AI一出資工吃鱉?美國畢業生慘遇「軟體工程師大劫」,台灣就業市場為何反而沒崩?
AI一出資工吃鱉?美國畢業生慘遇「軟體工程師大劫」,台灣就業市場為何反而沒崩?

一個平日的早晨,Lala(化名)應約出現在昆陽站的咖啡廳。今年6月,她剛從台灣大學資訊工程系畢業,隨即進入一家全球頂尖的科技外商擔任工程師。彈性的遠端工作是福利之一,「我們算是責任制,只要在時限內完成任務即可。」

然而,並非每位資工系畢業生都能像Lala一樣順利就業,她坦言: 「一些在美國發展的同學,確實有分享比較找不到工作的狀況。」

今年25歲的札克.泰勒(Zach Taylor)正是這波求職困境的縮影。他於2019年進入俄勒岡州立大學資工系,看準的是科技業龐大的就業機會。但他向《紐約時報》透露,自2023年畢業以來,他投遞了5,762份履歷,僅獲得13次面試機會,最終未能取得一份全職工作。

泰勒的經歷或許極端,但對美國的初階軟體工程師而言,這個行業已不再是過去那個「學程式、找工作、領6位數美元年薪」的保證。資工系,這張曾經通往高薪工作的黃金門票正在褪色。

編按:為確保閱讀順暢,本文將把Computer Science和資工系視為同義詞。

雙重夾擊:AI與景氣寒冬下的求職震撼

紐約聯邦準備銀行的報告顯示,在22歲至27歲的大學畢業生中,計算機科學(Computer Science)、計算機工程(Computer Engineering)的失業率分別排在所有科系的第3名和第7名。略微諷刺的是,藝術史畢業生的失業率僅有3%,排在40名之外。

這股失業寒風的背後,許多人將矛頭指向了正在席捲全球的技術:AI(人工智慧)。

Google執行長桑德爾・皮蔡(Sundar Pichai)在2025年第一季的財報會議中揭露,現在Google超過30%的程式碼由AI生成,然後再由人類工程師審核和接受;而在導入微軟程式助手GitHub Copilot的企業中,AI包辦了近一半的程式碼,讓開發速度提升超過50%。

「現在特別對於應屆大學畢業生來說,最有可能(被AI)自動化的職位,就是他們正在尋找的入門級職位。」牛津經濟研究院的美國資深經濟學家馬修・馬丁(Matthew Martin)說。

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Appier技術長陳明愉認為,不一定全然是AI的影響,大環境也讓企業更加注重成本和投資報酬率,因此現在對很多美國企業來說,培養人才並不是第一優先順位的事情。
圖/ Appier

在日本上市的台灣軟體公司Appier技術長陳明愉,在美國有超過10年的軟體工程師經驗,他分析道:「在當前全球產業環境下,許多企業面臨成本檢視與效率最大化的壓力,這使得初階人才的培養與投入變得相對艱難。資深工程師年薪40萬美元、初階工程師年薪20萬美元,雖然看起來是2倍,但是資深工程師加上AI的效率一定超過2倍。」據他的了解,就算是麻省理工、柏克萊等頂級大學的畢業生,也會有找不到工作的狀況。

這個狀況,讓卡內基梅隆大學的資工系也很緊張。

世界最強的資工系也緊張

從頂尖學術會議的論文產出數量、學術界與業界的同行評審,以及該領域最高榮譽「圖靈獎」的得主數量來看,卡內基梅隆大學的資工系是世界上最強的,「這項技術(AI)真正動搖了資工系的教育。」該系的其中一名教授說。所以卡內基梅隆大學的資工系,決定在今年底前坐下來好好討論,要怎麼應對AI對於資工和程式教育的衝擊。

非營利組織計算研究協會(Computing Research Association)的總監提出一個方向,資工教育的未來,可能會減少對於程式設計的關注,更加著重在電腦思維和AI素養。前者的意思是學會將問題拆解成更小的任務,並制定步驟化的解決方式;後者則是了解AI如何運作、如何負責任地使用AI。

林忠緯_台大資工系副主任_2025-08-14_侯俊偉攝影
台灣大學資工系副教授兼副主任林忠緯認為,台大作為研究性大學,短期內不會追逐最新的AI工具,希望幫學生打好基礎,讓學生探索和自學時能夠更有所本。
圖/ 侯俊偉攝影

