劝你留学别选金融了，英国AI才香

嘿，大家好，我是lxs.net的小编。最近和一位学弟聊天，让我感触特别深。

这位学弟叫Leo，G5本科毕业，手握好几个金融硕士的offer，本该是春风得意的。但他给我打电话的时候，声音里全是焦虑。他说，他最近在伦敦金融城找实习，投了上百份简历，收到的面试寥寥无几。好不容易进了个面试，群面里全是牛津、剑桥、LSE的大神，一个个跟打了鸡血似的，为了一个无薪的实习机会争得头破血流。

挂电话前，他问了我一个问题：“姐，我是不是选错了？我感觉自己像在一条无比拥挤的独木桥上，前面的人过不去，后面的人还在拼命往前挤。”

与此同时，我另一位朋友，在帝国理工读AI硕士的Sarah，朋友圈画风完全不一样。上周刚发了去苏格兰高地团建的照片，这周就收到了DeepMind的研究型实习offer。她跟我说，根本没怎么海投，就是LinkedIn上几个猎头主动找过来，聊了聊项目，做了几轮技术面试，offer就来了，薪水高到让她怀疑人生。

一个在存量市场里内卷，一个在增量市场里翱翔。这个对比太真实，也太残酷了。

我知道，屏幕前的你，可能也和Leo一样，被“金融精英”的光环吸引，觉得去英国留学不读商科、不进金融圈，就好像白来了一样。但今天，我想以一个过来人的身份，跟你聊聊心里话：2024年了，别再一门心思往金融里挤了，隔壁的AI赛道，真的香疯了。

金融圈的“旧船票”，还能登上你的“新客船”吗？

我们先来泼盆冷水，看看现在的金融圈到底有多卷。

金融听起来高大上，投行、PE、VC，哪个不是闪闪发光？但光鲜的背后，是令人窒息的竞争。就拿投行来说吧，高盛2023年的暑期实习项目，全球收到了超过23.6万份申请，录取率不到2%。这是什么概念？比哈佛、耶鲁的录取率还低得多。你面对的竞争者，是全球最聪明、背景最光鲜的一群人。

而且，你有没有发现，很多传统金融岗位正在慢慢消失？交易员、分析师……这些曾经的核心岗位，正在被AI和算法无情取代。彭博社的数据显示，由于自动化和技术进步，华尔街的交易员岗位在过去十年里减少了近一半。你辛辛苦苦学了那么多理论模型，结果发现，人家一个算法跑得比你快一万倍，还7x24小时不休息。

就算你拼尽全力，终于挤进了金融城，等待你的又是什么呢？“996是福报”这句话，在金融圈简直就是至理名言。凌晨两三点的Canary Wharf（金丝雀码头）依旧灯火通明，那里亮着的每一盏灯，背后都是一个拿命换KPI的金融人。高薪的背后，是高压、是透支健康，是几乎没有个人生活。这种投入产出比，真的值得吗？

说白了，传统金融已经从一个朝阳行业，变成了一个高度成熟甚至有点固化的存量市场。坑就那么多，萝卜却越来越多。你想在里面出人头地，需要付出的努力和运气，可能远超你的想象。

换个赛道：为什么说英国AI才是“版本答案”？

聊完让人窒息的金融，我们来看看AI这边风景如何。

如果说金融是存量厮杀，那AI就是一片广阔的蓝海，而且是国家力量在背后为你“保驾护航”。

英国政府对AI的重视，是肉眼可见的。他们发布了《国家人工智能战略》（National AI Strategy），目标是成为全球AI技术的领导者。这可不是画大饼，是真金白银地在砸钱。2023年，英国政府宣布投入超过1亿英镑用于AI任务组，并计划投资9亿英镑打造一台名为“Isambard-AI”的超级计算机，其性能将是英国现有最快计算机的10倍。前段时间，更是宣布追加投资，计划在未来十年内，让英国在AI、量子计算等关键技术领域的投资总额达到35亿英镑。

这是什么信号？这意味着从学术研究到产业落地，整个生态都在蓬勃发展。政府在搭台，企业在唱戏，大学在输送人才。你现在去读AI，正好赶上了这波最大的红利期。毕业之后，有大量的科研项目、初创公司和成熟企业等着你，根本不愁找不到好工作。

