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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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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