摘要：她出身于华人移民工程师家庭，考入卡内基梅隆大学（CMU）后，在只差8门课毕业时毅然选择退学，获得彼得·蒂尔的 Thiel Fellowship 资助，全心投入创业。她先是联合创办了 AI 基础设施公司 Scale AI，之后又创立创作者平台 Passes。

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在很多人看来，读大学就是混一张文凭，拿到手就万事大吉。但在 AI 时代，最年轻的女富豪之一 Lucy Guo 却给出了截然不同的答案。

她出身于华人移民工程师家庭，考入卡内基梅隆大学（CMU）后，在只差8门课毕业时毅然选择退学，获得彼得·蒂尔的 Thiel Fellowship 资助，全心投入创业。她先是联合创办了 AI 基础设施公司 Scale AI，之后又创立创作者平台 Passes。

2025年，30岁的她因早年持有的 Scale AI 股权登上“全球最年轻白手起家女富豪”榜单。有意思的是，她并不“反对读大学”，反而建议年轻人——哪怕只读一两年，也要从中获取最宝贵的东西：结识一群聪明有野心的同伴，建立可延续一生的人脉与机会库。

她的建议非常务实：自己虽是“辍学创业”，但如果正在做选择，至少读一年大学是值得的。因为大学密度极高，能快速遇见未来的合伙人、早期员工、用户甚至投资人。与其把大学看成“必须走完的流程”，不如将其视为“可充分利用的平台”。这不是空话，而是她亲身实践后的复盘。

为什么要重新理解大学？

因为 AI时代，企业正把“可雇佣性”从“看学历”转向“看能力与作品”。企业越来越关注你能否真正做出东西：能否跑通数据管线、能否将小模型应用于真实业务、能否快速拆解用户需求并上线可用功能。

在这一背景下，大学的价值也在转变：它不再只是一张文凭颁发机构，而更像一个“低成本试错的安全场”。你可以借助实验室、导师、校友、产业课程、黑客松和孵化器等资源，不断将想法转化为可被验证的作品。

等到真正的机会来临——比如拿到独家数据、签下试点协议、拥有一批复购用户、收到可靠的种子投资意向——再考虑休学冲刺。这与“先读完书再说”并不冲突，而是一种更灵活的策略。

为了更清晰阐述，不妨将大学看作一个“最小可行平台”，简称 UMVP（University as Minimum Viable Platform）。

图中这 3 位都是知道了自己如何上大学的方法，所以早早退学了

核心思路明确：进入大学后，用12周时间运转“人脉—作品—问题—管道”的增长循环：

第一，找人：同学、学长、导师、企业顾问、校友基金、产业合作方。目标不是泛泛社交，而是以“合伙人约会”的方式高频交流——每周固定两晚约见6位互补型伙伴，先进行1～2周的小项目协作，检验默契再谈长远。

第二，做作品：将课程作业、实验课题、产业合作输出全部整合进同一代码库或原型，每两周向外部评审展示可运行版本。

第三，验证问题：完成至少20次深度用户访谈，强迫自己从“我觉得用户需要”转变为“用户愿意付费或花时间”。

第四，打通管道：打通学院产业合作、加速器、校友基金、企业试点和数据沙盒，让作品真正触及现实世界的反馈。

以这种节奏“使用大学”，你会发现很多曾被忽视的价值。比如导师，很多学生只在选课或要推荐信时才联系他们。而在 UMVP 中，导师至少分三类：学术导师提供方法论与严谨性，产业导师带来真实场景与需求，资本导师辅助判断路径与融资节奏。

再比如数据，AI 项目依赖高质量数据，学生往往难以获取。大学却提供了合规的数据入口：实验室、产业课程、企业数据试用协议及伦理审查流程。

这些资源单独获取成本高昂，但在大学里触手可及。你要做的不是“等待资源”，而是整合它们，构建“从问题到验证”的最短路径。

当然，我们也要坦诚面对风险。第一是幸存者偏差：辍学成功者终归是少数，必须设定“时间红线”。如果12周后没有任何外部信号——没有真实用户、没有试点协议、没有数据通路、没有合作意向——则应返回课堂完成学业，进行下一轮迭代。

第二是财务红线：清晰计算学费、生活费与机会成本，设定三个月、六个月、十二个月的里程碑与止损点。

如果你不打算创业，只想提升就业竞争力，UMVP 同样有效。AI 行业招聘正越来越“作品化”，许多团队更关注你的 GitHub 提交记录、在开源社区的贡献、实际问题的解决程度，而非仅凭成绩单做判断。

大学可帮你做三件事：第一，通过合作教育或实习，在真实团队中参与工程流程；第二，跨学科选课，融合统计、因果推断、系统设计、产品思维与工程实践；第三，公开作品，把课程大作业转化为可复现实验或可在线演示的小产品，哪怕是很简陋，也胜于空洞的描述。

你会发现，毕业前最有价值的不是“多一个A”，而是“多一个可点击的链接”，成为你与招聘者、合作伙伴、潜在客户对话的起点。

或许你会问：Lucy 到底从大学获得了什么？

中国的大学创业环境也越来越好

从她的分享来看，最关键的不是某一门课，而是“密度”——高浓度的优秀同辈、导师、资源与机会。她强调“一两年就足够吸收这些要素”，然后用一段时间全力试水；若在外部获得强烈信号则全力前进，否则回校夯实基础。

她本人的路径——在 CMU 积累工程与人脉、获得蒂尔基金支持、在数据与模型需求爆发前切入 AI 基础设施赛道、凭借早期股权享受平台级增长——本质是“利用大学-抓住窗口-放大收益”的组合策略。

这套方法未必能复制她的财富结果，但确实提供了一种在 AI 时代“既不被学历束缚，又不盲目冒进”的大学使用方式。

AI 时代的大学，既非“读了就管用”的保险箱，也不是“无用的象牙塔”。它更像一个大型加速场：你把人脉、作品、问题与通道同步推进，大学就成为你跃向下一阶段的跳板；若只视其为“等待安排”的地方，它最终也只是一纸文凭。

Lucy Guo 的故事之所以有价值，不在于她辍学，而在于她真正把大学当作平台，在关键节点跃出。许多人只看到“辍学”，却忽略了“如何用好大学”这一更深层次的命题。

最后，我想把问题交给你：如果给你一个学期，将大学当作最小可行平台来运作，你会选择哪条赛道？最想邀请哪三位伙伴加入？

欢迎在评论区分享你的计划，或你在校园中“把想法变成作品”的实战经验，让我们一起让这套方法变得更加实用！

来源：王煜全