过去两年，全网都在流传一个共识：AI时代，第一批被淘汰的一定是文科生。
写作、翻译、文案，这些文科生的核心技能，似乎都能被大模型轻松替代，于是“理科决定未来，文科只是过去”的说法，成了很多人的固有认知。
可就在所有人都默认这个定论的时候，英伟达CEO黄仁勋的一番话，直接颠覆了所有人的认知，也让一直“高枕无忧”的理科生，彻底陷入了焦虑。
他在最近的播客里明确表示：未来最重要的能力，不是写代码，而是写“语言”，甚至直言，英语正在变成一种新的编程语言。
一、反转！黄仁勋一句话，打破文理“强弱”定论
黄仁勋的话，之所以能在全网炸锅，核心就是它彻底推翻了过去两年的主流认知。以前我们总觉得，理科生掌握着代码、算法这些“硬技能”，是AI时代的香饽饽，而文科生的“软技能”，在AI面前不堪一击，迟早会被替代。
但黄仁勋却直接把话说反了：未来，真正值钱的不是写代码的能力，而是清晰表达、精准描述需求的能力。
他甚至更进一步，把英语提升到了“新编程语言”的高度，意思就是，以后指挥AI干活，不用再敲一行行复杂的代码，只要用英语把自己的需求说清楚，AI就能自动完成任务，英语就成了连接人和AI的“桥梁”。
很多人一开始以为，这只是黄仁勋安慰文科生的鸡汤，可仔细琢磨就会发现，这背后藏着AI时代最底层的生产方式变革，根本不是一句空话。
要知道，黄仁勋站在整个AI基础设施的最顶端，他看到的不是某个单一领域的变化，而是整个科技产业链的趋势——现在最前沿的AI工具，早已能实现“自然语言驱动”，代码不再是指挥机器的唯一方式。
更扎心的是，他的这番话，不是在否定理科生的价值，而是在提醒所有人：AI时代，能力的评判标准已经变了。
以前理科生引以为傲的代码能力，正在被AI逐步替代，而那些曾经被认为“没技术含量”的表达、逻辑能力，正在成为新的硬通货，这也是为什么，一直处于“优势地位”的理科生，会突然感到焦虑。
二、理科生的焦虑，从来不是多余的
可能有人会说，理科生掌握的算法、逻辑、底层技术，AI怎么可能替代？
其实这种想法，本身就是对AI时代的误解，也是理科生焦虑的根源——他们一直依赖的“执行能力”，正在被AI快速超越，而他们忽略的“表达能力”，正在成为新的短板。
以前，理科生的核心竞争力，是把复杂的需求拆解成一行行代码，让机器按部就班执行，这种“执行能力”，是文科生比不了的。
可现在，AI已经能轻松写出代码、排查bug，甚至优化算法，很多理科生每天做的重复性编码工作，AI几分钟就能完成，而且效率更高、错误率更低。
更关键的是，黄仁勋提到一个细节：如果一个年薪50万美元的工程师，一年只用5000美元的Token，他会觉得很可惜。
这话的核心不是让大家多用AI，而是在说，真正的高手，是会用AI放大自己的人，而放大自己的前提，是你能清楚地告诉AI“你要什么”。
这恰恰是很多理科生的短板。
长期以来，理科生专注于钻研技术、打磨代码，却忽略了表达能力的培养，很多人明明有很棒的想法，却讲不清楚、说不明白，就算面对AI，也无法精准描述自己的需求，只能看着AI生成的结果不符合预期，却不知道问题出在哪里。
现在，越来越多的企业招聘时，已经不再只看重技术能力，反而越来越看重表达沟通能力——能把复杂的技术问题讲清楚，能把模糊的需求定义清晰，这样的理科生，才更受企业青睐。
反之，只会埋头写代码、不会表达的理科生，很可能会被AI替代，这就是理科生焦虑的核心原因：不是AI太强，而是自己的能力结构，已经跟不上时代的变化。
三、英语成“新编程语言”，不是夸张，是趋势
很多人看到“英语正在变成一种新的编程语言”这句话，都会觉得夸张，认为英语只是一门语言，怎么可能和代码相提并论？
但只要了解当下AI的发展趋势，就会明白，黄仁勋的话，其实是对未来的精准预判。