英国的学术实力更是没得说。这里是计算机科学和人工智能的诞生地，艾伦·图灵的精神传承至今。在最新的QS世界大学学科排名（计算机科学与信息系统）中，牛津、剑桥、帝国理工、UCL、爱丁堡大学常年霸榜全球前20。这些学校不仅仅是教你写代码，更是带你接触最前沿的研究。DeepMind的许多创始成员和核心研究员，都毕业于UCL和剑桥。你能在这里接触到的教授，很可能就是定义下一个AI技术浪潮的大牛。

学术之外，产业环境也极其优越。伦敦已经成为与硅谷、北京并驾齐驱的全球三大AI中心之一。Google旗下的DeepMind总部就在伦敦国王十字。微软、亚马逊、苹果、Meta等科技巨头都在英国设立了重要的AI研发中心。此外，英国还孕育了无数优秀的AI初创企业，比如自动驾驶领域的Wayve，医疗AI领域的BenevolentAI等等。你在这里学习，意味着实习和就业机会就在身边，可以随时接触到业界最新的动态和需求。

当金融专业的同学还在修改简历，参加一场又一场networking event，希望能给某个MD（董事总经理）留下印象时，学AI的你可能已经在和DeepMind的研究员一起，探讨如何让模型变得更聪明了。这种差距，从你选择专业的那一刻，就已经悄然拉开。

想上车？这些“神仙学校”和专业赶紧看

心动了吗？别急，想搭上英国AI这趟快车，选对学校和专业是关键。我给你盘点几个最值得冲的“神仙项目”，个个含金量爆表。

1. 剑桥大学 (University of Cambridge) - MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence

剑桥，无需多言。这个项目可以说是AI领域的“王冠上的明珠”。它坐落在被誉为“欧洲硅谷”的Silicon Fen，周围环绕着无数高科技公司。课程强度极大，不仅要求你有超强的数学和编程功底，更注重培养你的研究能力。从这里毕业的学生，几乎是各大科技公司和顶尖博士项目的“收割机”。能申请上这个项目，你的履历就已经镀上了一层金光。

2. 牛津大学 (University of Oxford) - MSc in Computer Science

牛津的计算机科学硕士项目非常灵活，你可以根据自己的兴趣选择深入的方向，比如机器学习、计算生物学、量子计算等。牛津的AI研究实力非常雄厚，尤其是在计算机视觉和自然语言处理领域。在这里，你有机会进入像VGG（Visual Geometry Group）这样世界顶级的实验室，跟着大神做项目。对于想在学术界深耕或者进入顶级研究机构的同学来说，牛津是绝佳选择。

3. 帝国理工学院 (Imperial College London) - MSc in AI / MSc in Computing (Machine Learning)

IC是G5里最专注理工科的学校，校风务实，和业界联系极其紧密。它的AI硕士项目和计算机（机器学习）硕士项目都非常硬核，课程设置紧跟行业需求。地处伦敦南肯辛顿，地理位置得天独厚，去各大科技公司面试、实习都超级方便。IC的毕业生在业界的口碑非常好，被认为是“即插即用”的人才，深受雇主喜爱。如果你目标明确，就是为了就业，IC绝对是首选之一。

4. 伦敦大学学院 (University College London) - MSc in Machine Learning / MSc in Computational Statistics and Machine Learning

UCL在AI领域的地位，怎么吹都不过分。它是DeepMind的“娘家”，创始人Demis Hassabis就毕业于此。UCL的Gatsby计算神经科学部门是世界神经科学研究的圣地，其机器学习硕士项目理论深度极强，非常适合数学基础好，想深入理解算法背后原理的同学。能在这里读书，你周围的同学和老师，可能就是下一个改变AI历史的人。

5. 爱丁堡大学 (University of Edinburgh) - MSc in Artificial Intelligence

别以为只有G5能打，爱丁堡大学在AI领域的历史和实力，绝对是欧洲乃至世界的执牛耳者。它拥有欧洲最大、历史最悠久的人工智能研究中心之一。课程设置非常全面，涵盖了从知识表示、机器学习到机器人学的方方面面。苏格兰的科技生态也在迅速崛起，爱丁堡被称为“北方的雅典”，学习和生活环境都极佳。性价比超高，实力超群。

