CS 畢業生就業率剩 19%：AI 時代的職涯存亡戰

本文整理自《Moonshots with Peter Diamandis》2026 年 3 月播出的單集。

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從 89% 到 19%：一場正在發生的崩塌

Peter Diamandis 在節目中分享了一位教授過去三年追蹤的資工系學生就業數據。2023 年秋天，89% 的畢業生順利找到工作，起薪中位數 94,000 美元。2024 年春天降到 71%。2024 年秋天 43%。2025 年春天 31%。到了 2026 年春天，只剩 19%，起薪跌破 61,000 美元。Wissner-Gross 聽到這個數字時只說了一個字：「Wow。」Blundin 說得更直接：「太殘忍了。」

這組數據來自社群上「Tech Layoff Tracker」分享的一位教授個人追蹤，我們無法獨立驗證每一個數字的精確性。但方向是真的。多份獨立報告顯示，2026 年資工畢業生面臨幾十年來最嚴峻的就業市場。CS 相關職缺總數下降了約 35%，資工畢業生的失業率達到 6% 至 7%，與表演藝術科系並列大學畢業生中最高的失業率類別。資工系的入學人數也開始下滑了約 15%。那位教授在推文中的評論令人心寒：「這些孩子用未來做抵押，換來的職業在他們還在上課的時候就蒸發了。」

Peter Diamandis 強調，這不只是資工系的問題。醫學院、法律系、會計系，所有以知識工作為核心的專業領域都會面臨類似的衝擊。我們正在見證的不是一個行業的不景氣，而是知識工作本身正在被重新定義。

學歷已死：GitHub 評分取代大學文憑

Ismail 把就業崩塌的根源追溯到更早以前。他指出，大約六七年前 GitHub 引入了同儕程式碼審查和績效排名系統之後，矽谷的薪資結構就開始和學歷脫鉤。你畢業於哪所大學、拿了什麼學位、成績幾分，對薪資的影響幾乎為零。唯一重要的是你的 GitHub 評分，也就是其他工程師怎麼評價你寫的程式碼。一個同儕評價的實力制度，已經完全取代了由上而下的學歷認證制度。

這意味著從那時起，電腦科學學位的「市場價值」就已經趨近於零。AI 只是加速了這個過程。Ismail 的分析有一個重要的延伸：如果同儕評價取代學歷是不可逆的趨勢，那這股力量不會只停在工程師身上。當 AI 讓更多職業的成果變得可量化、可比較時，設計師、行銷人、分析師，甚至律師和醫師，都可能走上同樣的路。

Peter Diamandis 接著補充了一個驚人的現況：美國大學的破產率正在飆升。誰想要背負十萬、二十萬美元的學貸，去拿一個不再有用的學位？他引用了節目上多次提到的統計數據：在美國，失業時間最長的群體就是剛畢業的大學生。

「如果你不在桌上，你就在菜單上」

Wissner-Gross 用了一個辛辣的比喻：「如果你不在桌上，你就在菜單上。現在菜單上的菜，就是被煮熟的知識工作。」他的建議很明確：去創業。你從來沒有像現在這樣被賦能過。一個人加上 AI，就能做到過去一整個團隊才能做到的事。

Blundin 把這個觀點推得更遠。他說如果你不是創辦人，那就去加入別人的新創公司。重點不是你的職稱是什麼，而是你有沒有在一家高成長公司的股東名冊上。未來十年經濟規模可能成長十倍，這些財富會流向哪裡？不會是 W-2 的薪資單。它會流向股權、流向實體資產、流向新公司的股份。傳統的「讀好學校、找好工作、存退休金」這條路已經走不通了，數據就在眼前。

Blundin 也分享了一個具體的建議：如果你手上有閒錢，不要放在 401(k) 退休帳戶裡等它慢慢長。去當天使投資人、去加入新創公司當顧問換股權、至少跟 Wissner-Gross 一樣同時參與上千家公司的諮詢。有太多方式可以讓你出現在股東名冊上，不一定要自己當創辦人。

Peter Diamandis 對著鏡頭直接對父母喊話：如果你是爸媽，把這些數字拿給你的孩子看。幫他們理解「念好高中、考上好大學、拿到學位、找到工作」這條路已經行不通了。他們的任務是找到自己的熱情、學習一些關鍵技術、成為某個問題領域的專家，然後加入一個新創團隊。不要當消費者，要當創造者。

UHI：從基本收入到高收入

馬斯克（Elon Musk）在 Peter Diamandis 主持的 2026 年 Abundance Summit 閉幕對談中，描繪了一個激進的經濟願景。AI 和機器人會生產出如此大量的商品和服務，以至於它們會「用完能為人類做的事情」。如果經濟規模成長到現在的一千倍，人類能想到的所有慾望都會被滿足。

Ismail 做了一個重要的區分：UBI（Universal Basic Income，全民基本收入）是一個底線，確保沒有人挨餓。UHI（Universal High Income，全民高收入）則是讓每個人分享經濟成長的紅利。兩者都需要，但機制不同。他特別提到，如果智慧變成新的石油，那我們不能讓利益集中在少數幾個首都。需要某種形式的主權 AI 基金（Sovereign AI Fund）、算力共享池或全球分潤機制。

Blundin 則從消費者的角度提出了一個更迫切的問題。企業已經搞懂怎麼用 AI 賺錢了，但普通人還沒找到 AI 的殺手級應用。多數人用 AI 查查球賽比分、請它寫封郵件，遠遠沒有發揮推理模型的能力。他認為在接下來一年內，會有人發明出一種方式，讓普通人走進家裡的「AI 房間」或「全像甲板」（holodeck），出來之後變成一個更快樂、更有能力、更有方向的人。這件事如果發明不出來，接下來就是混亂。

Wissner-Gross 則提醒不要低估人類慾望的擴張能力。馬斯克假設一千倍的經濟成長就能滿足所有人類慾望，但歷史告訴我們，供給每增加一個數量級，需求也會跟著放大。也許幾十年後每個人都想要一顆屬於自己的行星，到時候就算戴森球也不夠用了。

我的觀察

台灣的情況和美國不完全一樣，但方向類似。台灣的資工系畢業生目前還不至於像美國那樣嚴峻，因為台灣的半導體和硬體產業仍然在大量吸納工程人才。但軟體工程、資料分析、UI/UX 設計這些純知識工作的就業前景，確實已經開始收緊。

我最近和幾位在科技業帶團隊的朋友聊天，他們的共同觀察是：Junior 工程師的需求正在快速下降。過去要雇三個 Junior 做的事，現在一個 Senior 加上 AI 就能搞定。這不是未來式，是現在進行式。Ismail 在節目中說的「同儕評價取代學歷」在台灣也開始發生了。越來越多公司面試時會直接看 GitHub、看作品集、看你能不能用 AI 工具在限時內交出成果，學歷只是參考。

給正在讀大學或剛畢業的人一個具體建議：不要把所有時間花在刷 LeetCode 上。花一半時間去學怎麼用 AI 工具做出一個完整的產品。能展示你用 Claude 或 Cursor 獨立完成一個專案的人，在面試時的競爭力遠高於只會解演算法題的人。AI 時代的核心能力不是寫程式，而是知道要請 AI 幫你做什麼，以及怎麼判斷它做得好不好。