
2026年开年,美国互联网上影响力最大的左翼政治评论员、中国人民的老朋友Hasan Piker(哈桑·派克)说到一个数据:“中国去年毕业了130万工程师。美国?13万。”
我们doubel check了一下:
根据美国国家教育统计中心(NCES)及美国工程教育学会(ASEE)的近年数据,美国每年颁发的工科本科学位(Bachelor's degrees in Engineering)数量确实稳定在13万至14.5万之间。
当然,如果算上计算机科学(CS),美国的数据会增加到20万以上,但严格意义上的“工程师”统计通常不包含纯CS。
按照种族分类的工程师毕业生数量
反观中国,130万的数据甚至偏保守。
根据中国教育部及《亚洲时报》等机构引用的数据,中国近年每年授予的工科本科学位数量(Engineering Bachelor's degrees)约为130万至140万。如果放宽口径包含专科或STEM(科学、技术、工程、数学)全领域,中国每年的毕业生人数更是高达500万级别。
你以为这就完了吗?
并没有。前白宫科学家Dr. Catharine Young在评论区补上了更绝望的一笔:仅仅去年一年,美国联邦政府就流失了超过10000名STEM领域的博士。
这是“人才大出血”啊……
面对这10倍的产能差距和正在坍塌的科研地基,美国商界给出了一剂看起来很美的解药。
比如《财富》杂志刊文就说:没关系,咱们有最强大的AI。
去年,高盛也发文强调,“创新步伐的加快——可能来自机器人技术和生成式AI的最新进展——仍是最有可能扭转制造业生产率长期停滞的催化剂”。
这听起来像是一个完美的硅谷故事:东方大国用“人海战术”堆砌工业壁垒时,美国则用“硅基智能”实现降维打击。
但事实真的如此Sexy and Rosy吗?
一、造飞机的不如做PPT的
西方观察家会杠,说,那“130万”里有不少水分,比如“美国毕业生的定义更严格”或“中国数据包含职业技术学院”。我们先把这些争论放一边,我们真正要看的是趋势,是人心。
如果你是一个聪明的美国年轻人,刚从大学毕业,那么你的职业路径几乎是被锁死的:
想赚快钱?去华尔街,做金融衍生品。
想改变世界?去硅谷,写SaaS代码,或者去搞Web3。
但你想去波音造飞机?去通用造发电机?
别逗了,那是“铁锈带”父辈们的苦差事,既不体面,也还不起那一屁股的学生贷款。
这就是美国工程界“脱实向虚”的本质。
那13万美国工程毕业生里,还有一大半中途就转码或者搞金融/咨询了,真正搞土木、搞机械、搞电气——这些支撑起一个国家物理骨架的“硬工科”人才,早已寥寥无几。
反观中国:中国这130万工程师大军中,包含了大量真正能下车间、能画图纸、能在荒郊野外盯着隧道施工的一线工程师。
正是这群被西方视为“缺乏创造力”的工程师,把原本只存在于图纸上的特高压电网、高铁网络和新能源产业链,变成了物理世界的庞然大物(相关文章:《一场美国精英圈的集体深度反思:美国是律师治国,而中国是工程师治国……》)。
质量固然重要,但请注意,任何质变都是先由量变引发的。
当你在深圳想要找一个能开模具的工程师,可能只需要打两个电话,下午人就到了;而在底特律或旧金山,你可能需要花六个月、支付至少2万美金的签字费,还不见得能招到一个肯加班的熟手。
这也导致了类似波音的一地鸡毛——这是工程文化死亡后的尸僵反应。
除了STEM毕业生人数量不及东方大国,这些为数不多的毕业生还在逃离……
在当下的环境中,NIH(国立卫生研究院)、NASA(美国宇航局)、FDA(食品药品监督管理局)——这些曾经代表人类科技最高水准的机构,研究员们正在无声的撤退。
为什么走?
