2026年高考已经结束，关于报志愿的疑问开始刷屏。

“什么专业毕业就能躺赢？”“学计算机还能不能进大厂？”“金融是不是真的不行了？”“普通家庭的孩子可以去学艺术吗？”......类似的问题，每年都会出现。但今年有点不一样，AI不是新闻里的概念了，它真的在改写各行各业的运行规则。

“AIX财经”和五位身处不同行业的过来人聊了聊。他们中有从清华中文系跨界到AI创业的CEO，有北京房山区状元、做到过腾讯影业副总裁的制片人，有在金融科技领域干了十几年的老兵、在大厂一线写代码的软件工程师，以及既要审上市公司合同、又要应对AI冲击的律师。

他们的答案不太一样，各有侧重。有人劝你学算法、往技术深处走，有人推荐哲学、历史，能锤炼思维；有人说能上顶尖名校，专业就没那么重要，有人强调未来拼的是“技术+业务”的复合能力；还有人对自己干了多年的行业直言，“除非真热爱，否则慎报”。

但有一点他们说得一致：别再把专业当成护身符了。

时代变了，AI来了。那些曾被视作“金饭碗”的行业，都不约而同被AI重构。过去那些靠重复执行、靠信息差吃饭的技能正在快速贬值，真正能陪你适应这场变化的，是你的思维方式、行动力和重新理解世界的能力。

五位过来人，五条不同的路。五个关于“现在还能不能报”的现身说法。

以下是他们的故事。

一、“哪个专业就业率高就报哪个”，这叫刻舟求剑

Neil，北京，45岁，某AI创业公司CEO

1999年高考，中文专业

我当年高考，报的是清华大学的中文专业，纯粹是因为喜欢。

后来在科技行业干了二十多年，从外企到国内大厂，做过硬件、电商、云计算，最后负责大模型业务的市场。去年出来创业，做AI应用。有一天我突然意识到：当年在中文专业学的那些知识，全都闭环了。

做AI应用，首先要研究大模型的语义，同样的一个词，背后是什么意图？用户搜索一句话，AI怎么理解？本质是对语言和语义的深度分析。而文字的精准度、对语义的敏感度，恰恰是中文专业四年的训练给我的。

清华中文专业当年还开了一门课：人工智能。我当时特别不理解，读中文，为什么要学人工智能？现在再看，很多你上学时看不出用处的东西，可能十年、二十年后突然派上用场。

说到对我帮助最大的一门课，是逻辑学。必要条件、充分条件、推理链条，这些概念看起来很基础，但在工作里太重要了。我后来跟很多人打交道，发现尤其是纯文科背景的，最基本的逻辑错误都会犯。不论是做市场、做品牌，还是创业，都离不开判断和推理。

我不太赞成把“读中文有没有用”问成一个简单的是非题。

AI真正改变的是：很多过去靠书本学会、靠流程训练、靠重复执行形成的技能，会快速贬值。

不管你学中文、计算机、金融，还是别的专业，只要你最后训练出来的只是一个固定技能，风险就会很大。只要你足够灵活、优秀，在AI时代的腾挪空间其实很大。

从报志愿的角度，我会分两种情况看。

如果你能上清华、北大这种顶尖名校，专业真的不重要。我自己就是受益者。清华给我的托举，远远大过任何一个具体专业。在那个平台上，你的同学、校友、视野，以及学校从底层价值观上对于你的塑造，才是真正决定你天花板的东西。

但如果上不了最顶尖的学校，专业很重要，但我不建议“看哪个专业就业率高就报哪个”，这叫刻舟求剑。等你四年毕业，AI可能已经把那个行业重做了一遍。你更应该结合自己的兴趣、擅长和未来职业方向做选择，然后在大学四年里，尽可能多地打开自己。否则如果只是为了获得一个“看起来有用”的技能去读某个专业，最后很可能也学不深。

所以，专业不是护身符，也不是枷锁，真正重要的是你在大学四年里把自己训练成什么样的人，怎么提升自己的思维能力、行动力、认知水平，以及对世界的理解方式。专业只是工具，你才是使用工具的人。

