“你敢信么？学上到一半，老师离职了，专业被撤了，我成遗民了！”...

这样的遗憾近年来在国内外越发屡见不鲜。

最近的例子就有，美国宾州州立大学刚刚公布了一轮本科项目的全面评估结果，计划削减47个本科专业。

近五年来，裁撤专业这种情况在国内也时常发生——

说白了学校的师资和钱都是有限的，专业设置没跟上时代变化，抵挡不了Ai的冲击，资源的重新配置就成了摆在桌面上的问题。

国内挡不住，国外也一样。

01

前五年美国高校集中裁撤的专业

人文社科成重灾区

美国高校专业裁撤与国内情况不同，没有全国统一的"撤销专业名单"，而是由各州立法推动或高校自主调整。

所以一般不会出现某个专业从全美直接消失的情况。

据统计，近五年（2020—2025年）美国高校被裁撤较多的专业主要集中在人文社科、小众理科及部分教育类领域：

人文社科类专业

人文社科类被裁撤主要还是因为毕业生太少。

最具代表性的就是语言文学类，例如法语、德语、俄语、古典学、比较文学等小语种或小众文学方向。

印第安纳州要求本科专业年均毕业生≥15人，否则强制取消，导致多所公立大学裁撤法语、德语等专业。

历史与文学系：哈佛大学因教师离职取消至少30门秋季课程，历史与文学系受影响最严重。

哲学与宗教学：托莱多大学依据俄亥俄州SB1法案（连续三年毕业生<5人即取消），撤销哲学、非洲研究等专业。

性别研究与区域研究：女性与性别研究、中东研究、非洲研究等因招生规模小被犹他大学、托莱多大学等裁撤。

小众理科与交叉学科

基础理科细分方向：数学（部分普通院校）、微生物学、地球科学、行星科学与天文等。

宾州州立大学建议关闭地球科学、行星科学与天文等11个旗舰校区项目，主因是招生不足且专业重复。

生物物理等交叉学科：UCLA取消生物物理本科专业，因学生人数少、课程与物理/生物高度重合，但相关课程仍可修读。

教育类专业

中小学教育方向：宾州州立大学裁撤小学教育、中学教育、世界语言教育等项目，校方认为这些专业"严重过时"，多年无新生注册。

师范类课程：俄亥俄州法案同时要求高校禁止设立多元、公平与包容办公室，间接影响教育类专业资源分配。

从搜集到的信息里，小藤总结出不稳定专业的3点共性——

1、冷门专业稳定性差：如果你的专业在校年均毕业生<10人，那么就需要确认它是否在"项目审查名单"里；

2、州政策决定：如果你在俄亥俄、印第安纳等州的公立大学，那么你选人文专业的风险会高于其他地方，因为这些州政府明确要求教育资源向AI、生物技术、护理、工程等高就业领域倾斜；

3、STEM领域内部存在分化：顶尖大学在弱化传统专业概念，基础数学等纯理论方向收缩，但AI、数据科学、生物技术等应用型领域持续扩张。

总结过去是为了避险未来，小藤提醒大家，这篇文章的重头戏来了——

02

未来五年

这6个热门专业将大概率贬值

未来专业是否贬值取决于三个变量：STEM认证状态、AI冲击力度和OPT/H-1B签证通过率。

再加上美国劳工统计局、NACE就业报告及高校专业调整趋势的数据支撑，小藤认为以下6个当前热门但存在风险的专业需高度警惕：

工商管理

这个专业在国内外一直争议不断，年年讨论坑爹专业都有它，但年年都有学生跳坑。

在美国，非STEM认证项目仅提供12个月OPT，而H-1B抽签已按薪资加权——工商管理这个非STEM认证专业的对口岗位起薪普遍低于$65,000，属最低薪资档，中签率不足15%。

而普通院校的工商管理专业只会更惨，起薪中位数已从2022年的$68,000降至2026年的$61,000，就业率5年下降22%。

在市场上，行政主管、初级项目经理等基础管理岗正被AI流程自动化工具取代。

同时，美国劳工统计局预测2025–2035年办公室行政支持类岗位将减少75.21万个。

所以传统的工商管理专业还是慎选，简直是全方位天坑。

但如果你实在对这方面感兴趣，不妨找小藤了解一下有STEM认证的商业分析专业（Business Analytics）。

市场营销

高盛发布的一项调查显示，AI技术进步平均每月会导致约1.6万个工作岗位消失。

直接代表就是市场营销这个专业，受AI冲击非常大，主要还是体现在技能贬值上：

基础市场调研、广告投放、内容策划已被AI工具（如Meta Ads Manager自动化）覆盖，企业更需要数据驱动型人才。

薪资停滞也表现得让人绝望，非技术型营销岗起薪近5年仅增长1.2%，远低于通胀率，2026年应届生失业率达6.3%。

说白了就是单纯的书本知识和经验派都不足以应对市场变化，无数据无市场。

这一点体现在企业招聘需求上，数字营销岗增加23%、用户增长岗增加31%，而纯理论教学项目则没有找到高薪工作的风险。

小藤建议，如果你选的是传统市场营销，为提高你的竞争力，请务必自觉整合Python/SQL课程，经验+数据分析才是王牌。

纯CS

处在时代飓风中心的CS，被抛弃时也是最无情的。

硅谷明确表示"不再培养新人"，初级程序员岗位3年减少75%，普通院校毕业生连面试机会都难获取。

人工智能公司Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪过去一年也多次警告：未来五年内，AI可能消灭一半的入门级岗位。