除了私企的高薪诱惑,更深层的原因是“反智主义”的狂欢。
在美国当下的政治语境里,拥有博士学位的专家不再是受人尊敬的权威,反而成了“不知民间疾苦的深层政府(Deep State)精英”。他们的专业意见被政客当众羞辱,他们的科研预算被当作政治筹码随意以此削减。
所以,这10,000名博士离开了,他们带走的除了文凭外,还有累计超过10万年的隐性知识(Tacit Knowledge)。这些经验,是无法写在文档里、也没法被AI训练的数据。
一旦断层,再想补回来,可能需要整整一代人的时间。
二、AI会是解药吗?
面对如此绝境,美国并没有打算生产更多的STEM毕业生,他们把赌注押在了AI上。
《财富》的那篇文章逻辑非常清晰,甚至可以说是资本视角的完美逻辑:
1, 美国缺人,且人工贵。
2, 工程师每天有60%的时间在干“脏活累活”(查规范、调参数、写文档)。
3, 引入Agentic AI(代理式AI),让AI充当“初级工程师”。
4, 结论:现有的1个工程师 + AI = 以前的10个工程师。
听起来是不是很耳熟?
这就像当年说“外包给印度”能解决成本问题一样。
P-1 AI公司的CEO甚至提出了一个很有诱惑力的概念:
让AI像“学徒”一样进入工程团队,它们24小时不睡觉,瞬间能读完公司过去50年的所有图纸。
比如,在大金空调(Daikin)的试点里,AI就在帮人类处理大量合规性检查,很多被繁文缛节压得喘不过气的老工程师,就特别想有这样的AI助手。
这一招,确实能解燃眉之急。
在中美对抗的棋局里,美国试图用算力换人力,用GPU的摩尔定律去对抗中国的人口红利。
但这是解药还是毒药?
我们的判断是——AI不仅治不了本,甚至可能是一剂毒药。
因为这里有一个被所有技术乐观派刻意忽略的逻辑黑洞,我称之为“学徒制悖论”。
工程学,和写代码不一样,它是一门以此肉身碰撞物理世界的学科。
试问,一个顶级的总工程师,他的直觉从哪来?不是看书看来的,也不是听课听来的,而是在无数次画错图纸、拧断螺丝、在噪音震天的车间里被老师傅骂得狗血淋头、在现场盯着仪表盘熬大夜的过程中,一点一滴积累起来的。
那些被AI取代的“初级工作”——查规范、做基础计算、整理文档——恰恰是人类工程师建立“感觉/手感”的必经之路。
如果美国决定用AI接管所有的初级工作,那么请问:十年后,当现在这批老工程师退休了,新一代的“大师”从哪里长出来?
难道美国人要指望一群从未画过一颗螺丝钉、从未下过车间的年轻人,去指挥AI设计美国下一代的火箭发动机吗?
如果真是这样,那么到那时候,美国将出现一个可怕的“中间层真空”:
顶层是极少数快要老死的架构师,底层是极其强大的AI劳工,而中间那个负责承上启下、负责创新的人类工程师阶层,消失了。
这不仅仅是技术问题,这是阶级问题——这种模式将创造一个“极度愚蠢的国家”和一个“极度聪明的控制系统”。
资本家当然开心,因为AI不搞工会、不请病假;但对于美国这个国家而言,工业的根基将被彻底掏空。
三、美国镜鉴
行文至此,我们的心情是复杂的。
因为美国的这种情况,对我们而言,是一面镜子——中国的130万工程师,是我们最宝贵的战略护城河。
不要因为我们的教育还有填鸭式的弊端,也不要因为我们的毕业生还在做着看似低端的重复劳动,就妄自菲薄。
正是这种规模化的、成体系的、能够忍受枯燥训练的碳基大脑,构成了中国制造最坚硬的底色。
工业没有捷径。
任何企图跳过“艰苦奋斗”的物理积累,直接通过AI实现“虚空造物”,都是一场豪赌。如果AI真的进化到了有自主意识、能理解物理世界的程度,那也许美国能赢;但在那之前,真正决定胜负的,依然是那些愿意弄脏双手、愿意在实验室里熬秃头的年轻人。
真正的赢家,是那些拥有深厚的物理直觉,同时懂得如何挥舞AI这根指挥棒的“超级个体”。