技,但解決的都是具體問題。土地怎麼選、電從哪來、機房怎麼建、服務器如何散熱、幾十萬塊芯片如何穩定運行,幾乎都在土木、建築、暖通、環境、電氣等傳統專業的能力範圍內。而人工智慧時代的數據中心,巨型變壓器、超大蓄電池、大功率發電機、高級液冷和空調系統一應俱全,且約每四到六年就要更新機械、電氣和管道系統。據麥肯錫估算,普通工廠機電配套花費占總建築成本的15%到25%,大型人工智慧數據中心直接飆至40%到50%。一座人工智慧數據中心從破土動工到穩定運轉,背後站著的不只是程序員,還有龐大的工程師隊伍。正如英偉達官網所寫:「人工智能工廠需要電工、管道工、管件工、鋼鐵工人、網絡技術人員、安裝和操作員等,這些崗位技術性強、待遇優厚,目前還供不應求。”圖說:黃仁勳說當前全球在大規模建三類設施:芯片製造廠、超級計算機工廠、人工智慧工廠。 這正在成為人類歷史上最大規模的基建,這一進程才剛起步。教育端也嗅到了高需求:中美大學都在上演“老專業換賽道”,曾被勸退的專業不僅沒有消失,反而主動和人工智慧、新能源、智能製造等新產業結合。教育部稱,“十四五”期間,國內高校撤銷停辦1.22萬個傳統外語、管理和純文科類專業,又新增1.02萬個對口大趨勢專業,光今年就上新38個。這38個專業中,有三類昔日的“天坑專業”迎來了大升級。它們搖身變為智慧景觀營造、工程互聯網、城市更新專業,從熬夜畫圖、工地吃土搬磚,轉向數字建造、智慧城市和智能基礎設施。同濟大學今年正式招生工程互聯網專業,融合計算機、土木、建築、交通、測繪等學科,讓本科生用互聯網管理思維解決重大工程難題。密歇根大學今年6月推出人工智慧與智慧城市專業,設在土木與環境工程體系下,研究用人工智慧、自動化系統和傳感器數據解決智慧建築、城建等問題。東北大學開設土木工程與計算機科學專業,培養智慧基礎設施人才;UCB設有智能基礎設施中心,用機器人技術做工地自動化維護,用人工智慧模型預測城市水電網問題。第二類是被貼上“高污染、燒鍋爐、拉電線”標籤的能源、採礦類專業。它們踩中新能源與人工智慧算力爆發的風口,進化出交通能源融合工程、能源科學與工程、深地科學與工程等新專業,專攻人工智慧時代的斷電、散熱難題。西安交通大學今年擴招360人,重點布局智能製造、能源動力、儲能科學、電氣工程等硬核工科,儲能科學與工程還納入強基計劃。西安交大是全國首個開設儲能科學與工程的學校,這是拿王牌專業為數據中心和新能源產業培養人才。因為人工智慧、機器人、半導體、新能源等產業到來,它們被推上高端製造前沿,翻紅為稀土科學與工程、纖維科學與智能製造、半導體工藝與裝備專業。今年,“鋼鐵搖籃”北京科技大學上新了集成電路設計與集成系統、知識產權專業,後者面向新材料、綠色低碳等領域,為高端製造保駕護航。中美大學的專業名稱各不相同,但方向一致。老專業都在往新產業里遷移,土木人工智慧基建、能源+數字化、環境/材料人工智慧等組合也頻繁出現在新專業介紹裡。過氣專業重回黃金時代,能讓孩子選擇嗎? 首先要明確:專業沒有永恆的“天坑”和“天選”,真正變化的,是產業周期的起落。深思在國際數據公司數據中心團隊使命中寫道:“每一代人都會遇到屬於自己的基礎設施革命。 過去是鐵路、電網和互聯網,今天則是支撐人工智慧發展的超大規模算力集群。”產業擴張時,企業瘋狂招人、薪資水漲船高,冷門專業隨之翻紅;產業收縮時,需求減少、供給還在增加,熱門專業也可能迅速降溫。最近,美國紐約聯儲統計了全美70多個專業的就業情況。計算機科學失業率7%、計算機工程7.8%,與人類學、表演藝術、美術等人文社科專業同一水平,曾經的“就業王炸”也開始遭遇周期性降溫。同一個專業,不同時代,兩種命運。 沒有哪個專業可以永遠站在風口上。所以,選專業最忌諱什麼火就一窩蜂衝進去。 真正要看的是,當孩子四年或六年後畢業時,專業對應的產業在擴張,還是已進入人才飽和期。也有家庭會說,道理都懂,可普通人根本判斷不了產業的未來。 如果都能準確預測,就不會有那麼多人,在專業最火時蜂擁而入,又在畢業時發現風口已過。所以對大多數家庭來說,與其執著於預測下一個風口,不如讓孩子擁有適應未來的能力。人的底層能力就像蓋樓的地基,地基夠牢,上層結構就不容易歪。底層能力紮實,可塑性更強,遷移也更快。這些底層能力,可能是邏輯思維、數學能力、表達能力,也可能是解決問題、獲取信息、與人協作的能力。它們不會因行業興衰而迅速過期。學土木的孩子,有紮實的工程思維和動手能力,能進人工智慧大廠核心基地;學環境的學生,也能進入新能源或綠色產業。底層能力搭好了,產業變化時,就算專業不對口,孩子也能找到原有能力與新產業的交叉點。靠一門技能就吃上幾十年飯的美好時代,已經一去不復返了。現在技術迭代越來越快,行業所需人才隔幾年就變化一次,“專業對口”的標準越來越模糊。未來真正危險的,不是學錯了專業,而是畢業後停止學習。 有持續學習的能力,在原有技能上再學新工具、新知識,甚至主動跨入新領域,就能重新翻盤。這可能聽起來很雞湯,但真正發自內心的興趣,才會讓一個人在行業不那麼光鮮時,仍願意持續投入,進而找到突破口。市場永遠在變。 一個人對什麼感興趣、願意為什麼投入時間,才是長期積累的起點。沒人能準確預測未來,但能隨時轉身、會重新學習、知道自己有什麼、想去哪裡,才是一個孩子真正的底氣。https://app.mokahr.com /社會-招聘/高傳單/140576 #/job/1c7e328d-3da9-4129-a938-21edfd77d38chttps://www.mckinsey.com/industries/ 私人資本/我們的見解/擴展-更大-更快-更便宜-數據中心-具有更智能的設計https:// blogs.nvidia.cn/blog/ ai-5-layer-cake/https://edition.cnn.com/2026/07/28/經濟/ai-提振-通脹-美國https://wallstreetcn.com/articles/ 3773162https://www.newyorkfed.org/research/ 學院-勞動力市場 # --:探索: 按專業得出的結果
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