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搜索“AI训练师”、“提示词工程师”。看看那些月薪开到令你惊讶的数字的岗位，在要求什么。
你很快会发现一个事实：他们不只要会写代码的人。他们要哲学家，要诗人，要中文系的高材生。
这个时代正在奖赏一种人，同时也在无情地抛弃另一种人。
因为AI越往前发展，越暴露出一个短板：它能快速做完所有标准化的活，但一碰到需要审美判断、语境理解、价值取舍的地方，就束手束脚。
它缺的不是更高效的算法，而是对人本身的理解。
与此同时，初级翻译、初级程序员、基础设计师正在被AI以令人眩晕的速度替代。
回看过去几年，每隔两三年就有一批高校闻风而动，纷纷开设当时“最热门”的专业——从早期的电子商务到后来的大数据，从人工智能到各种“定向就业班”，承诺学生“入学即就业”。
但当课程体系终于搭建好、第一批学生还没毕业的时候，市场早已不是当初的样子。专业调整的步伐，永远追不上产业新陈代谢的速度。
而那些今天能在AI浪潮中找到位置的人，不是因为提前押中了AI这个方向。他们当年读的，恰恰是数学、物理、哲学这些“不赶时髦”的东西。
“不赶时髦”和“追风口”的差别，不在于谁押对了方向，而在于前者在积累厚度，后者在追逐中消耗。
这让我想起一个古老的比喻：
同样一块石头，简单打磨一下铺在地上成了石阶，经过千刀万凿之后却成了佛像；同样一棵树，三年速生的砍来当柴烧，百年慢长的因为质地紧密，做成了传世的家具。
这就是时间对材质的意义——速成的只能应付最基础的功能，慢长的才有可能被赋予更复杂的形状。那些质地最紧密的材料，自身的厚度本身，就对一切可能性敞开。
但近些年，关于教育，我们听到的几乎全是另一种声音：专业要对口、技能要实用、毕业要能马上就业。大学里的课，最好每一门都“有用”。
2026年5月，郑州。在一个汇聚了商界领袖与学界专家的福布斯中国经济论坛上，一位教授在接受专访时说了另一番话。
他说：“大学要把学生培养成优质的原木、钢坯、水泥，未来做成什么零件都是好东西，而不是过早地雕成某种特定的工具。”
说这话的人叫郑强，浙江大学求是特聘教授。
他举了当前中国科技圈最炙手可热的几个创业者的例子，然后抛出了一个让许多家长开始反思“热门专业”的观察：这些如今站在风口上的创始人，在读本科时，几乎没有学校开设人工智能学院。他们学的，是数学、物理、计算机原理这些“不赶时髦”的东西。
一、那些不被风吹走的人，在学什么？
让我们细看这几个郑强口中的人。
DeepSeek创始人梁文锋，17岁考入浙江大学电子信息工程专业。那个年代，校园里或许没人谈论“人工智能风口”。他只是把自己感兴趣的底层算法一点一点啃下来。
硕士论文致谢里，他写道：“导师项志宇老师领我进入机器视觉的大门……经常是逐行代码地进行指导。”
大学期间，他和同学就开始积累市场行情数据，探索全自动量化交易。
2023年，他创立了DeepSeek，做的正是今天全球AI竞争的核心——大模型。
宇树科技创始人王兴兴，本科就读于浙江理工大学机械与自动控制学院机电专业。他曾因英语成绩不够，落榜了浙大的研究生、调剂至上海大学，一度很自卑。但他对机器人的兴趣从未熄灭，2013年还在读本科时就动手做出了第一款四足机器人。2016年，硕士毕业、短暂工作后他创立宇树科技，再后来，大家都知道了，他做出了全球领先的四足机器人。
