在美国AI创业热潮中，辍学正被部分年轻创始人当作彰显决心与速度的荣誉象征，这一现象由多重因素交织催生。生成式AI领域累计融资已超250亿美元，算力与数据向头部快速聚集，时间被视为最稀缺资源，促使一些人急于提前投身创业赛道。文化层面有泰尔奖学金等机制鼓励在校创业者休学，强化先占先赢的叙事，路演语境也常将辍学包装成破釜沉舟的强信号。一些名校内部出现两类取向，一类是加速派为抢占技术窗口直接创业，另一类是末日派出于对AGI风险的担忧转向AI安全与对齐相关的非营利或初创机构，如哈佛、MIT的学生加入相关研究与实验室。社会舆论一边传递AI从不等人的紧迫感，一边也有高校与业内人士提醒需审慎看待这一趋势。
现实案例显示，2025年一批受关注的AI项目中，不少由18到23岁的辍学生发起，业务覆盖编程工具、招聘、合规自动化等方向，个案估值被报道至数十亿至近100亿美元，例如Cognition、Anysphere、Mercor。这类辍学神话往往带有高度选择性与幸存者偏差，更广泛的统计表明高增长企业创始人中位年龄约在45岁，AI领域领军人物如Demis Hassabis与Ilya Sutskever都拥有深厚学术背景。风投机构的共识是更看重团队的交付速度、需求验证与技术壁垒，而非辍学标签本身，没有用户增长的辍学者只是失业者，真正具备商业价值的是那些已有客户的毕业生。单纯以辍学为荣容易忽视背后所需的持续执行力与资源支撑。
辍学并非通往成功的必然捷径，其隐性成本与失败率值得认真考量。国际学生可能面临签证与身份限制，切断校园渠道意味着失去校招、导师与科研等长期资源，高压创业还会带来显著的心理压力与不确定性。部分学生受FOMO错失恐惧驱动做出冲动决策，而多位业内人士如Paul Graham明确提醒不要仅为创业而辍学。从更宏观角度看，AI对就业的结构性冲击并不均衡，有研究预测生成式AI将在未来十年影响美国约6%到7%的劳动力，经济下行期采用速度可能更快，但不同岗位与人群受影响程度差异很大，将辍学等同于竞争力并不成立。对于准备辍学的同学，应先验证不可等待的商业假设是否成立，评估现金流与心理承受力并保留可回炉的退路，例如休学而非退学、与学校保持研究或课程连接，优先争取能加速验证的实习、实验室、开源项目与小额资助。高校与导师可加快课程与产业协同，提供更多边学边做的项目制与孵化器通道，并设置阶段性休学与返校机制以降低试错成本。投资人则应在速度叙事之外系统评估团队的交付记录、技术护城河、单位经济与治理，避免被单一标签左右判断。
