以为AI会率先裁掉35岁以上的程序员？事实证明大家还是太乐观了。

美国人口普查局经济研究中心最近发了一篇相当残酷的工作论文。

研究人员拉出了666万份本科毕业记录，覆盖了2016到2024年整整29%的美国本科毕业生，并将其与真实的薪资收入和雇佣记录进行了精准匹配。

结果发现，AI最先挤压的并不是35岁以上的老程序员，而是那些还没来得及成为程序员的年轻人。

2022年底ChatGPT上线后，人工智能暴露度最高的10%专业，毕业生在毕业后一个季度内找到工作的概率，相比暴露度最低的六成专业下降了5个百分点。

这里面最集中的，正是计算机科学、计算机工程、计算机编程、信息系统等专业。就业和收入下降最明显的三个专业，分别是计算机科学、通用计算机与信息系统、计算机工程。

以前大家以为，AI进公司后，会先把工资高、年龄大、性价比看起来不够“漂亮”的老员工替换掉。

可企业算账比网友现实得多：资深员工掌握系统架构、业务逻辑、客户关系和项目责任，AI写出来的代码，最后还得有人检查、整合、背锅。

真正容易被压缩的，反而是那些原本交给初级员工的活：写基础代码、整理数据、做简单测试、查资料、改文档、搭建常规模块。

以前公司招十个新人，让他们边干边学；现在一个资深工程师带着AI，可能就把相当一部分工作做完了。

所以年轻人遭遇的不是轰轰烈烈的“裁员”，而是一种更安静的变化——岗位根本没有出现。没有入职，自然也没有工牌可以被收走。

收入变化更扎眼。AI暴露度最高的那批专业，毕业后最初阶段的季度收入相对下降约13%，幅度已经接近在严重经济衰退时期毕业所遭遇的收入冲击。

更尴尬的是，少拿钱还不完全是因为同一份工作降薪。大约一半的收入损失，来自就业去向发生了变化：进入信息服务、专业科技服务等高薪行业的人少了，流向零售、餐饮和住宿等低薪行业的人多了。

简单说就是，学了几年计算机，毕业后不一定找不到活，但找到的活可能和所学专业越来越远。过去被调侃的“毕业即转行”，正在被AI赋予一点技术含量。

当然，这也不是说计算机专业从此没前途。毕业一年后，最高暴露组与其他专业的就业差距缩小到4.2个百分点；两年后缩小到2个百分点。收入差距也从最初的13%，收窄到一年后的约8%和两年后的约3%。

这说明年轻人并没有被永久赶出劳动力市场，他们会转行、换工作、补技能，也会从第一份不太理想的工作中重新寻找入口。

问题在于，职业生涯的第一步被明显抬高了，而且越靠近AI核心能力圈，门槛反而越高。

有人会问，是不是因为计算机专业扩招太猛，毕业生自己把市场挤爆了？

这确实是部分背景。2017年至2022年，AI暴露度最高那批专业的毕业人数增长了24%。但此前就业增长基本能够跟上毕业生增长。

到了2022年至2024年，相关专业毕业人数年增速已经降到3%以下，毕业后迅速就业的人数却反而下降了3%。供给增加解释不了全部变化。

还有一部分人去了读研或自主创业。2022年至2024年，最高暴露组读研比例从16.2%升至17.86%，自主就业比例也有所上升。

这些变化最多可以解释初始就业缺口的一半，但换个角度看，继续读书和自己找出路，也可能正是招聘需求转弱后的被动选择。

我认为，这项研究真正敲响的警钟，不是“程序员要消失”，而是传统的人才培养阶梯可能断层了。

过去，年轻人通过低难度任务积累经验，慢慢成长为能够处理复杂项目的人。

现在AI把最底层的训练任务接走了，公司短期内确实省钱，可如果所有企业都不愿意培养新人，几年后到哪里去找真正懂系统、懂业务、还能为结果负责的资深工程师？

对年轻人来说，单纯会写代码已经不够了。

更重要的是能不能定义问题、判断AI输出是否可靠、理解真实业务、完成系统设计，并对最终结果负责。以后最危险的未必是“不会使用AI的人”，而是除了让AI生成内容，自己什么也无法验证的人。

AI没有简单地按照年龄从大到小裁员，它先拆掉了年轻人进入行业的第一块台阶。这场变化不必被解读成世界末日，但学校、企业和求职者都该尽快面对一个现实：入门工作正在减少，而真正能够驾驭工具、理解行业并承担责任的人，价值反而会更高。