6月24日沙特博主发文：“Telegram创始人建议学生，不要浪费时间学习编程和人工智能.....好好学习数学和物理。“埃隆·马斯克在回复他的推文时表示同意。”

表面上看，很多年轻人会觉得这个观点过时，当下AI、编程岗位薪资高、就业面广，学好代码才能紧跟时代风口，放弃深耕编程转而去啃枯燥的数理基础，等于白白错失互联网、人工智能行业的就业机会。

然而，他们忽略了一个关键点：电报创始人与马斯克的建议，针对的是长期发展上限，而非短期找工作的刚需。编程只是工具，人工智能只是应用层技术，框架、编程语言、模型工具每隔几年就会迭代淘汰，可数学、物理是支撑所有前沿科技不变的底层逻辑。不管是大模型算法、自动驾驶、航天工程、芯片研发，核心瓶颈永远卡在数理推导、逻辑建模、物理规律推演上，只会调用现成AI工具、复制代码的从业者，很容易被迭代的自动化工具替代。

更重要的是，只学编程和AI应用，只能完成现成任务，很难做出突破性创新。掌握扎实数学，才能看懂神经网络、概率统计、优化算法的底层原理；吃透物理，才能在机器人、航天、新能源、算力硬件领域实现技术突破。有数理功底的人，切换编程语言、上手全新AI框架只需要很短时间，可只会写代码却不懂底层逻辑的人，面对复杂优化、技术难题时会完全束手无策。马斯克深耕航天、电车、人工智能多年，十分清楚行业顶尖人才的核心竞争力，所以才会认同这套重视基础学科的观点。

更讽刺的是，当下大量培训机构只鼓吹速成编程、AI实操课，刻意避开枯燥难懂的数理课程，迎合普通人快速入行的心态。很多年轻人跟风报班学习AI工具开发，看似快速入行，实则缺乏成长后劲，等到行业竞争加剧、技术升级，最先被市场淘汰的就是只会表层操作、没有数理根基的从业者。

而这标志着科技行业的分层已经十分清晰：依靠工具谋生的普通从业者门槛越来越低，掌握数理底层逻辑、能够自主创新研发的高端人才永远稀缺，长远来看基础学科才是拉开个人发展差距的核心。

说到底，他们这番话不代表编程、人工智能不用学，而是不能只停留在应用层面。先深耕数学和物理打好底层根基，再学习编程与AI技术作为实践工具，才能拥有长久不可替代的竞争力，只追逐表层技术，终究难以走得长远。

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