中国去年毕业了130万工程师，美国呢？

本文来自微信公众号： TOP 创新区研究院  ，作者：人才研究组，原文标题：《中国去年毕业了 130 万工程师，美国呢？13 万 ……》，头图来自：视觉中国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 "。

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