美国留学

三年内，顶尖高中生靠真本事直进大厂拿到三十万以上年薪，这个路子正在从美国的试点走向中国的可行方案。

先看已经发生的事。2025年，硅谷的Palantir启动了Meritocracy Fellowship，第一批从五百多名申请者里选出了二十二名高中毕业生，给四个月带薪实*，每月五千四百美元。

开始几周，他们上西方文明和美国历史，接着直接投入实战，做国防数据优化这种硬任务。

不少人为此放弃了常春藤录取。

公司CEO Alex Karp公开说，大学不再是可靠的培训地，招聘要看能力。

项目在2025年十一月开启第二批，明确第三批在2026年秋季继续，薪资不变，要求高中毕业证，SAT至少一千四百六十或ACT三十三，不能同时在读大学。

入选者普遍反馈，第三或第四周就能判断自己是否适合公司文化。

表现好的可以直接转全职，公司把这条路径称为“Palantir Degree”，也就是你在这四个月和后续工作里证明自己，比一纸文凭更有用。

这不是孤例。

彼得·蒂尔的Thiel Fellowship一直资助二十三岁以下的年轻人跳过大学去做东西，一次十万美元。

到2025到2026年，硅谷出现更多非传统招聘尝试，Z世代对“大学值不值”讨论越来越热，很多高中生选择创业或直接就业。

Palantir成了这条路径的样板：不问文凭，问能不能上手，能不能交付。

把视角拉回中国。2026届大厂校招全面启动，AI相关岗位猛增。

阿里说AI岗位占比超过六成，字节研发类岗位增长百分之二十三，腾讯公开表示欢迎不同学历和院校的候选人。

但现在还没有明确的“高中生直招”。

一个明显的变化是企业在看人时更重技能和实*经验，学历从硬门槛慢慢变成加分项。

AI人才仍然紧缺，顶尖人才年薪三十万以上很常见，普通岗位竞争很激烈。

各平台的数据也显示，“高中生进大厂”的搜索热度在2025年后持续上升，但尚未出现大规模的高中直招案例，更多是靠自学编程和实战项目破圈。

为什么会走到这一步？

原因不复杂。

第一，技术迭代变快。

模型更新、基础库升级、工具链变化，很多大学课程更新跟不上企业的节奏。

企业要的是能在三个月内把一个模块写出来、能接上API、能跑通流程的人。

第二，培养成本问题。

企业内部的实战培训，能把人丢进项目里边学边做，这比在课堂里讲理论更快，投入也更可控。

第三，筛选工具变化。

过去大学文凭是一个筛选信号，但这个信号的强度在下降。

教育经济学里，文凭是一个信号，不是能力本身。

企业发现，开源代码、线上比赛成绩、项目作品、实*评价，这些都是更直接、更稳定的能力证明。

第四，年轻人对债务和时间成本更敏感。

美国大学费用高，很多家长和学生不愿意背债。

中国虽然不是这种费用水平，但时间成本一样存在。

能早一年进入行业，早一年积累，很多人愿意试。

Palantir的操作还给出一个要点：实战环境要有明确的任务，要有快速反馈，要有直接的转正路径。

四个月的强度很高，从文化和知识入门，到真实项目，期间有清晰的评估点，第三或第四周就能判断适合与否。

这点很关键，因为企业不愿意把试错拉太长。

另一个要点是入选门槛虽然不看文凭，但看基础能力，SAT或ACT成绩只是一个参考线，更多还是看你能不能写代码、能不能读懂文档、能不能和团队协作。

这套思路传到中国，落地不会是复制粘贴。

有几个现实的约束。

第一，用工合规。

高中毕业生在中国可能有一部分未满十八岁，企业在合同和上岗岗位上有限制。

第二，薪酬体系。

很多大厂的薪酬等级和晋升路径围绕学历设计，短期内不会完全打破。

第三，校招流程。

企业的校招节奏和资源配置是围绕高校毕业季安排的，要为高中生开新通道，需要新的流程和人力。

第四，家长和学校的观念。

