学习信息学，不论对牛娃还是普娃的职业发展都会有所帮助，但顶级选手的成就从来都并非仅靠竞赛本身。
AI时代的到来，也正在重塑这条赛道的规则：当计算机毕业生在人才市场上从热到冷，算法能力仅是基础，跨学科整合、工程化思维、持续学习力才是真正的护城河。
从DeepSeek团队的崛起，到华为、OpenAI等企业的用人逻辑，我们能看到竞赛经历如何与时代需求共振，也能看到单纯依赖竞赛思维的局限。人才的基因变了，科技娃们当然也应该以变应变。
作为下一个时代“基础建设”的AI大模型与科研领域，是竞赛选手们公认的“风口”。
DeepSeek团队80%成员拥有NOI/IOI奖牌，主导千亿参数大模型开发。例如周雨扬（IOI 2020金牌选手）开发的DeepSeek-Coder模型，代码生成效率超GitHub Copilot 1.5倍，年薪达150-250万元。
而从清华姚班到哥伦比亚大学博士的钟沛林（IOI 2012金牌），将竞赛中的动态规划能力转化为分布式机器学习框架优化，其算法被硅谷科技公司应用于高并发系统，年薪突破50万美元。
在金融、自动驾驶等AI强应用领域，竞赛顶流们也正在用算法重构行业规则。
小马智行CTO楼天城（IOI 2004金牌），主导了L4级自动驾驶系统，团队年薪在80-300万元之间。其核心算法基于竞赛中训练的图论优化能力。
量化金融也是信息学选手密集之地，某私募团队成员（NOI省一选手）管理规模超百亿，团队成员基础年薪150万+业绩分成，顶尖人才年入千万。
入职大厂，也是越来越多信竞选手的选择，NOI铜牌的刘睿就是其中之一。凭借竞赛积累的代码调试能力，入职华为参与AI代码工具CodeArts-Snap开发，主导代码质量优化模块，年薪突破40万元。
1. 技术红利与职业风险并存
机遇：AI大模型训练、自动驾驶、区块链等领域对算法人才需求激增，头部企业为NOI选手开设绿色通道，起薪比普通程序员高58%。
风险：低代码工具和AutoML技术正在替代基础算法岗，单纯依赖竞赛解题能力者可能面临淘汰。
2. 能力需求的三重升级
工程化思维：竞赛代码追求“快速通过测试”，而工业级项目需模块化设计。DeepSeek团队就要求成员参与开源项目（如CNCF社区），学习单元测试和微服务架构。
跨学科整合：AI+生物、AI+金融等交叉领域需补充领域知识。MIT博士罗哲正（NOI金牌）将组合数学应用于分布式账本技术，成果被摩根大通采用。
问题定义能力：从“解题者”转向“问题发现者”。如OpenAI研究员徐寅展（IOI 2014金牌）主导强化学习算法优化，需深入理解业务场景痛点。
3. 训练模式的革新
本地化AI助手：用低成本部署DeepSeek-Coder等模型辅助训练，实时提供代码补全、边界条件检测和算法思路启发，将解题效率提升40%。未来或许没有边缘化岗位，而每个核心人员都需要驾驭海量的AI功能来实现技术领域的“降本增效”。
抗压能力进阶：模拟硅谷“黑客马拉松”模式，在24小时内完成从需求分析到代码部署的全流程，培养高压下的决策力。这也是竞赛系统在未来突破的方向。
1. 兴趣驱动 > 功利冲刺
金牌虽好，但已不能代表一切。MIT录取的选手中，70%在申请文书中强调“对计算机科学的纯粹热爱”。
IOI金牌选手毛啸就是因热爱而放弃了高薪Offer，选择MIT深造，最终在AI芯片架构领域取得突破。
2. 持续学习和场景代入
小学阶段用Scratch/Python培养计算和逻辑思维；初中阶段转型C++语言，掌握数据结构和基础算法；高中阶段专攻动态规划、图论等高级算法，参与竞赛和开源项目，积累工程经验。
这样按部就班的规划，因为家长们的功利心而不断前置，许多孩子在尚未激发兴趣时，就已经厌倦了枯燥的刷题。随着AI取代初级工作，孩子们更应该边学边用，所学知识不仅通过题目被激活，而更是在现实场景中找到镜像，创造价值。
3. 永远好奇，保持对更多领域的开放和敏锐
大学阶段，不仅离散数学、统计学等课程应该进入选修列表，还可以深度参与到生物信息学、量化金融等跨学科项目中。信息学的战场随时可见，不必给自己划定条框。
在信息学逐步进入通识教育的未来，竞赛对于升学的助力也存在不确定性，我们姑且把算法学习当做一种检验天赋的方式，就更容易理解其对升学和职业的加持作用了。
在更加长远的人生中，科技娃们会发现，竞赛经历的价值不在于奖牌本身，而在于它塑造的思维模式与抗压能力。比“刷题”更重要的是：保持对技术的好奇，在代码之外，拥抱更广阔的世界。
