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CMU最新就業報告：CSAI科系2025大學畢業生平均年薪近12萬美元 |
| - 2026/05/06 | |
近日，卡內基美隆大學（CMU）發佈了2025屆大學畢業生的就業報告，報告中的資料令人驚歎不已，尤其是電腦科學（CS）和人工智慧（AI）畢業生的薪資水準，更是刷新了人們的認知。
整體薪資：穩中有升，彰顯實力
根據CMU官網公佈的資料，2025屆大學畢業生的整體表現堪稱出色。在畢業去向方面，學生們展現出了理性且務實的態度，連續兩年保持穩定態勢：60%的學生選擇直接投身職場，開啟自己的賺錢之旅。31%的學生則選擇繼續深造，為未來的職業發展積蓄力量。在薪資方面，儘管科技行業近年來波動較大，但CMU的畢業生依然實現了薪資的穩步增長。全校就業的大學生平均年薪達到了116,882美元，相較於2024屆的114,704美元，增長了約2%。這一漲幅雖然看似不高，但在當前複雜多變的行業大環境下，卻足以證明CMU畢業生具備強大的硬實力和競爭力，能夠在激烈的就業市場中脫穎而出。
就業去向：名企雲集，創業風起
選擇直接就業的學生們，大多將目光投向了高含金量的領域。互聯網和軟體、投行、電子和電腦硬體成為了三大主流就業方向。其中，不少畢業生成功躋身全球頂尖企業，如亞馬遜、谷歌、Meta、微軟、蘋果等科技巨頭，以及高盛、NVIDIA等金融和硬體領域的領軍企業。這些企業不僅為員工提供了豐厚的薪資待遇，還提供了廣闊的發展空間和優質的職業資源。值得一提的是，還有一部分學生展現出了非凡的創業精神和勇氣，直接選擇創業。他們憑藉著在CMU所學的知識和技能，以及對市場的敏銳洞察力，勇敢地踏上了創業之路，為自己的未來拼搏奮鬥。
深造去向：名校彙聚
選擇繼續讀研究所的學生們大多成功沖進了CMU本校、康乃爾、史丹佛、杜克、MIT、普林斯頓、西北大學、UCLA等頂尖學府。在深造方向上，他們高度集中在電子與電腦工程、機械工程、CS、機器學習等領域，延續了CMU在工程與電腦領域的傳統優勢。這些領域的學術研究和實踐應用都具有極高的價值，未來學生們在完成深造後，有望在相關領域取得更加卓越的成就。
學院薪資：各有千秋，驚喜不斷
CMU不同學院的薪資水準存在一定差距，但每個學院都展現出了獨特的優勢和亮點，甚至有不少學院爆出了意外驚喜。
電腦科學學院：王牌之師
作為全球電腦領域的天花板，CMU電腦科學學院的表現從未讓人失望過。這裡的畢業生堪稱吸金王牌，72%選擇直接就業，25%繼續深造。他們的薪資水準更是令人矚目，平均年薪高達156,396美元，年薪中位數也有140,400美元。亞馬遜、谷歌、Meta是吸納該學院畢業生最多的三家企業，這充分體現了科技行業對CMU CS學子的高度認可。畢竟，CMU是全球首個開設人工智慧科系的大學，在AI領域的領先地位毋庸置疑。其AI課程涵蓋了電腦科學、數學、統計學等多學科知識，還注重培養學生的倫理與社會責任意識，使得畢業生在就業市場上備受青睞。
工程學院
與CS學院主打直接就業不同，工程學院的畢業生更傾向于深造鍍金。47%的學生選擇直接就業，57%的學生選擇繼續讀研究所，這與工程學科需要高階知識儲備的特點相契合。在薪資方面，工程學院也毫不遜色，平均年薪達到108,968美元，中位數為110,000美元。雇主方面，亞馬遜、蘋果、Meta同樣是主力軍，這充分證明了工程學院學生具備強大的跨學科適應能力，能夠在不同的領域和崗位上發光發熱。
商學院
如果說CS學院以薪資取勝，那麼商學院則以就業率見長。該學院的直接就業率高達82%，是全校就業比例最高的學院，這足以看出商科人才在就業市場的穩定需求。平均年薪有92,993美元，中位數為95,000美元，放在商科領域依然具有很強的競爭力。畢業生主要進入Deloitte、PwC、Goldman Sachs等知名顧問與金融機構，成為了金融新貴的搖籃。
人文與社會科學學院