我们可以简单理解：以前指挥计算机，必须用C++、Python这类专业编程语言，语法严苛、逻辑复杂，只有经过专业训练的理科生才能掌握；而现在，随着大模型的突破，指挥AI已经不需要复杂代码，只要用自然语言描述需求，AI就能生成对应的结果，而英语，正是目前全球AI生态的“通用语言”。
目前，最前沿的AI研究、主流模型和活跃的开源社区，大多以英语为载体，很多最新的技术文档、模型指令，都是用英语编写的。
掌握英语，就意味着能直接接入全球创新核心场域，能更精准地向AI下达指令，能更快地掌握最新的技术趋势，这也是黄仁勋强调英语的核心原因——它不是简单的语言，而是对接AI的“工具”。
而且，这里的英语，不是我们平时学的“应试英语”，不是能看懂阅读理解、能写简单作文就够了，而是能精准、清晰、有逻辑地描述复杂需求的“实用英语”。
就像黄仁勋反复强调的一个词：Specify，也就是把目标描述清楚，这种能力，才是未来“新编程语言”的核心要求。
这也意味着，不管是理科生还是文科生，英语能力都将成为未来的核心竞争力之一。
以前理科生可以靠代码“躺赢”，现在不行了，不懂英语、不会用英语向AI下达精准指令，就算技术再强，也很难发挥出自己的优势，这也是理科生焦虑的另一个重要原因。
四、AI时代，不分文理，只分“定义者”和“执行者”
黄仁勋的话，其实并不是在为文科正名，也不是在否定理科，而是在重新定义AI时代的“人才标准”。
未来的人才，不会再按文理来划分，只会分成两类：定义者和执行者。
执行者，就是接收任务、使用工具、完成交付的人，他们擅长按部就班地执行，却不擅长定义目标、清晰表达。
以前，理科生大多属于这类人，靠着扎实的技术能力，完成代码编写、数据处理等执行类工作；但现在，AI正在快速替代这类工作，执行者的价值会被大幅压缩，溢价空间也会越来越小。
而定义者，是提出问题、构建目标、驱动AI的人，他们擅长把模糊的需求变成清晰的命题，擅长用语言指挥AI完成工作，他们的核心竞争力，不是单兵作战能力，而是战略判断和清晰表达能力。
这类人，不管是文科生还是理科生，只要具备相应的能力，就能在AI时代立足，甚至成为行业的核心人才。
现在很多企业的招聘趋势也能印证这一点，越来越多的大厂，不再只强调技术能力，反而更看重候选人能不能讲清楚复杂问题、能不能定义方向、能不能说服别人。
这不是企业变“文艺”了，而是他们清楚地知道，在AI工具足够强的情况下，真正的瓶颈早就不在执行，而在定义。
很多理科生之所以焦虑，就是因为他们一直停留在“执行者”的层面，没有意识到，自己需要从“会做事”向“知道该做什么”转变，需要从“埋头写代码”向“清晰表达需求”转变。
这种转变，对长期专注技术的理科生来说，无疑是一种挑战，也是他们焦虑的根源。
我们要明白，AI时代，没有永远的“铁饭碗”，也没有永远的优势能力。
以前理科生靠代码立足，现在，表达能力、逻辑能力、英语能力，正在成为新的核心竞争力；以前我们觉得文科“没用”，现在才发现，文科培养的那些能力，恰恰是AI无法替代的。
对理科生来说，不用过分焦虑，也不用否定自己的技术能力，而是要学会补齐自己的短板：多锻炼表达能力，学会把复杂的想法说清楚、讲明白；重视英语学习，掌握能精准对接AI的“新编程语言”；跳出“执行者”的思维，学会做“定义者”，主动提出问题、定义目标，用AI放大自己的技术优势。
对所有人来说，AI不是敌人，而是工具。
未来，能真正立足的，不是只会埋头干活的人，而是知道该做什么、能把想法说清楚、能熟练用工具放大自己的人。
黄仁勋的话，不是在制造焦虑，而是在提醒我们：跟上时代的变化，补齐自己的能力短板，才能在AI浪潮里，站稳脚跟，不被淘汰。
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