在AMD Advancing AI 2025大会上，AI布道者就 AI 的普及、开放生态和硬件基础设施展开交流。
同时，吴恩达指出为什么很多计算机科学专业的应届生找不到工作？矛盾点在于高校课程严重滞后，培养和岗位需求完全脱节。
主持人提问：很多人担心，AI会自动化开发者所写的代码，他们该何去何从？同时，AI也带来了哪些新的机会？
吴恩达回答：早在今年年初甚至是去年，一些人就开始建议不要再学写代码，认为AI会自动化这一过程。但我认为，这种建议将来会被视为最糟糕的职业建议之一。因为当一项工作变得更加容易时，反而应该有更多的人去做，而不是减少做这项工作的人数。
就像从打孔卡片到键盘的转变一样，编程变得更容易，更多的人开始参与其中。当人们从汇编语言转向COBOL时，曾有人说，“COBOL编程变得如此简单，看起来我们不再需要程序员了。”但事实上，情况正好相反。随着AI辅助编程的普及，应该有更多的人参与编程工作。
编程的需求实际上是没有上限的。随着软件工程成本的下降，我们将看到越来越多伟大的软件问世。但与此同时，软件工程的方式也在发生变化。
我们现在看到一种新的刻板印象——“一个新毕业的大学生能超越一个有十年经验的全栈工程师”。这是真的，因为新毕业的大学生对于AI技术非常熟悉，而那些经验丰富的工程师可能还在用2022年以前的技术，跟不上新技术的步伐。
然而，另一个被忽视的事实是，最优秀的工程师并不是刚刚毕业的大学生，尽管我对他们并无偏见。实际上，是那些有着丰富经验、深入理解架构和计算机思维框架的工程师，他们不仅理解架构，还不断学习并跟进AI技能。
我知道最近有一种令人焦虑的现象：找工作变得越来越难，尤其是对于计算机科学专业的新毕业生。一方面，很多公司表示找不到足够的GenAI应用开发者——这些是能够快速使用AI编码助手、掌握构建模块并快速创建高价值应用的开发者。
但遗憾的是，许多教育体系，特别是大学的课程更新速度跟不上这些变化，导致技能与市场需求之间出现了脱节。未来我们需要编写更多的软件，但最大的挑战在于，如何帮助开发者甚至非开发者提升技能，教会他们如何使用这些工具，从而大大提高他们的生产力。
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