最讓人意想不到的是人文與社會科學學院，平均年薪竟然比商學院還高，達到了99,911美元，中位數更是直接突破10萬美元。畢業生去向十分均衡，53%直接就業，33%繼續深造。他們既有進入企業從事人文相關崗位的，也有繼續深耕學術領域的，成功打破了人文科系薪資低的刻板印象。這得益于CMU注重將人文社科與統計、資料分析等相結合，培養了學生的複合型能力，使他們在就業市場上更具競爭力。
科學學院
科學學院的畢業生深造比例相對較高，有38%的學生選擇繼續讀研究所，畢竟基礎科學領域對學術訓練的要求更高。但就業的學生同樣表現出色，平均年薪達到100,935美元，成功突破了10萬美元大關。這表明基礎科學並不是冷門無用，只要學得扎實，在就業市場依然能夠展現出強大的競爭力，未來在科研、醫藥、半導體等領域有著廣闊的發展空間。
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德州大學奧斯汀分校成立電腦學院 |
| - 2026/04/29 | |
德州大學奧斯汀分校近日宣佈，其全新的School of Computing（電腦學院） 已正式獲得德州大學系統董事會批准，並計畫於2026年秋季正式啟用。作為長期穩居美國公立大學前列、電腦學科實力極強的院校，UT Austin此次並不是簡單增設一個新院系，而是一次規模更大的學科重組。新學院將把校內原本分散的電腦科學系、資訊學院以及統計與資料科學相關資源進行整合，並統一歸屬於自然科學學院之下，構建一個更加開放的計算學科體系。此次調整的核心目標，是打破傳統院系之間的邊界，將電腦科學、數據科學、統計學與資訊科學等領域的研究力量彙聚起來，以更好地應對人工智慧時代帶來的技術與產業變化。
師資與科研資源同步升級
未來幾年，UT Austin計畫新增50個教職崗位，面向全球引進電腦、人工智慧與數據科學領域的學者，進一步擴大師資規模。同時，新學院還將與校內多個頂尖研究機構形成更緊密的合作網路，包括科克雷爾工程學院的ECE、奧登計算工程與科學研究所、德州先進運算中心（TACC）等。
從2026 Fall開始，申請者將可以直接申請整合後的大學科系與研究所。除傳統電腦科學方向外，新學院還將提供數據科學、資訊科學、統計與計算跨學科等複合路徑，進一步強化“計算+”的人才培養模式。學院更詳細的課程體系與申請資訊預計將在2026年3月至5月期間陸續公佈。類似的調整，近兩年在美國大學中也越來越常見。
美國大學CS正在發生變化
過去兩年，美國大學電腦教育正在明顯調整。不少學校將原本的CS系升級為計算學院，並整合數據科學、統計學等相關學科，例如UC Berkeley、UIUC、USC、UCSD等大學。另外，AI相關科系與課程也在快速增加。不少大學陸續推出人工智慧項目，並在課程中強化AI應用與跨學科訓練，電腦教育整體正逐漸轉向 “AI+”培養模式。
在人工智慧（AI）能夠替代程式設計崗位的認知下，許多考慮攻讀電腦科學（CS）的學生正陷入焦慮。這種衝突顯而易見：學生們熱愛程式設計，渴望用技術解決問題，且從小就開始學習代碼，目標就是通往CS的職業生涯。但近來，學生們越來越多地質疑這條道路的效用，他們反復在問：“我還能找到工作嗎？在CS領域還能擁有成功的職業生涯嗎？”
簡單的回答是：YES（可以）！攻讀電腦科學學位依然具有價值，它仍是目前最全能的職業基石之一。然而，CS的價值正在發生轉移。因此，調整職業目標與技能組合，是贏得未來的關鍵策略。
01核心競爭力：不僅僅是寫代碼
AI無法取代對邏輯、系統、數學以及計算思維等基本原理的深刻理解。CS學科的範疇遠超寫代碼本身；它是一門教授演算法、系統設計、安全性和解決問題的綜合學科。正因如此，美國勞工統計局預測 IT 崗位的需求將持續增長（儘管增速較以往更為溫和）。這表明，AI 並非在消滅崗位，而是將工作重心推向了高階批判性思維任務。
02警惕：傳統模式正在失效
必須承認那些專注於常規、簡單任務的角色（如傳統的初級軟體工程崗位）正在減少，因為AI可以自動化執行此類任務。同時，一些大學提供的傳統課程體系可能已經過時。理想的尖端CS訓練應當融合其他學科，為新興職業空間做準備。