当然，申请这些项目难度都不小，通常要求你有很强的计算机、数学、统计或工程背景，本科成绩也要足够优秀。但相信我，这些努力都是值得的。

毕业后能干嘛？薪资天花板真的高到离谱

聊了这么多，最实在的问题来了：学AI，毕业后到底能赚多少钱？职业发展路径是怎样的？

我可以负责任地告诉你：AI领域的薪资，不仅起薪高，天花板更高，而且随着经验的增长，你的价值会呈指数级上升。

我们来看一些具体岗位和薪资数据（数据来源Glassdoor, LinkedIn等招聘网站2023-2024年英国市场数据）：

• 机器学习工程师 (Machine Learning Engineer): 这是最热门的岗位之一。你的工作就是设计、构建和部署机器学习模型。刚毕业的初级工程师，在伦敦的起薪普遍在4.5万到6万英镑之间。有3-5年经验后，轻松可以达到7万到9万英镑。如果你能成为高级或主管级别的工程师，10万英镑以上是很常见的。

• 数据科学家 (Data Scientist): 负责从海量数据中挖掘有价值的信息，为商业决策提供支持。这个岗位需要统计学、编程和业务理解的综合能力。毕业生起薪和ML工程师类似，大约在4万到5.5万英镑。但数据科学家的成长路径非常广，未来可以向产品、管理等方向发展，资深数据科学家的薪资也能达到9万英镑以上。

• AI研究员 (AI Research Scientist): 如果你对理论研究更感兴趣，可以去企业的AI Lab或者研究机构。这个岗位要求通常更高，博士学历是标配。但回报也极其丰厚，像在DeepMind这样的地方，博士毕业生的起薪就可能超过10万英镑，更不用说那些顶级的资深研究员了。

• 其他岗位: 还有像计算机视觉工程师、NLP工程师、机器人工程师等等，都是非常紧缺和高薪的职位。

我们再来和金融对比一下。一个投行初级分析师（Analyst）的起薪可能在6万到7万英镑，看起来很高。但你用时薪算一下，考虑到每周工作80甚至100小时，可能并不比一个在科技公司965的AI工程师高多少。而且，AI领域的职业发展更看重你的技术实力，你的成长路径是清晰可见的。你每多掌握一个模型，多做一个项目，你的价值就在增加。而在金融圈，很多时候你的晋升会受到公司政治、市场环境等更多不可控因素的影响。

更重要的是，你在做的事情，是有可能真正改变世界的。你写的代码，可能用于新药研发，缩短了药物发现的周期；你训练的模型，可能帮助自动驾驶汽车更安全地行驶在路上；你设计的算法，可能让视障人士通过手机“看”到世界。这种创造价值带来的成就感和满足感，是处理数字和报表很难给予的。

别再犹豫了，未来的风口要自己去追

我知道，让你放弃一个从小听到大的“精英梦想”，去拥抱一个看似充满未知的新领域，需要很大的勇气。

AI不是一条轻松的路，它需要你对数学有发自内心的热爱，对编程有持续学习的热情，对解决复杂问题有永不言弃的执着。如果你只是想追个热点，那可能会很痛苦。

但如果你对技术抱有好奇，渴望创造，那么，别犹豫了。

现在就可以行动起来。去Coursera上听一听吴恩达的《Machine Learning》，感受一下这个领域的魅力。去LeetCode上刷几道算法题，看看自己是不是这块料。去你想申请的学校官网上，看看教授们的研究方向，有没有哪个课题让你眼前一亮，让你觉得“哇，这个太酷了，我也想做！”

选择，有时候比努力更重要。站在风口上，猪都能飞起来。而现在，AI就是那个最大的风口。

别再被金融圈的传统光环绑架了，把目光投向更远的地方。未来的世界是由代码和数据构建的，而你，可以成为那个构建者。

或许几年后，当你的朋友还在为了一份年终奖而通宵达旦时，你已经在家中，用一台电脑，指挥着遍布全球的服务器，解决着人类面临的最棘手的问题。

这不比在Excel表格里挣扎酷多了吗？