在生成式人工智能热潮的推动下，美国高校正在经历一场悄然但深刻的专业版图重塑：越来越多学生放弃传统的计算机科学专业，转而选择以人工智能为核心的本科学位。 过去还只是计算机系选修课一隅的 AI，如今在多所大学成长为独立学院、完整专业甚至跨学科培养体系。
《纽约时报》的报道显示，在佛罗里达大学南校区坦帕分校，新设立的人工智能与网络安全学院一下子吸引了逾 3000 名学生报名；加州大学圣迭戈分校新开的 AI 本科专业，首届就有约 150 名新生选择；纽约州立大学布法罗分校则直接成立了“人工智能与社会”系，凸显 AI 对社会结构和人文领域的影响正受到系统性关注。 在麻省理工学院等名校，冠以 “AI” 名号的课程和项目，其报名人数已经可以与传统计算机科学项目分庭抗礼，而不少高校也都出现了“AI 报名激增、CS 略显降温”的现象。
对学生而言，吸引力并不难理解：即便存在估值泡沫争议，人工智能无疑已经成为眼下科技产业的绝对主角。 不少大一新生坦言，如果放在几年前，他们大概率会选“计算机科学”，但现在在简历或毕业证上写着“人工智能”，似乎更能抓住用人单位的眼球。
高校方面则迅速顺势而为。 新一代 AI 专业不仅强调算法、数据结构和编程，还将伦理、政策、人机交互以及跨学科问题求解一并纳入培养目标，希望塑造兼具技术能力与社会责任感的复合型人才。 一些学校甚至主动降低对理工背景的门槛，将 AI 打造成面向医疗、法律、商业等多行业的“通用技能”，吸引更多非 STEM 学生跨界学习。
然而，热度之下的隐忧也在浮现。 有业内人士指出，部分 AI 相关课程强调前沿模型和新潮概念，却相对忽视网络、系统、安全基线等“底层功夫”，导致一些毕业生看似了解高级 AI 架构，真正落地到生产环境时却在系统集成、代码工程和安全实践上捉襟见肘。 尤其对中小企业而言，它们仍然迫切需要能处理“枯燥但关键”基础设施的工程师，而不是只会谈“模型”和“架构”的“纸上谈兵”型人才。
另一个担忧来自高校自身的承载能力。 为了抢占“前沿标签”，一些院校在师资储备、课程体系和质量保障尚未完全到位时就匆忙上马 AI 项目。 学界内部有人警告，如果只是为了赶“热门专业”的风口而大跃进式扩张，可能带来教学内容空心化、师资过度稀释以及科研方向过度追逐短期热点等一系列连锁问题。
尽管如此，从当前趋势看，AI 专业已几乎注定会重新定义“技术学位”的含义。 这场转型究竟会培养出基础更扎实、视野更开阔的新一代技术人才，还是只是给传统计算机科学换上了一件更亮眼的“AI 外衣”，仍有待时间检验。 可以确定的是，当下这一届大学生已经用自己的志愿表做出了选择——他们押注人工智能，而高校也正加速调整，以免被这股浪潮甩在身后。