03 “CS + X”：獲勝的跨學科策略
為了應對變化，學生應考慮通過輔修學位、證書等方式，將CS與以下學科結合：
> 技術核心類：機器學習、自動化、機器人、數據科學/分析、自然語言處理、資訊科學、雲端工程、生物技術計算、網路安全、人機互動、電子工程。
> 跨領域應用類：金融、商業、衛生醫療、國防、政策研究、人類介面、倫理學。
關鍵在於：現在的CS畢業生可以利用這種混合型背景，開啟需求量極大的跨學科職業生涯。
04結論：AI 改變了職業，而非消滅了職業
總體而言，現在的雇主正在尋找那些能夠與AI工具互動、維護並監督它們，同時能構建全新、創意且令人興奮專案的畢業生。這證明了AI並沒有取代計算類職業，而是將其轉向了更廣闊的新機遇。雖然常規任務正在消失，但CS專業人士正在邁向更複雜、更具創造性、更具監管性和系統層面的工作。
AI 無法取代複雜的技能組合，例如：
♦ 創造力
♦ 批判性思維
♦ 複雜問題解決能力
♦ 協作能力
♦ 倫理與社會推理
♦ 系統級思維
通過在攻讀CS學位期間進行戰略性規劃，這些核心能力都是可以習得的。
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美國大學科系消亡潮：AI 狂飆下，科系的入土或瘋長 |
| - 2026/04/23 | |
留學申請季告一段落，準新生和家長們再度為選科系犯愁。一邊是人文社科、傳統藝術等科系逐漸消亡，甚至整院系被裁；一邊是 AI 相關科系瘋狂增長，成全民必修 —— 美國大學的科系版圖，正經歷一場顛覆性大洗牌。
一、科系重災區：人文社科消亡
多所美國大學接連揮起砍系所大刀，人文社科、藝術類、外語類成重災區，部分院校直接裁撤整個院系。
雪城大學
2026年4月直接關停 93個課程，本科古典文明、德 / 義大利語，陶瓷、雕塑、繪畫等藝術科系全滅，藝術無用論愈演愈烈。
印第安那州
2025年新法要求大學年均畢業≥15人、碩士≥7人、博士≥3人，全州6所公立大學砍 / 合併超 400個課程。
芝加哥大學
2026年停招古典學、比較文學等博士，藝術史、哲學等 7系縮招博士，暫停人類學、政治經濟學博士招生。
西維吉尼亞大學
撤銷 9%科系，取消整個外語系，同步裁掉7%教職員。
波士頓大學
2024年停招人類學、古典學等十數個人文社科博士。
數據直擊：傳統科系消亡現狀
近五年全美超 1500 + 個人文社科學碩博士項目被撤 / 停招，2025 年俄亥俄、猶他、德州等多州立法，強制砍掉低畢業、低就業科系，各類傳統科系均陷危機：
✅ 藝術類：攝影、繪畫、雕塑、戲劇成重災區
✅ 外語類：西 / 德 / 法 / 俄語等語種大幅刪減
✅ 傳統文科：哲學、歷史、性別研究、區域研究全在刪減名單
二、AI 狂飆：從冷門分支到全民必修
傳統科系接連退場的同時，AI 相關科系以爆炸式速度擴張，從昔日僅卡內基美隆一所名校開設的冷門分支，變身美國大學熱門科系，甚至躋身全民必修範疇。
數量暴增：一年翻倍，三年漲 167%
大學AI科系：2024年90個→2026年193個，直接翻倍；2020年前僅 1 所名校開設。
碩士AI系所：2022年116個→2026年310個，漲幅達 167%。
名校加碼：不會AI？不准畢業！
頂尖院校集體佈局AI，從開設科系到硬性要求，全方位推進AI普及，“X+AI” 成標配：MIT開AI與決策科學、賓大聯合華頓開商業AI、南加大設商科+AI雙專業；普渡大學直接規定不會AI不准畢業，俄亥俄州立大學要求所有大學生必修AI素養課；史丹佛 / 哈佛 / 耶魯全面開設AI通識課，大力推進 “X+AI” 雙學位模式。
區域分佈：矽谷竟不是第一！美國AI科系分佈打破矽谷領跑固有認知，南部：38.4%（德州最多，達39個），中西部：23.9%，東北部：22.7%，西部：15.1%
三、消亡真相：就業、經費、AI三重暴擊
傳統科系的消亡，從不是偶然，而是就業遇冷、政府經費調控、AI降維打擊三重因素疊加的結果，大學科系調整，本質是向現實低頭。
1. 就業低迷