二、没有“最吃香的专业”，只有兴趣、思维和行动力

陈洪伟，北京，45岁电影制片人，AIGC青年创作导师，前腾讯影业副总裁

1999年高考，中文专业

我是北京房山人，农民的孩子。中考考了603分（满分630）

，凭成绩够得着清华附中，可我报了当年的高师预备班。读师范不仅有补贴，而且对一个农村家庭，“将来当个老师”已是最体面的想象。代价是大学只能考师范。

我理科极好，可一想到上大学还要接着做题、毕业再教学生做题，就腻了。于是，我把最不擅长的语文当成方向，选了文科。那一年高考，我是房山状元，进了北师大中文系。

进了中文系，见识到各地同学，我才知道什么叫人外有人。于是，大学四年，我索性躺平，不再执着于成绩或者所谓的学霸光环。“认输”之后，反倒轻松。

我父母都是初中文凭，很早就给不了我任何建议。后来我才懂，这是我当时最大的幸运。

没人管的时间，是最自由、也最幸福的。中文系四年，我漫无边际地看书、探索自己，直到偶然看到了贾樟柯的《小武》。

那个电影，让我三天没走出来。我被那种视听语言狠狠击中了。我爱上了电影，开始疯狂地看片。为了多看，干脆自己卖起了碟片。我常开玩笑说，跟昆汀一样，我也是卖盗版碟入行的。

后来，我考了北师大的电影系硕士。本科时，我在别人眼里浑浑噩噩、不务正业；研究生阶段却极其投入。组织大学生电影节、去各种电影公司实习、办电影小组，也因此当上了研究生会主席。

刚毕业时，一位圈内有名的制片人面试我，说我“没有职业规划”。

他说得对。我从不规划，我信的是，生命不是规划出来的，是长出来的。热爱也不是家长包装的兴趣标签，真正的热爱，会把人从椅子上拽起来去行动。

到了AI时代，这一点更清楚了。

知识在飞快贬值，稀缺的是思维。

知识是材料，思维是结构，是决定你怎么看、怎么判断、怎么创造的那套操作系统。所以“什么专业最吃香”是个伪问题，“吃香”只是时代阶段性的红利。真正该问的是，你有没有真实的兴趣，有没有把想法变成作品的能力，有没有理解复杂问题的脑子。

若让我推荐专业，我会选能锤炼思维的——数学、哲学、历史、文学等。也常有人问我，孩子爱电影，该报中戏、北电吗？我反问，昆汀考了吗？真爱，根本不必等一纸认证。

别冲着“好找工作”“能赚大钱”去报专业，那条路大概率没有结果。传统影视行业，比如真人实拍的电影、剧集，正在走下坡，留给普通人的机会窗口只会越来越小。但整个内容产业正欣欣向荣。真喜欢，就从今天开始做，自己做AI短片、短剧、自媒体，从最基础的视听训练练起。

在这个时代，你一旦动手做影视内容，就已经在行业里了。

很多家庭都想替孩子规划一条最安全的路，可用旧地图去安排新人生是极度危险的，很多教育选择表面上看是孩子的选择，背后其实是一个家庭想象力的边界。

所以AI时代最重要的是培养孩子的主体性，不替他选择，而是让他拥有选择的能力。

我从尘埃里走出来，从没为了高薪或稳定去选择我不喜欢的岗位或专业。说到底，能陪一个人穿过时代的，从来不是某张文凭，而是他重新理解世界的能力。

三、除非足够热爱，否则谨慎报计算机专业

AloneMonkey，浙江，90后，某大厂安全工程师

2011年高考，软件工程专业

2015年，我从一所高校的软件工程专业毕业，恰逢移动互联网处在爆发期，校门口都挤满了各种计算机培训班，报名的人能从店里一直排到马路对面，那时的计算机专业，是真正的“香饽饽”。

如今，我在一家大厂负责软件安全攻防工作，也经常参与招聘，我想对正在填报志愿的你说句真心话：除非足够热爱这一行，否则，请谨慎报考计算机专业。

不是行业不行了，而是供需关系彻底变了。

过去是岗位追着人跑，如今是岗位挑人，大厂招聘邮箱里，成堆的985简历，这不是制造焦虑，是现实。需求端没怎么涨，人才却一直在涌入。这也让我们现在的招人标准不断抬高，更倾向于那些有项目经验、能直接上手干活的毕业生。

AI又添了一把火。

“程序员让AI越来越聪明，然后被AI替代”，这话听起来夸张，却越来越接近现实。尤其是前端领域，很多基础页面AI写得比应届生更快、更规范。甚至当你读完几年研究生后发现还是比不上AI。

