2025年，美国大学专业格局正迎来一场深刻洗牌。
传统“黄金赛道”计算机科学（CS）的光环正在减弱，而人工智能相关领域则成为新一代学生的集体选择，甚至有不少高中生放弃藤校录取，直接投身AI创业实战。
这场变革背后，不仅是专业热度的迁移，更是教育、就业与科技趋势的结构性转变。
根据美国权威教育网站College Transitions联合美国教育部发布的报告：
商科：以每年超过37万学位授予量继续卫冕，其普适性和清晰的职业路径，仍是众多学生的“安全牌”。
心理学：授予学位数量接近13万，冲进前五，成为最大“黑马”。其在商业分析、用户体验、人力资源等领域的跨界潜力，让“软技能”成为硬实力。
计算机科学（CS）：入学增速明显放缓，增长仅0.2%，部分顶尖高校CS专业人数已出现停滞甚至下降。
CS专业增长放缓，并不意味着计算机知识不再重要。恰恰相反，技术演进的速度已超越传统课程体系的更新节奏，学生们正用脚投票，转向更前沿、更聚焦的领域。
数据不说谎：
斯坦福、普林斯顿、杜克等校CS专业人数增长停滞，部分课程选修人数下降约20%
美国计算机研究协会调查显示，62%的计算机专业本科项目入学人数下降
人工智能、机器学习等相关专业与课程选修人数持续上升
真相是：CS并未退场，而是正从“通识型”走向“细分型”，从“基础编码”转向“智能应用”。
就在大学调整课程体系的同时，硅谷已展开一场更激进的人才争夺。
旧金山AI创业浪潮
《纽约时报》报道，旧金山正成为全球AI创业中心，聚集一批平均年龄仅20岁出头的年轻创始人。他们中许多人选择放弃大学，直接进入名为“Arena”的创业社区，从零开始打造AI未来。
22岁的Brendan Foo创立Delv
23岁的Jasper Carmichael-Janck创立Modular
这些年轻人正在募集资金、组建团队，用最直接的方式参与并塑造AI技术的未来。
面对这样的趋势转变，每个关注国际教育的家庭都应思考这三个问题：
第一问：名校文凭，还是不是“铁饭碗”？
当顶尖科技企业公开表示“不只看学历”，甚至更青睐有激情、能实战的高中生时，我们必须清醒：文凭的“绝对保障”时代正在过去。
它依然是重要的敲门砖，但已不是唯一的通行证。教育的本质，正从“获取证书”回归到“培养能创造价值的人”。
第二问：什么能力，才不会被AI替代？
AI能写代码、能分析数据，未来可能承担更多标准化任务。但AI难以具备：
理解他人需求的同理心
清晰沟通与说服的表达能力
基于经验与伦理的复杂决策力
在模糊情境中依然坚守的价值观
这些“人的温度与智慧”，正成为未来最不可替代的竞争力。
第三问：怎样的学习，才能赢得未来？
在技术快速迭代的今天，“学什么”和“怎么学”同样重要：
保持学科交叉视野：AI+心理学、AI+生物、AI+设计等跨界方向潜力巨大
重视真实问题解决：参与项目、竞赛、研究，积累可展示的实战经验
培养持续学习心态：技术会变，但学习能力与适应力才是真正的“铁饭碗”
不必追逐绝对热点，而要关注长期趋势
AI是方向，但底层数学、逻辑、系统思维依然关键。CS作为基础学科，其核心价值并未消失，而是以新的形式延续。
在教育和实战之间寻找平衡
大学教育提供系统性知识、跨学科视野与人脉网络；实战则培养执行力、创造力和真实问题感知力。两者并非对立，而应相辅相成。
帮助孩子建立“T型能力结构”
“竖线”代表在某一领域的专业深度（如机器学习、自然语言处理）；“横线”代表跨界理解力、沟通力与人文素养。两者结合，方能应对多变未来。
保持开放，保持观察
教育规划不是一次定终身，而是一个动态调整的过程。保持对行业、对技术、对教育形态的敏感，才能做出更从容的选择。
在本次排名中，卡内基梅隆大学（CMU）依然稳居榜首。作为美国最早设立人工智能本科专业的高校，CMU在AI教育方面积累了深厚的教学底蕴与研究资源。
该校强调理论与实践深度融合，学生可参与大量科研项目及行业协作，毕业生在AI就业市场中备受青睐。
与此同时，麻省理工学院（MIT）上升一位，与CMU并列第一。MIT的AI研究集中在计算机科学与人工智能实验室，强调数学基础和算法创新，培养学生的科研能力，适合有志于AI前沿研究的学生。
投入10亿美元打造的施瓦茨曼计算学院，不仅专注于AI技术的突破，更致力于将其与生物、经济、历史、语言学等学科深度融合，并格外强调技术的伦理与社会责任。在这里，你学到的不仅是制造更聪明的算法，更是如何让AI负责任地推动人类进步。
斯坦福大学和加州大学伯克利分校紧随其后，分别位列第三和第四。两校在人工智能领域的资源投入与学术积淀均十分雄厚。
背靠硅谷，斯坦福拥有无可比拟的地缘优势。学生有机会在谷歌、Meta、苹果等科技巨头实习，许多课堂研究项目直接源于产业界的真实需求。其浓厚的创业氛围，鼓励学生将技术转化为商业产品，堪称“AI创业家的摇篮”。
而伯克利以扎实的理论基础和卓越的工程实践能力闻名。其教授和校友在机器学习基础理论领域贡献卓著。与CMU和斯坦福不同，伯克利的本科AI方向多设置在电气工程与计算机科学系之下，更强调将AI作为一套强大的工具来解决复杂的工程与现实世界问题。
值得关注的是，德州大学奥斯汀分校从去年的第12位跃升至第7位，成为本次排名的亮点。该校近年来在机器学习领域的投入已初见成效，引进的多位年轻教授为该专业注入了新的活力。
UT Austin的迅猛提升，得益于其长期以来在计算机科学领域的深厚积累，以及奥斯汀市近年来高速发展的科技产业环境（被誉为“硅山”）。戴尔等科技公司的总部坐落于此，为学生提供了丰富的实习与就业机会。对于追求顶尖教育质量但预算相对有限的家庭来说，UT Austin无疑是一个极具吸引力的选择。
相比之下，普林斯顿大学的排名下滑则提醒我们，历史声誉并非选择学校的唯一依据。
