摘要：最近，福布斯报道了一则令人震惊的消息：麻省理工学院（MIT）计算机科学系的一位学生Alice Blair，在入学两年后选择休学，加入了一家AI安全组织，专职撰写研究与政策文件。

AI时代的学习需要一种创业者心态，不断实验、快速迭代、敢于失败。

文丨Alice 编丨KK

最近，福布斯报道了一则令人震惊的消息：麻省理工学院（MIT）计算机科学系的一位学生Alice Blair，在入学两年后选择休学，加入了一家AI安全组织，专职撰写研究与政策文件。

她的理由竟是，担心自己可能活不到毕业，因为通用人工智能AGI一旦推进，或将带来人类灭绝的风险。

虽然这番表述很夸张，但是这一退学选择却并非个例。在哈佛、MIT、斯坦福等顶尖学府，一股“退学潮”正在兴起。

面对AI时代的巨大不确定性，这些顶尖名校的学生们正在重新思考：继续求学，还是立刻参与改变世界的行动？

顶尖名校生，

辍学和AI赛跑

前段时间，被誉为“翻译界哈佛”的蒙特雷高翻院宣布2027年关停，尽管事后被爆料学校管理不善才是主要原因，但还是有很多人认为AI也是学校倒下的原因之一。学生们对AI的恐慌更具像化了。

图源：The Middlebury Campus

相比学校读着读着倒闭了，跟多名校生更焦虑的是，还在按步就班读大学的自己，会不会被AI时代甩在身后。

《纽约时报》曾报道，一群二十岁出头的年轻人正在硅谷掀起一场AI创业风暴。

他们中，不乏来自MIT、哈佛、耶鲁、哥大、伯克利的天之骄子，但是都果断辍学，全力投身人工智能。

2023年，乔治城大学刚读完大二的Brendan Foody，毅然退学奔赴旧金山，投身AI创业。

同年，MIT学生Karun Kaushik 在宿舍开发出一款AI工具后，干脆退学搬到加州追逐梦想。

据不完全统计，2025年最受关注的一批AI创业项目，背后创始人几乎清一色是18至23岁的名校辍学生。

数据来源：乌鸦智能说

制图：外滩君

与传统印象中的成绩不佳、无法适应学术压力的辍学生完全不同，他们不是因为读不下去而退学，而是因为担心等读完就来不及了。

这些辍学生，不仅成绩优异、项目经验丰富，有的已经参与过顶尖科研项目。在他们看来，AGI将在数年内深刻冲击人类社会，而只有提前介入、掌握主动权，才能不被浪潮抛下。

这种心态也体现在他们的创业口号中：AI从不等人，晚一步可能就会错过风口。

哈佛毕业生Nikola Jurković直言：“如果你现在念的专业在十年内会被自动化取代，那么你在学校多待一年，就等于白白失去一年宝贵的工作时间。”

同样从哈佛退学的Scott Wu创办了Cognition AI，他的想法是，“与其等四年拿学位，不如现在就做AI工程师。”事实证明，这一选择非常具有前瞻性，目前Cognition AI估值已经达100亿美元，客户包括高盛等知名企业。

MIT的大二学生Michael Truell，认定AI编程工具的红利窗口只有24个月，随即退学加入Anysphere，如今公司估值接近100亿美元。

类似的故事在硅谷层出不穷。

最初的孤勇，换来了亮眼的成果。他们不仅获得了数百万美元的融资，还迅速组建起几十人的团队，可以说在和AI赛跑的第一回合中抢占先机。

最近Anthropic CEO更是预言，未来十年，AI将逐步接管90%以上的白领岗位，美国失业率可能飙升至20%。

当然也有反对声音。NYU教授Gary Marcus认为，AGI在五年内爆发的可能性极低，所谓“灭世论”更多是资本和创业者的营销炒作。

然而，不论风险预言是否言过其实，这种时间紧迫的氛围，已经无法让一些学生安心坐在教室学习。他们选择提早退学，投身创业，用实际行动争夺AI时代的先发优势。

哈佛大学2024年的一项调查显示，超过一半本科生担心AI将在十年内取代他们未来想从事的职业，尤其集中在金融、咨询、媒体等传统高薪行业。

图源：Harvard Undergraduate Survey on Generative AI

名校生青睐哪些AI红利？

没有学历，创业有说服力吗？

人工智能的浪潮既是科技革命，也是教育与职业路径的试验场。那么，AI时代，名校生辍学创业都青睐什么领域？

首先是AI编程工具与开发者平台。

这类方向强调工程落地能力与产品思维，更看重代码水平、开源贡献和创业执行力，而不是学术头衔。

类似的案例有哈佛团队的Mercor，他们切入的逻辑是AI工具改变劳动力市场，一经上线就颠覆了传统招聘。

说到这不得不提到的是，Alexandr Wang创立的 Scale AI，提供数据标注和模型评估服务，帮助 AI 团队高效处理训练数据，是生成式 AI 模型开发的关键基础设施之一。

这些创业方向属于低学历门槛的赛道，因为资本更看重创始人的技术敏感度与市场嗅觉。

其次是AI+行业应用，尤其在生物医药、金融与教育等行业。

这一领域的门槛比前者高得多，需要涉及到生物医药、金融等相关行业背景。

虽然学生可以在创业早期迅速切入，但想要获得行业内信任和持久竞争力，高学历背景几乎是硬性条件。

值得一提的是，从李飞飞领导的斯坦福大学人工智能实验室辍学的本科生Siddiqui创立了Gatekeep Labs，可以为定制的教学视频，成为用户专属的AI辅导。

还有AI安全相关的方向。

这是一个相对学术化的前沿方向，关注如何让强大的AI系统保持可控、避免失控风险。

像Alice Blair、Adam Kaufman等学生从MIT退学后，就选择了投身这一领域，AI安全目前高度依赖跨学科研究，需要数理逻辑、博弈论、伦理学等专业背景。