群核科技联合创始人黄晓煌，2003年考入浙江大学竺可桢学院混合班。大一时他就进了国内CAD与图形学领域唯一的国家级重点实验室，和同班同学在寝室开“卧谈会”，聊的是算力和摩尔定律的未来。他的同学、联合创始人陈航就说到，混合班之所以叫“混合班”，“可能是希望你什么都学一些”。前两年的通识教育涵盖了化学、物理学、数学和计算机科学等基础课程，这让学生后续开展跨学科交流与合作时，显得更加游刃有余。
硕士毕业后，黄加入英伟达担任软件工程师，参与了CUDA开发。
2011年，他与同学在杭州的一间民房里创办了群核科技，这是一家以GPU集群和AI技术为核心的“空间智能”企业，通过算法模拟和计算物理世界，连接数字与现实。它并不直接制造芯片或AI大模型，核心服务是提供物理世界的数字仿真能力——例如在数字空间中模拟室内光照、家具软装、工业零部件乃至机器人训练环境。
2026年4月17日，群核科技在港交所上市，成为“杭州六小龙”中率先完成上市的公司。
这三个人有一个共同的教育经历：他们不是在“风口专业”里长大的，而是在“基础学科”里扎根的。
你可能会说，梁文锋、王兴兴这样的人，18岁就是天才。他们的“不赶时髦”，是去攻克大多数人看不懂的数学和机器视觉。我一个学校普通、成绩普通的人，我的“不赶时髦”又是什么？
答案是：在别人都去刷绩点、卷实习的时候，你能否静下心去啃那些看起来“没用”的“硬骨头”。比如，花一个学期读懂一本《社会契约论》，而不是只背“必考重点”；去旁听一门讲书法美学的课，而不是只考虑它给不给你加学分。
“不赶时髦”的本质，从来不是天才的专利，而是对短期诱惑的主动拒绝。这是每个人都能做的选择。
郑强在那次采访中打了一个更通俗的比方：“一个孩子，学了自动挡就拿自动挡驾照，学手动挡就拿手动挡驾照。我坚决主张大学学手动挡。”
他的逻辑很简单：当你学的是手动挡，世界上所有车你都能开；当你只会自动挡，一半的路跟你无关了。
这让我想起另一句广为流传的话：年轻时应该选更难的路，因为容易的路越走越难，难的路越走越容易。
学手动挡，就是一种“选更难的路”——在起点处考验你，却在终点处给你自由。
二、“没用”的东西，为什么是最后的护城河？
话说回来，“手动挡”只是一个比喻。真正的“原理”和“基础”到底是什么？它们凭什么能让人在终点处获得自由？
先从物理学中一个广为人知的故事讲起。
1666年，23岁的牛顿为了躲避瘟疫，回到乡下农庄。传说他在后院里看到一个苹果从树上掉下来，陷入了漫长的沉思：为什么苹果总是垂直落向地面，而不斜着飞向天空？是什么无形的手在牵引着它？
这个场景或许经过后人的美化，但牛顿对“万有引力”长达二十年的追问却是真实的。当时，没有工程师或商人在等着用这套理论。
一个学者追问“苹果为什么会落地”“月球为什么不会掉下来”，纯粹出于对自然法则的好奇，看不到任何能挣钱或能应用的苗头。在蒸汽机尚未问世的年代，甚至有人嘲笑：研究星星怎么转，能当饭吃吗？
然而，两百多年后，当人类开始把人造卫星送入太空、把航天器送往月球和火星时，这种“无用之学”的分量才真正显现出来。今天，天文学家据此推算出海王星的轨迹，导航卫星据此进行基本的轨道计算与位置预测，火箭发射窗口的每一次精确校准、卫星轨道的每一组精密飞行参数，都建立在万有引力定律的基石之上。
一个出于纯粹好奇的追问，最终支撑了一个多世纪的太空探索。这就是基础研究的逻辑——它从来不急着回答“有什么用”。
同样的“化学反应”，也发生在另一个维度。
17世纪初，伽利略在比萨大教堂里，传说他看到吊灯来回摆动，便用脉搏计时，发现了一个简单规律：不管摆动的幅度多大，一次摆动所用的时间总是一样的。这就是“摆的等时性”原理。在当时，这不过是一个年轻学生出于好奇的观察记录——教堂里的吊灯晃了几百年，只有他多看了这一眼，多想了这一步。无人能预见到它未来的价值。