傳統科系招生、就業雙低迷，成被砍核心原因：外語科系連續多年招不滿，部分院校補錄超 200人；古典學 / 哲學年均畢業僅個位數，在畢業人數紅線前 達標即死；藝術類畢業生畢業即失業，起薪連STEM科系零頭不到。
2. 州政府精準打擊：不達標就砍！
多個州政府提出硬性政策，從經費、畢業人數雙向施壓，要求大學砍掉冷門科系：印第安那：設最低畢業人數紅線，不達標直接關停；俄亥俄：科系連續3年畢業< 5人，取消招生資格；猶他：砍掉大學10%撥款，要求學校把資源轉向AI等熱門領域。
3. AI降維打擊：單一技能，直接被平替
AI 技術的快速發展，讓傳統科系的核心技能失去競爭力，單一技能科系失去存在價值：翻譯、文案、設計、基礎程式設計等崗位，可能被AI平替；僅掌握單一技能的科系，被判定為沒必要存在；跨學科融合成主流，AI +商科、AI +生物、AI +工程快速崛起。
四、選科系指南：別再當科系炮灰
在 AI 時代的科系洗牌中，選科系早已不能單靠熱情，找對方向、避開雷區、貼合趨勢，才是不被時代淘汰的核心法則。
X 避雷區
這類科系受就業、政策、AI衝擊最大，生存空間持續萎縮，慎選！少數語種、古典學、哲學、純藝術；傳統傳媒、廣播電視、基礎教育學；冷門社科：性別研究、區域研究。
✅ 黃金區（AI +賽道）
貼合產業需求，是當下及未來10年熱門方向，就業和發展前景廣闊：核心AI類：人工智慧、機器學習、數據科學；跨領域AI類：AI +商業、AI +生物醫療、AI +智慧製造；硬核科技類：量子計算、太空技術、網路安全。
保命法則：選科系的3個核心邏輯
別追短期流行，看10年發展趨勢，避免科系快速過時；優先選擇跨領域學科，“AI +X”的組合模式最穩，打造複合競爭力；能學技術別選純文科，能學應用別選純理論，貼合市場需求。
AI 時代的到來，徹底改變了選科系的邏輯 —— 不再是選一個科系深耕一輩子，而是要學會和AI組隊，讓自己成為AI的使用者、掌控者，而非被AI取代的人。
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「STEMB」是新策略：為什麼科技型MBA正在塑造商業的未來 |
| - 2026/04/17 | |
在當今就業市場，技術技能備受青睞。根據美國勞動市場情報公司分析，掌握人工智慧技能可使薪資提升28%。各組織機構急需既具備數據分析和機器學習技術知識，又擁有領導團隊和激勵員工所需的「人際交往能力」的畢業生。那些提供以STEM（科學、技術、工程和數學）為導向的研究生管理教育的商學院已經做好了滿足這一需求的準備。
帝國學院商學院院長表示，採用「STEMB」模式——將STEM與商業相結合——能夠為帝國學院的畢業生帶來良好的職業發展前景和創業機會。「課程將商業原則與STEM專業知識相結合，培養學生的批判性思維能力，使其能夠在技術驅動型行業中發揮領導作用，並應對複雜的全球性挑戰。」
STEMB在世界頂尖科技機構中蓬勃發展
許多提供這種跨學科方法的商學院都位於領先的STEM院校內，並透過與學院或大學其他系所以及產業合作夥伴的合作來豐富課程內容。例如，卡內基美隆大學商學院的MBA和碩士研究生可以選擇在電腦科學學院和軟體工程研究所選修課程，以加深他們的技術知識。「我們相信，商業與科技的結合對於培養我們所說的『智慧未來』的領導者至關重要。『智慧未來』是一種以數據為導向、以人為本的商業模式。」商學院碩士招生主任表示。
STEM學位迅速增長——以及全球模式的差異
在美國，STEM認證的研究生管理學位在2010年代後期迅速成長。研究生管理入學委員會（GMAC）報告稱，此類計畫在2017年至2020年間成長了65%，從222個增加到367個。「STEM MBA之所以越來越受歡迎，是因為它將商業基礎知識與當今商業世界所需的技術和分析技能相結合」。雖然STEM認證的MBA課程在美國以外並不常見，但世界各地許多頂尖院校都在推行STEM融合模式，以體現其根深蒂固的科技卓越文化。
技術專長與人類判斷力的交會