相关的职位有AI安全研究员、AI伦理专家，根据Indeed发布的报告，类似职位年薪约合 115,000-175,000美元。

随着AI技术的广泛应用，AI安全与对齐领域的需求持续增长，尤其是在大型科技公司和研究机构中。

图源：Indeed

面对这些趋势，全球顶尖大学也在不断调整课程体系，让学生在校期间就具备创业与研究的双重能力。

比如MIT在本科阶段开设AI项目，并与MIT-IBM Watson Lab合作开放研究机会。

哈佛大学暑期学校也开设了“人工智能时代的创业精神”，探讨人工智能（AI）如何改变创业世界，使创业和发展变得更加容易，帮助学生了解如何在人工智能时代成为一名企业家。

当然，辍学投身AI创业并不是一条“必然的捷径”，而是一种高风险、高不确定性的选择。

Y Combinator联合创始人Paul Graham也建议：别为了创业就退学，大学时光只有一次。

毕竟，对于大多数学生来说，利用在校资源、积累专业能力、再择机创业，可能比冒险退学更具可持续性。

传统的大学教育遭到“质疑”

AI浪潮的裹挟下，越来越多的名校学生选择辍学投身创业或直接进入企业，一部分原因不仅仅是机会的诱惑，更源于他们对传统大学教育在AI时代“价值”的怀疑。

1.大学课程与产业需求的脱节

在许多学生看来，大学现有的AI课程体系与行业的飞速发展存在明显错位。课程设计偏重于基础理论、算法推导和学术论文，而缺乏面向大规模应用的实战训练。

斯坦福商学院MBA学生近日公开表达不满，直言课程内容陈旧、实用性差，难以满足他们对知识与技能的期待。

学生指出，在生成式AI崛起背景下，学校课程还停留在十年前，部分课程甚至只是对Copilot 的浅层介绍，没有真正能提升竞争力的训练。

图源：MBA Watch

在大模型时代，核心竞争力来自算力、数据与落地场景，而这些资源几乎都掌握在OpenAI、Google、Anthropic、Meta等企业手中。

相比之下，即便是MIT、斯坦福学生在校内学习最前沿的课程，也可能发现自己掌握的技术与企业研发的差距越来越大。

小红书博主@ABX 提到，“美本的CS教育存在一个致命缺陷：它培养的是Computer scientists，而不是engineers。如果将理论应用到现实中，这一点很少被关注......学校环境就像在无菌实验室培养细菌，然后期望它们能在野外生存。”

图源：小红书@ABX

对于那些渴望尽快接触社会真实挑战的年轻人来说，辍学进入企业就成了更直接的路径。

而且AI领域的产业迭代速度远超学术研究，以大语言模型为例，从GPT-3到GPT-5，再到Claude、Gemini等新一代系统，三四年就会发生翻天覆地的变化。

而大学的研究项目从立项到发表通常需要几年时间，等论文刊出时，行业已经完成了新一轮升级，这种“时差”让不少学生质疑继续留在学术体系的意义。

2.现有教育环境下，如何重塑竞争力

在AI的冲击下，不仅是文科专业，包括STEM专业的学生，都会受到限制。

近日，在斯坦福大学发布的《煤矿中的金丝雀？关于人工智能近期就业影响的六个事实》一文中显示：在高度暴露于AI替代的岗位，如软件开发，22–25岁的年轻人就业率自2022年底至2025年中期下降了13%。

而拥有更多经验的中年或资深从业者，由于积累了隐性知识，反而更不容易被AI取代，部分岗位甚至因AI的辅助而出现增长。

这说明年轻人如果只依赖可被替代的技能，很容易在就业市场上遭遇打击。

这种现实差距也引发了学生对大学教育必要性的重新考虑。大学教育的意义，在于帮助学生培养那些难以被AI替代的核心能力：跨学科整合、批判性思维、复杂问题求解、人机协作。

在现实教育环境下，学生如何在AI时代，最大化大学教育的意义？

不少科技创业者与学者都给出了他们思考。

吴恩达在《机器学习思维》Machine Learning Yearning以及公开演讲中，多次强调AI时代的大学学习方式与以往截然不同。

他认为，传统教育过于依赖课堂与考试，而在AI快速迭代的环境下，学生必须学会以项目为导向、边学边做，把知识转化为实际应用。

他建议大学生主动走出课堂，寻找实习、科研或创业机会，把AI当作工具解决真实问题。

与过去相比，AI时代的学习需要一种创业者心态，不断实验、快速迭代、敢于失败。

就业上，学生要理解哪些技能易被替代，提前积累跨学科能力和隐性知识，创业上则要具备产品思维和市场洞察。

换句话说，大学不再只是获取学位的地方，而是一个训练批判性思维、创新实践和终身学习能力的平台。

在AI时代，大学学习的意义和方法正在改变。过去，学生更多依赖课堂和教材去积累知识，但今天，随着大模型和智能工具的普及，信息早已不是稀缺品。

从学生角度看，上大学不应再把自己定位成被动接受者，而是要主动成为问题解决者。

面对AI带来的机会和挑战，学生要在学校中学会如何与AI协作，如何跨学科整合资源，以及如何在快速变化的环境中保持持续学习的习惯。

学会在不确定性中探索，学会用创业者的心态去面对挑战，才是AI时代大学生真正的底层竞争力。

来源：外滩教育