这也让很多人慌了，觉得学写代码没用了。

但其实这个判断不完全正确。我认为AI真正要淘汰的，不是写代码的人，是那些只会写代码、却不懂业务、不问需求、只守着自己一亩三分地的人。

我自己每天都在用AI，无论是方向调研、文档整理，还是数据分析，这些重复、繁琐的工作，AI干得又快又好。但它有一条绕不过去的坎，它只回答“怎么做”，不负责“为什么”和“做得好不好”。

最近有个歌手做了个粉丝APP，上线没多久就被扒出一堆漏洞和bug，我对这个新闻一点也不感到意外。AI能帮你做出一个能用的东西，但它不考虑这东西安不安全、是否稳定。最终，还是要靠懂行的人，在AI动手前做好规划，在AI完成后查漏补缺。

从对计算机相关岗位的冲击速度来看，我的判断是：第一波是前端，第二波是服务端。这两个方向处理的主要是“工程问题”，这正是AI最擅长的领域。

而我所在的安全领域，面临持续动态的对抗，需要策略和判断，AI的冲击相对小些。但这并不是说安全领域能够躺平，而是越往“需要解决方案”的方向走，AI替代的速度就越慢。

计算机专业此刻依然向上，因为用户对好产品、好体验的追求不会消失，大家不愿意直接使用AI生成的“半成品”，但这个专业的坡道变了方向。

总的来说，如果你只是冲着好就业、高薪而来，我劝你冷静，这个赛道已经足够拥挤，AI还在加速替代基础岗位。

但如果你单纯是喜欢捣鼓代码、渴望理解系统底层的运转逻辑，那么别犹豫，大胆报，因为真正的兴趣，远比就业热度更值得追随，也更能带你走远。

四、计算机、金融不再躺赢，复合能力才是王道

老周，北京，36岁，金融服务类上市公司

2008年高考，计算机专业

我是2008年参加的高考。因为喜欢打游戏，对电脑有热情，家里人觉得IT行业发展不错，第一志愿就报了计算机，那时候最热的专业就是计算机和通信。但我从业大背景是金融业，2017年我又去对外经贸读了一个CFA相关的班，学西方经济学、对外贸易、社会主义经济学、银行理论等传统金融知识。

我入行是从给银行做外包开始的，做数据相关的事情。后来去了保险行业，一直到现在，做的都是大数据和AI技术在金融行业的应用。十几年了，行业的变化，用一句话就能概括：原来三个人做一件事，现在一个人做三件事。

比如写代码，从前三个人协作完成，现在一个人打开AI编程工具，描述清楚需求，代码框架就出来了，你只需要做审核、微调和集成。效率翻了不止三倍。

如果有人现在问我，高考志愿还能报计算机吗？还能报金融吗？

我的回答是，计算机能报，但要往深了学。学算法，别学基础编程。大语言模型、大数据、AI，底层拼的都是算法。这是未来十几年持续有需求的方向，很多高校已经开了这个课，值得去报。

传统金融我不会直接劝退，但你要有心理准备，它只是你的辅助类职业技能。那些古典经济学理论、银行理论，基础是需要知道的，但光靠它去赚钱吃饭，会比较难。你需要在研究生阶段或者通过辅修，往技术方向去拓展，形成“技术+金融”的复合能力。

为什么？因为你如果只学基础编程，毕业出来会发现，那些写基础代码的岗位，已经被AI吃得差不多了。你如果只学传统金融，毕业出来会发现，宏观经济学、银行理论这些东西，和实际工作需要的判断力之间，差着五到十年的行业沉淀，而且AI正在把你引以为傲的“信息差”填平。

金融业以前靠什么赚钱？拿银行举例，最重要的是利差。存款2点多的利息，贷款5点多的利息，中间这3%就是利润。怎么吸收存款、怎么发放贷款、贷给谁安全、贷给谁风险高——这些判断依赖经验和信息渠道。你认识的企业多，你了解的行业深，你就有优势。

现在你问AI，哪家银行的存款利率高？哪个行业的贷款风险低？当前的政策导向是什么？AI能给你拉出一个相当透明的对比表，信息差被拉平了。传统金融从业者的护城河，一夜之间窄了一大截。