頂尖的STEM商學院始終秉持著對人類智慧和批判性思維的核心關注。這種跨學科方法融合了技術元素，旨在培養能夠引領變革的領導者。一位麻省理工學院斯隆管理學院2023屆MBA畢業生，目前擔任量子電腦公司的高級產品經理，該公司致力於開發世界上最先進的量子電腦。「量子產業的核心挑戰在於，如何讓非量子領域人士理解其概念，以及如何提升商業量子公司的創新速度」她說。 “我的方法是運用在斯隆商學院學到的知識，成為解決方案的一部分，並塑造這個行業。”對於那些希望在職業生涯中開闢新天地的申請者來說，無論是像她一樣進入科學和深度科技等更專業的領域，還是走上商業和金融之路，STEM學位都日益成為極具吸引力的選擇。
全球知名的 STEMB 商學院
美國麻省理工學院史隆管理學院
研究生課程：分析前沿、人工智慧賦能：解決社會問題、數據溝通
麻省理工學院史隆管理學院最初是麻省理工學院的工程管理課程，如今已發展成為世界頂尖的商學院之一。除了MBA之外，學院還為研究生提供多個STEM相關專業學位，包括金融碩士、商業分析碩士和管理碩士。除了將人工智慧等技術內容融入課程，強化核心管理培訓之外，STEM認證的一項關鍵優勢在於，它允許國際學生畢業後在美國延長停留時間，進行可選實踐培訓（OPT）。
美國史丹佛商學院
研究生課程方向：氣候科技協助快速脫碳、神經科學與持續卓越、人工智慧技術在商業議題的應用
史丹佛商學院設有STEM認證的MBA和管理碩士課程，其核心課程旨在幫助學生掌握運用科技和數學知識解讀數據並指導策略決策的技能。管理碩士課程中的「數據與決策」模組就是其中一例，該模組探討如何運用統計學和定量推理來幫助學生在不確定情況下做出合理的決策。MBA課程中的「組織分析」模組教導學生如何運用機器學習和網路分析來應對各種組織挑戰，從員工保留到企業文化管理，無所不包。「理解人工智慧技術在商業問題中的應用」課程旨在為學生提供解決商業問題的實用人工智慧知識——一位學生將其描述為「技術概念與商業應用的完美結合」。
卡內基美隆大學商學院
研究生課程方向：大數據、商業分析人工智慧倫理、商業應用機器學習
數據分析是卡內基美隆大學泰珀商學院的核心課程之一，並設有STEM認證的商業分析碩士學位。本課程融合了軟體工程方面的技能，包括大規模資料管理以及使用 R 和 Python 進行編程，同時也培養了企業溝通等更偏重「人際交往」的技能。MBA 課程同樣擁有 STEM 認證，提供五個方向：商業分析、技術策略與產品管理、能源與永續發展、創業精神、以及管理創新與產品開發。儘管各方向專注於不同的專業領域，但它們都致力於培養學生對新興技術的參與，並結合客製化的領導力輔導，創造一個數據與想像力相融合的空間。商業分析碩士課程同樣為學生提供了在真實商業資料集上檢驗其分析技能的機會。
英國倫敦帝國學院商學院
研究生課程：人工智慧創業、數位世界的策略與領導、分析專題
該學院提供以STEM為重點的專業課程，例如風險管理和金融工程碩士課程，以及將人工智慧等STEM主題更廣泛地融入其他核心課程（包括MBA課程）中。學院鼓勵跨學科合作；例如，透過為MBA學生創造機會，讓他們在帝國理工創新挑戰賽中與科學家合作。該挑戰以商業問題解決和策略的核心模組為基礎，學生通常會與一家深度科技客戶合作，探索商業模式創新如何能夠帶來經濟顛覆，並產生積極的社會和環境效益。
新加坡南洋商學院
研究生課程：引領數位化與人工智慧驅動的轉型、進階數據分析、機器學習基礎
引進更注重STEM（科學、技術、工程和數學）的教學方法，包括與南大旗下其他學院的緊密合作。商業分析碩士課程就是其中一例，由學院與電腦科學與工程學院以及物理與數學科學學院共同創立。該計畫課程涵蓋人工智慧和大數據在商業中的應用等主題，旨在滿足國際商界對具備技術和商業知識的畢業生日益增長的需求，以便他們能夠更有效地將數據應用於管理、會計、行銷和傳播等領域。MBA課程的第一學期也包含決策分析和電子商務探索等內容，旨在擴大學生在組織變革相關領域的技能。
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