而把畫面轉到台灣大學資工系——2025年大學新生錄取分數最高的資工系——該系副教授兼副主任林忠緯說:「整個系坐下來討論是還沒有,但是課程委員會一直都有意識到AI問題。」台大資工系也鼓勵使用AI,但要清楚知道「用AI來做什麼」,且已將AI導論列為必修。

「對老師當然也是挑戰,我們在上課、出題的時候,也會把內容送進AI看一下,因為你知道學生一定會這樣做。」林忠緯說,「在這個前提下,老師也要衡量上課跟考試的定位是什麼。」

畢竟在AI時代,對於老師和學生來說有一樣的挑戰:技術進步的太快。

「我們教一個技術,如果在一個禮拜、一個月後就過時了,好像也不對。應該給學生的,不是單向的技術、不是純粹的理論,而是希望他們有自學的能力,這比什麼技術都還重要。」林忠緯說,而在資工和程式領域,學生要繼續往更高處自學和發展,「基礎的線性代數、演算法、資料結構還是最重要的。」

延伸閱讀:9,200萬個職位將消失!AI推動職場大轉型:「淘汰區、升級區、增值區」⋯你是哪一類?

頂大光環+硬體自動化風潮,資工系學生還有路可走

相較於美國市場的風聲鶴唳,林忠緯認為這波衝擊尚未劇烈地傳導至台灣。「以台大學生的水準,畢業後要在台灣找到一份好工作,並不算困難。」他直言,「但挑戰在於目標設定。如果你瞄準的是矽谷,那麼如何在全球人才中脫穎而出,將會是截然不同的人生課題。只有平庸技術的求職者,在那裡極易被取代。」

台灣工程師的求職市場,正如林忠緯所說,還沒有看到像是美國的崩壞狀況。

「台灣對於軟體工程師的需求依然穩定,特別是在中高階工程師以及半導體領域。」 履歷和求職平台Cake執行長劉君羿說,「但是在初階工程師方面,市場確實有看到一些放緩的狀況。」許多公司正在重新檢視人力配置,「把基礎任務交給外包或特約增加彈性,把公司重要的員額放在策略性或創新能力的職務。」

陳明愉也有類似的觀察,「台灣不會這麽快被衝擊,因為硬體業在做自動化,再加上台灣的少子化,理論上台灣資工系的畢業生如果學歷不錯,光硬體業就會吃完這些人才。」

擦亮資工門票的3個方向

不過,提前準備總是不會有錯。

陳明愉同樣畢業於台大資工系,且Appier內部多名管理高層也都是台大資工系出身,他以學長、業界的角度來看,認為最重要的事情有3點,而這些建議也廣泛適用於非資工系的學生和人才:

第一,多摸索新的工具。AI工具總有一天會變得像是Word、Excel一樣,成為工作日常中的必備工具。

第二,「真的非常建議,學生們可以更精進於『溝通』這一塊。」陳明愉說。現在Appier在面試工程師時,也會非常注重跟AI協作的能力,而表達能力就是藏在背後的關鍵,「以前很多人對工程師的刻板印象就是宅男,好像都很不會說話。但是要跟AI協作,需要很清楚地定義、描述問題,所以你的表達能力一定不能差,這在面試裡很容易看出來。」

第三,去實習。「企業對於實習生比較有耐心,從小功能、小工具開始接觸開發,慢慢摸索企業的產品系統,未來也有很高的機率轉正。」陳明愉說,「學校最好也能跟企業有更多的產學連結,把學生送來企業。」

就像開頭的Lala,也是經由實習轉正進入外商公司,「在台大資工系裡面,這是一條很清楚的路徑,大二、大三先實習,然後轉成正職,我一開始就瞄準了這條道路。」永遠不用擔心已經做好準備的人。

至於會不會害怕未來找不到工作,Lala笑著說,她目前還不擔心,畢竟業界有「裁一個美國工程師的成本,足以在台灣雇用3個人」的說法。她認為,等到自己準備好挑戰海外工作時,再來擔心也不遲。

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責任編輯:李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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