几十年后，荷兰科学家惠更斯基于这一原理，制成了第一台高精度摆钟，人类测量时间的精度由此被提高到秒级。
而把这种“无用之用”从科学延伸到人文的，是另一个家喻户晓的名字。
1984年，乔布斯在斯坦福旁听了一门看似毫无用处的书法课，学习衬线字体和无衬线字体的区别、字母间距怎样才好看，认真琢磨那些科学无法捕捉的、充满历史感与艺术性细节的美。他当时觉得这些东西没有任何实际用处。十年后，当他设计第一台Mac时，那些沉睡的审美直觉全都回来了。
Mac因此成为第一台拥有漂亮字体排印的个人电脑。乔布斯在2005年斯坦福演讲中说：“如果我没有去上那门课，Mac就不会有各种文雅的字体，而且，由于Windows照抄了Mac，很可能没有一台个人电脑会有这些字体。”
从牛顿、伽利略到乔布斯，这些故事其实在讲同一件事：真正有价值的追问，几乎都诞生于不追求立即回报的长期积累中。
难的路，难在起点；容易的路，难在终点。
一门当时看起来最“没用”、最“难啃”的课，可能恰恰是你人生中回报周期最长的一笔投资。
它不是“没用”——它是在你生命里慢慢发酵，等着和未来的某个决定性时刻发生剧烈的化学反应。
三、如果说“有用”是技能，那大学真正教会我的是什么？
前面说的都是别人的故事。现在我想讲一段自己的经历。
我当年学翻译，大量训练的文本是园林、书法——中式园林的空间节奏、书法的笔墨气韵，这些原文本身就有着极高的文化密度和审美感受力。
那时候觉得，这些东西跟社会需求、实用性相去甚远。当然，其余具体的课程里也有报刊财经、工作报告这类“实务训练”。
但走过最难的路之后，再做简单的东西——商务邮件、会议纪要、技术文档——确实感到得心应手。不只是因为“翻译技巧”变好了，而是理解力和表达力被反复拉伸过的边界，在简单任务面前已经足够宽阔。
但后来我发现，那些训练真正沉淀下来的，远不止于此。
园林文本没有唯一正确的理解，书法评价没有标准答案，翻译选择永远在忠实与通达之间摇摆——每一次面对这种没有确定答案的问题，都是在锻炼一种极其稀缺的能力：不急于找结论，而是先审视问题本身；不盲信任何权威的解读，而是追问“谁说的”“在什么语境下说的”“有没有别的解释”。
这就是批判性思维。 不盲信，不盲从。知道任何作者、任何权威、任何主流观点，都有其知识和经验的边界，都可能带着预设、偏见和立场——包括我自己。
这种追问后来被我带入了工作和阅读的方方面面。它让我在面对任何看似“板上钉钉”的潮流时，保留一点清醒的判断空间；
在大多数人都朝一个方向涌去的时候，有能力停下来问问自己：我到底想做什么样的人？
四、你这块“原木”，由谁来雕刻？
这个问题的背后，其实是整个20世纪高等教育一直在追问的核心命题。
1936年，竺可桢出任浙江大学校长。他倡导通才教育，提出大学不仅要使学生求得谋生之道，更重要的是训练如何正确地训练自己的思想。
他把这份期待凝结成了两个刻在浙大校史上的著名问题：“诸位在校，有两个问题应该自己问问，第一，到浙大来做什么？第二，将来毕业后要做什么样的人？”
他给出的答案不是“学好一个专业”，而是“养成一个清醒的头脑”。
大洋彼岸，哈佛大学从1945年开始，经历了五次通识教育改革，改革的课程变了又变，不改的是一条信念：教育这件事，不能完全交给市场、交给就业率、交给“当下最紧缺的方向”来决定。
因为市场会变，就业率会波动，“紧缺”几年后可能变成过剩。但一个受过真正教育的人，内在的心智结构不会像技能那样过期。
