AI 巨头批量「挖角」高校教授，研究重心加速向产业转移

Anthropic、OpenAI、Meta、DeepMind 等头部 AI 公司正从顶尖高校批量招募教授，计算机科学家只是其中一支，经济学家、理论物理学家、分析哲学家同样被纳入麾下。这一趋势正在系统性改变 AI 研究的产业链格局：研究的重心正从大学校园向硅谷加速转移。

学术人才大规模流向产业

据调查，仅在 Anthropic、OpenAI、Meta 和 DeepMind 四家公司中，目前在岗或曾经任职的教授就已超过 80 人，其中绝大多数是计算机科学家。Anthropic 近期表现尤为激进：该公司本月聘用了 UC Berkeley 电子工程与计算机科学系主任，还在数周内接连招揽了斯坦福的经济学家、马里兰大学的理论物理学家以及 UT Austin 的分析哲学教授。OpenAI 同样雇佣了顶级数学家和物理学家，其中包括研究黑洞与弦理论的学者；Meta 的 AI 实验室也在 6 月底新增了至少三位计算机科学教授。

产业吸引力：算力、数据与薪酬

AI 公司对学术人才的吸引力体现在三个层面：

• 算力资源：训练前沿模型所需的计算规模远超大学所能提供的范围
• 数据规模：只有大型 AI 公司能积累足够体量的高质量训练数据
• 薪酬水平：科技公司开出的薪资让多数学术职位难以匹敌

DeepMind AI 安全与对齐部门负责人、UC Berkeley 计算机科学家 Anca Dragan 表示，她接受这份工作部分是为了获得「在安全前沿取得进展所需的数据、算力和预算」。此外，特朗普政府近期对科研拨款的削减，进一步拉大了高校与产业界之间的资源鸿沟。

开放研究传统的退潮

AI 巨头从大学挖角并非新鲜事。2013 年 Google 就以 4400 万美元收购了多伦多大学三位 AI 研究者创办的公司；Facebook 聘请 NYU 教授 Yann LeCun 建立 AI 实验室；Uber 更是从卡内基梅隆大学一次性带走了约 40 名研究人员投入自动驾驶研究。

但与过去不同的是，开放研究的氛围正在退潮。OpenAI 在创立之初曾承诺「强烈鼓励研究人员发表成果」，但随着前沿人才高度集中于企业，越来越多的研究被关在内部进行。佐治亚理工学院计算机科学教授 Humphrey Shi（已于去年秋加入 NVIDIA 担任副总裁）直言：「重要的研究如今很多都在产业界完成。如果你想做一些真正有意义的事情，你大概率会加入这些机构之一。」

双面效应与飞轮循环

人才流失并非全然负面。一些教授只是从学校借调至企业，未来可能带着前沿经验回归学界——Dragan 目前正准备在 UC Berkeley 开设一门关于 AI 安全的小型博士研讨课。产业内的研究节奏也更快，无需申请经费、无需等待漫长的同行评审。

但短期内，负面影响正在显现：大学正在失去培养下一代研究者的师资力量，而顶尖博士候选人正越来越多地直接进入 AI 公司，或干脆放弃读博计划。

正如报道所总结的，这一趋势正在形成飞轮效应——更多学者被产业吸纳，AI 研究的中心就离大学更远，进而促使更多研究者选择离开。Stanford 计算机科学家 Chris Gregg 对此评论道：「如果最好的研究在这些公司里发生，我当然希望同事和教师也在那里。你会追随研究的中心走，而如果中心碰巧在公司里，那就这样吧。」