在哥伦比亚大学，计算机科学依然是最受欢迎的专业。2024年，它约占哥伦比亚学院授予学位的11%、工程与应用科学学院(SEAS)的32%、通识学院的12%;在巴纳德学院，它到2025年已升至第二受欢迎的专业，授予学位数量自2016年以来增长了五倍。SEAS的CS专业人数在2024—25学年从166人微增至173人，但三所本科学院合计从393人降至375人，降幅约4.5%，主要来自哥伦比亚学院和通识学院。热度还在，但支撑这份热度的东西，正在松动。

纽约联邦储备银行2024年的数据显示，在追踪的74个专业中，计算机科学的失业率排第五高，为7%;计算机工程排第二高，为7.8%。高级讲师丹尼尔·鲍尔说，学生们仍然会选一些CS课程，因为他们觉得自己需要，但人转去主修别的了。他把这个变化说得更直白：计算机科学从一门“书呆子式的异类学科”，变成了“人人都需要”的技能，而“本科一毕业就能拿到六位数薪水”的那条路，正在失效。

就业市场的变化不是哥大独有的。斯坦福大学《2026年人工智能指数》显示，生成式AI兴起后，22至25岁从事AI相关工作的就业率下降了16%，早期职业软件开发者的就业降幅达到20%，而年长开发人员的岗位仍在扩张。初级岗位承受的压力最直接，但软件开发招聘总量并非全面萎缩：自2025年2月以来，美国软件开发职位招聘数量上升了近15%，增量集中在高级职位和AI相关岗位上。换句话说，入门的那道门变窄了，门后面的路还在，只是走法不一样了。

课堂也在跟着变。教职人员不再把课外作业当作衡量理解的可靠标准，当堂考试、小测验和出勤检查的权重明显上升。高级讲师克里斯·墨菲说，作业过去能占课程成绩的60%到70%，如今考试和小测验占了大头。悲观者的假设很直接：作业输入生成式AI，答案出来，提交，结束。但墨菲对自己入门课学生的调查给出了另一面：使用AI的学生中，60%到70%是用它来解释概念、澄清作业说明、生成测试用例或做练习题——“这些都是你过去可能会请家教来做的事情”。

系里的回应不是把AI挡在门外，而是把它写进课程。过去一年，计算机科学系的一个教职工作组一直在重新设计入门和中级编程课程序列，把生成式AI同时作为主题和工具整合进去。院长张世富等人在给校媒的声明中说，目标是让学生能够“阅读、验证和推理代码，无论代码是他们自己写的还是模型写的”。SEAS还于2025年11月宣布了面向非CS专业学生的AI辅修，2026年秋季又启动了常春藤首个独立的人工智能理学硕士项目(MSAI)，首批规模40至60人。这些动作指向同一个方向：AI不再只是CS内部的一个分支，它正在被当作一项需要跨学科配置的基础能力来对待。

但代价也在出现。SEAS大三学生Richard Li说，当人们开始向AI提出那些通常会问同学和社团的问题时，“这开始让人孤立”。巴纳德学院的Alexa Kafka说她“至少有一年”没去过答疑时间了。学生们也质疑以考试为主的评分方式是否真的合理。Kafka说：“代码变化多端，可以从许多方向入手，永远不会只有一个正确答案”。应用开发倡议(ADI)试图补上课程的滞后，在“氛围编程”研讨会上教学生“语境工程”，而不只是写提示词——因为AI生成的代码如果缺少充分的上下文，在大规模应用时可能失败，或者引入难以检测的错误。

新的不公平也在浮现。墨菲担心学生能否负担得起更强的付费模型，ChatGPT和Claude的付费版月费可超过100美元，输出的代码质量并不相同。更早的分层发生在进大学之前：有些高中教过提示工程和语境工程，有些什么都没教，“然后他们进来了，却不知怎么被期望知道如何使用这些工具”。

哥大计算机相关专业面对的局面，不是“CS不行了”这么简单。入门级“代码猴子”岗位的需求在收缩，这是真的;高级岗位和AI工程岗位的需求在扩张，这也是真的。对在读学生来说，能够确定的事情变少了，需要持续学习的时间变长了。Rebecca Yu说得很平实：“你不能只是拿到学位就停止学习。你必须始终学习”。但她也没有绝望：“如果你真正对计算机科学充满热情，这个领域肯定会有你的一席之地，让你做你想做的事”。这份热情本身，正在取代那张文凭，成为更靠得住的起点。

哥伦比亚大学计算机相关专业仍是哥大最受欢迎的方向，但AI正在改写就业和课堂：初级岗位收窄，课程把生成式AI当工具，AI辅修和MSAI相继落地，学生更要保持持续学习。选这个专业，不能只看热度，还要看课程设置、就业走向和自身兴趣是否匹配。若需精准择校方案可咨询留学在线了解详情。