曾经会编程就能在简历上大书特书的时代也悄然而逝，仅掌握Java/Python基础编程早已没了优势，企业要求直接驾驭AI工具链——微调LLM、部署MLOps。（听都没听过，真吓人）

根据纽约联邦储备银行最新发布的数据，在美国高校毕业生中，计算机工程专业薪资中位数均超过12万美元，但失业率以7.8%位居第二，美术专业为7.7%，表演艺术和计算机科学专业均为7.0%。

甚至如果你不是AI安全、量子计算、联邦学习等高壁垒方向的CS毕业生，5年内薪资增长空间将低于3%。

数据分析（非STEM认证项目）

初级数据分析在业内有个外号叫“那个画表的”。

因为现在很多工具都平民化了，Tableau/Power BI等可视化工具的入门门槛大大降低，谁来了都能鼓捣两下。

此时，企业需求也从"画表人"转向需要掌握Spark/Kafka等底层架构的数据工程师。

同样的，受制于专业有无STEM认证，没有认证的数据分析项目OPT仅12个月，而数据分析岗平均H-1B中签需2、3轮抽签，时间窗口严重不足。

如果你对这方面感兴趣，小藤建议你可以看看数据科学这一专业：

数据分析起薪$72,000，5年仅涨4%；而数据科学起薪$115,000，5年涨了21%。

2026年数据分析岗位数量首次同比下降18%，而数据科学岗位增长34.6%。

经济学（非量化方向）

美国劳工统计局预测传统经济学未来10年仅新增900个岗位，且受AI冲击影响严重。

像初级经济分析、建模、报告撰写等工作已由Bloomberg GPT等AI工具替代。

而市场上也出现了严重的学历通胀：政策研究岗要求从硕士升至博士，本科毕业生被迫转行但竞争力弱于商科/数据背景者。

从失业率上来看，纯理论经济学本科失业率高达8.1%，并且传统经济学项目若未强制修读Python/计量经济学，5年内院校可能会主动缩减该专业招生。

传播学

AI冲击最跌宕的传播学，几乎没有异议了。

在文字图像视频等传播领域，内容生产早已掀起一场海啸般的革命：

基础文案、社交媒体运营已被AI生成工具覆盖，各大平台甚至某些权威平台都在用AI生成的图片和文案，从没学过传播学的普通人也能拿着ai生成的文案大书特书。

传播学的权威被大大消弱。

传统媒体岗位持续萎缩（2025–2035年预计减少1.4%），传播学毕业生就业不足率——从事非专业相关工作者达58%，为所有专业中最高。

市场调查显示，企业更需要舆情研判、跨文化叙事的策略型内容人才。

03

规避专业贬值风险

我们总结了这几条规律

1、贬值的本质是结构性风险

同一专业名称下，有STEM认证的项目OPT延长至36个月，H-1B中签率提升2.1倍。

你的专业有没有STEM认证，至关重要！

小藤整理了

美国官方认证的540个STEM专业表，

可以回复【STEM专业】领取！

此外细分方向也决定出路。

举个例子，经济学若转向量化金融，起薪可达$128,000；传播学若专注健康传播（约翰霍普金斯方向），失业率仅1.9%。

2、普通院校和顶尖院校存在鸿沟

专业贬值风险主要还是针对非Top30院校的普通项目。

如果你是斯坦福CS毕业生，失业率仅1.8%；但州立大学同专业的失业率达6.5%。

宾大传播学就业率92%，而中西部普通大学仅67%。

3、课程体系出现滞后性

这些贬值专业最核心的痛点，在于其知识体系的更新速度远远跟不上技术与产业的迭代速度。

市场营销专业还在大讲特讲传统的4P理论，但企业需要的是懂得用户增长、数据分析和短视频运营的人才；

新闻传播专业还在训练基础的采写编评，但行业已经被算法推荐和AI内容生成重塑。

许多文科和传统商科专业缺乏Python、SQL等数据分析工具的硬技能培训，导致毕业生在面对需要“用数据说话”的岗位时毫无竞争力。

4、专业壁垒的消失

许多贬值专业的毕业生，在就业市场上发现，自己的竞争对手不仅是本专业的同学，还有大量理工科、甚至其他文科专业的跨界者。

无论是法学、公共事业管理还是市场营销，普通院校的毕业生都面临着“专业壁垒低、竞争对手多”的窘境。

当一个专业在全国上千所高校同时开设，且培养方案大同小异时，毕业生的简历便失去了区分度。

5、优先选择有产业合作的项目

UC Berkeley清洁能源工程与特斯拉共建实验室，学生留美就业率高达89%；

UT Austin 风电工程方向全美领先，对接大量能源行业企业资源。

这些有资源的应届生起薪约 8.8万美元/年，资深储能工程师年薪可达 14 万美元。

总而言之，这些专业的“贬值”并非学科的末日，而是在淘汰“混日子”式学习的人。

如果你愿意做功课，提前锁定STEM认证项目+高壁垒细分方向，如数据科学替代数据分析、量化经济替代理论经济，专业贬值的风险还是可以规避的。

END

希望今天的文章能给你带来帮助。