我2024年第一次强烈感受到AI冲击，是因为豆包。那时候我发现，查百度半小时才能拼凑出来的信息，问豆包五分钟就给你概述得明明白白。一个大概10万字的投标文档，原来需要五六个人写作，一直到项目的完毕周期，现在我一个人用AI，一天多就搞定了。

所以我们公司现在基础写代码的岗位、专门给领导写材料、写PPT、写发言稿的办公组都被砍掉了。现在我们还有定期的AI培训，有考试，有KPI——每个季度要完成多少AI学习任务，多少代码量需要由AI协助完成，跟不上的人，就被淘汰了。互联网行业裁人更猛，我们接手了不少从那边流过来的人。

那这对新人是好事还是坏事？

说实话，不太友好。我当年实习进银行外包，门槛不高，有人带着学。现在我们实习生几乎不招了。毕业进来，默认你就应该已经掌握了一定的AI工具能力。因为学习的成本已经降得这么低了，所以门槛反而抬高了。

上周我刚面试了三个人。五年前我招人，看的核心是“你做过什么项目，能不能干我交代的活”。现在除了这些，你还得贴近AI。

而且，你不能只会技术。我们这行现在最缺的，是既懂技术又懂业务的人。你得会写代码，得懂算法逻辑，但你同时得明白什么是存款、贷款、理财，得知道保全、理赔、保单这些金融专业词汇是什么意思。

所以你要问我，现在这行还有希望吗？有。但如果你是只会“按部就班”的学生，那我不建议，因为大学课堂上能学到的东西不多，尤其是在AI时代，获取基础理论知识能力已经不再稀缺，你得自己好奇，自己拓宽，自己把技术和业务串起来。打铁还需自身硬，这句话什么时候都不过时。

五、律师没被AI取代，但法学生快进不来了

Susan Liu，北京，32岁，北京某独立律所律师

2013年高考，法学专业

十多年前我高考报志愿，家里人都很支持我学法律。那时候律师是个很体面的职业，收入也不错。

我现在主要是做上市公司商业秘密保护与信披方向的服务。这几年AI对这个行业的冲击非常大——不光是律师自己要用，客户也变了。

第一层冲击在咨询付费上。

以前客户找律师咨询是按时收费的，很多人但凡有点法律问题就来问。现在不一样，客户大多先去问AI，问完再决定要不要找我们。

但AI咨询的效果要分情况看。我自己模拟过很多咨询场景，以律师的视角看下来，AI的能力其实很强。难点不在AI能不能给出有效回答，而在提问的人，你对法律法规、商业事件的认知如果不够，根本提不出有效的问题，AI也帮不了你。

第二层是AI对我们日常工作的冲击，这比对业务本身的冲击更大。我平时用AI主要做三件事：信息检索、案例辅助分析、翻译。

举个具体的场景。我经常要写法学会的论文，可以简单理解为法学相关的征文或评奖论文。这部分工作以前会耗费我大量时间，现在我会让AI帮我找选题、找热点，效率上去得很快。

但论文的逻辑梳理和框架，还是得自己写。我试过好几款AI，它们的逻辑都比较混乱。法学对逻辑要求非常高，从A推到B需要一整套严谨的论证，这部分AI做得很差。

还有就是保密。我平时接触比较多的是公司合同内容，这些都属于高度机密内容，不可能交给AI去处理。

所以我对“律师会不会被AI替代”的判断是：AI替代不了我，但它会挡住后来的人。

律所里那些最基础的活儿，比如文书整理、案例检索、合同套模板等太容易被AI替代了。而这些活儿，恰恰是行业新人练手、积累经验、证明自己的台阶。

再说一个现实：法学专业毕业，能真正进律所当上律师的本来就很少，大部分人都去考公或者做法务了。律所本身也两极分化严重，一般的律所收入低，好的律所收入还行但是非常忙，我刚毕业那几年，凌晨一两点下班是常态。尤其最近这几年，律所收入还在下降。

我认为法学依然能报，但是要想清楚，你如果是冲着“高收入”来的，我不推荐。不是因为律师这个职业不行了，而是AI把新人入行的门槛拉高了。你得是真的对这个专业有热情，不然的话，这条路会比十年前难走得多。

对于未来想做律师的人，我的建议是两件事：一是把逻辑思维能力练扎实，这是AI替代不了的；二是选门槛高的细分领域。比如我做上市公司信披，会涉及很多很杂很细的地方法规，AI很难准确检索，对保密性要求也高，这种领域目前还是安全的。