很多人还是会把大学当成唯一的安全路径，改变需要时间。

但趋势已经很明确。

企业越发看重能做什么，而不是从哪毕业。

这在AI岗上最明显。

一个能把数据清洗、模型训练、推理服务搭起来的人，远胜过一串课程名。

一个能用Git把仓库管理好、能写出清晰文档的人，比一个漂亮的校名更实用。

你提一段自己的代码，链接到GitHub仓库，能跑，能测，能复用，这就是能力的证据。

有开源贡献、有线上比赛成绩、有实际项目，这些在简历上越来越有分量。

罗振宇在2026年的跨年演讲提出“去文凭时代”，并说三年内中国会出现顶尖高中生跳过大学直接进大厂拿高薪。

他的方向是对的，但节奏要看三个变量。

第一，企业的用工风险承受度。

大厂要不要承担新路径的试错成本，取决于业务压力和人才短缺程度。

AI落地越多，越缺人，就越可能开放新通道。

第二，第三方评价的成熟度。

如果有行业认可的技能考试、作品评估、竞赛认证，企业就更易于放宽学历。

现在已经出现各种AI工程师认证、赛道比赛，但影响力还在积累。

第三，标杆效应。

如果有一两家头部公司公开设高中生通道，并把成功案例讲清楚，其他公司会跟进。

这在硅谷已经发生，Palantir带了个头，其他公司会观察它的转正率和后续表现。

中国的公司会看业务收益和品牌风险，等确定再开放。

到2029年左右，出现少量顶尖高中生直进大厂、拿到三十万以上年薪，我认为概率很高，但不会成为主流。

更可能的路径是先在小团队或者外包方做项目，积累作品和评价，再通过社招或实*转正进大厂。

也可能先进入AI训练、数据标注、自动化测试这类岗位，做出成绩，转到研发或平台岗。

这些岗位对学历的硬门槛更低，对能力的观察更快。

企业会用更长的试用期、更密集的任务评审来降低风险。

薪资会和可交付挂钩，做出结果就涨，不做出结果就离开。

不同公司会给不同的入口，比如技术支持、开发工具团队、模型运营，这些都是可进入的点。

对家长和学生，我的建议很具体。

第一，把时间投到能立刻使用的技能。

Python、SQL、Linux、Git、Docker、一个云平台的基本操作，这些是打底。

第二，做三个能跑的作品。

一个聊天机器人能调用主流模型的API，有日志，有错误处理；一个数据管道能从公开源抓取数据，清洗，存储，做简单分析；一个服务端程序能提供接口，能部署，能监控。

第三，放到公开平台。

GitHub仓库要有清晰的readme，要有测试，要有版本记录。

第四，参加几场比赛。

Kaggle、天池、开源项目的issue修复，都算。

第五，找实战入口。

小公司、外包、众包平台都可以，关键是拿到真实任务，并能在简历上写出结果和影响。

第六，学会在面试中讲清楚你是怎么解决问题的，不要背概念，要讲过程、数据、工具、结果。

大学有没有用？

有。

系统思维、学术基础、人脉资源，这些是大学的强项。

只不过，这些价值不再是唯一通道。

对不擅长应试但能做事的年轻人，路子在变多。

把握住这条“能做就行”的路，需要清晰的目标和持续的产出。

企业不会为了一个口号改变，它会为了业绩和交付改变。

Palantir给出了一个清楚的样例：四个月高强度训练，明确评估，能上手就留下。

中国公司也在调整：岗位描述更细，技能要求更清楚，实*转正更快。

最后，把这件事和过去的“学历扩招”对比就看明白了。

过去的路径是先把学历扩大，再在企业里筛选。

现在的路径是先用任务筛选，再看有没有必要去读大学补基础。

这不是否定大学，而是把顺序调了。

既然顺序在变，你要把时间用在文凭，还是用在能落地的本事？

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