读到这里，你可能会追问：那些像竺可桢学院这样的地方，学生发展得更好，到底是因为他们本来就优秀，还是因为学院培养得好？
要知道，办学40余年来，竺可桢学院培养了近14000名毕业生。根据学院官方数据，毕业生中涌现出2位院士、100多位以长江学者、国家杰青等为代表的高层次人才，10余位在国家重大工程领域作出杰出贡献的领军人才，以及70余位上市公司或独角兽企业创始人。
当然，官方报道集中展示的是拔尖和成功案例，较少涉及那些“普通”或“不突出”的毕业生——我们看到的可能是不完整的图景。
有一项针对其他高校荣誉学院的对比研究发现，荣誉学院学生的多项关键能力有所提升，但也有研究提醒，通识教育不是万能药，它能不能起作用，很大程度上取决于学生有没有被真正“点燃”。
这些数据放在一起看，画出的是一幅更真实的图景：好的培养环境和好的人之间，不是简单的叠加，而是一种相互成就。 竺院做的事情，不是把一块好钢坯早早车成螺丝钉，而是让它留在高温里久一点，锻造得更扎实，有机会成为更大结构里的一部分。
【注：竺可桢学院成立于2000年5月，学院前身为创办于1984年的原浙江大学（工科）混合班】
五、刻刀下的清醒：不做工具，做自己人生的作者
回到郑强那个比喻。他说“原木、钢坯、水泥”，而不是“螺丝钉、齿轮、轴承”。这两类意象的根本差别在于：后者已经知道自己会被做成什么，前者对一切可能性敞开。
但这个比喻也有它的边界。原木依然是等待被加工的东西，它不会自己决定做成什么。石阶不知道自己是石阶，佛像不知道自己是佛像。但人不是。
一个拥有批判性思维的人，不只是质地更好的材料——他也是可以审视刻刀的人。
他清醒地意识到环境对他的需要，他可以主动选择去成为一段能承重的原木、一块耐高压的钢坯——而不是一颗随时可替换的螺丝钉，一个只有单一用途的齿轮。
后者是简单的、标准化的、被动接受命运的零件。前者是经过时间沉淀的、扎扎实实的材料，可塑性使它们可以胜任更复杂的结构、应对更大的变局。
郑强在那次采访中还说过一句话：“教育的本质是启蒙。是把一个人原有的内心点亮，而不是把一个人的篮子装满。”
AI时代，所有“工具性知识”的有效期都在缩短。今天热门的技术框架，明年可能被新范式替代。当工具在加速迭代，我们最不需要的，就是把学生早早地雕成某种特定工具。
真正的教育，是让一个人保持清醒，让他清楚环境对他的需要，能够按照这种需要成为有分量的存在。同时，在任何一把想雕琢他的刻刀面前，他有足够的密度不被轻易削断，有足够的韧性等待被赋予新的形状——更有足够的清醒，去判断该由谁来执刀，或者自己执刀。
这种底气，不来自你被雕成了什么样子。它来自你曾经是一段未经雕琢却质地坚实的原木，更来自你知道：那段原木终将成为什么，决定权在自己手里。
无论你此刻正坐在图书馆啃着一本看不懂的书，还是已经离开校园多年，那种不被短期利益捆绑的清醒，从来都不晚。
本文为「教育的原木」系列第一篇。下一篇我们将探讨：当AI可以替代一切技能时，什么样的人才不会被替代？那些创造数字世界的硅谷精英，正在让他们的孩子学什么？
如果你也曾因为坚持学一样“没用”的东西，而在未来的某一天豁然开朗，欢迎在评论区分享你的故事。
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在这个焦虑的AI时代，我们需要的不是更多精致的工具，而是更多清醒的“原木”。
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