​​AI与会计的难度对比：AI需要深厚的数学与跨学科基础，而会计更强调实务操作与政策敏感性。两者难点不同，AI侧重理论突破与技术创新，会计则需应对复杂准则与人机协作的转型压力。​​

从学习门槛看，AI要求掌握线性代数、概率论、编程及机器学习算法，数学公式如反向传播中的链式法则$\frac{\partial L}{\partial w}=\frac{\partial L}{\partial y}\cdot \frac{\partial y}{\partial w}$是基础门槛。会计的核心难点在于会计准则的灵活应用，如合并报表的勾稽关系、税务筹划的合规性判断，需将理论（如IFRS准则）与实务（如企业并购案例）深度结合。

职业发展层面，AI从业者需持续跟进技术迭代，例如从CNN到Transformer模型的迁移学习；会计则面临AI自动化冲击，基础核算岗位减少，但​​高端分析（如财务风险预警）与职业道德（如审计独立性）仍是人类会计师的壁垒​​。德勤的智能审计工具虽能处理90%的票据识别，但复杂交易（如跨境税务）仍需人工判断。

总结来看，选择领域取决于个人特质：擅长抽象思维与算法优化可选AI，偏好结构化规则与商业洞察则适合会计。两者均需终身学习，AI聚焦技术前沿，会计重在政策与技术的动态平衡。