大厂科学家纷纷入职大学,是图上岸吗?
创始人
2025-03-14 12:02:25
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近年来,大厂科学家纷纷入职大学的现象引发热议。有人质疑他们是为了“图上岸”,但这种观点或许过于片面。大厂科学家拥有丰富的实践经验和前沿技术,他们的加入为大学带来了新的活力和视角。这些科学家能将工业界的先进理念与学术研究相结合,促进产学研的深度融合,推动学科的发展与创新。他们的到来并非仅仅是寻求一份安稳的工作,更是为了在教育领域发挥更大的价值,培养出更符合社会需求的人才,为科技进步贡献力量。这是一种双赢的选择,不应被简单地误解。


大厂科学家入职高校,已成隐然可见的趋势。


开年仅2月,就有华为6级别专家宗良佳加盟华中科大,阿里云智能算法专家胡仁君加盟华东师大,腾讯科技高级研究员加盟中山大学等十多起从大厂流向大学的人事变动。


有人说,他们肯定是在大厂卷不动了,所以逃了;也有人表示,一定是图编制,一切为了上岸呗!


具体到个人职业转型,原因必然是多种多样,但当众多大厂科研人员流向高校,甚至成为一股浪潮,就需要考察其背后的共性因素。


大厂与大学,谁更需要对方?


传统印象里,大学是知识生产的堡垒,先培养人才,后输送企业,他们运用自己的知识促进企业发展,这是经典的路径。


不过,这一边界似乎已经没有这么清晰,因为产学研在融合过程中,基本逻辑正在发生转变。实际情况是,不只是大学为大厂提供智力资源,反过来,大厂也在用一线的、前沿的、带着炮火硝烟的专业知识,反哺给大学。


此前就有一个案例,2017年,已是大厂高级工程师的付宇和妻子一起应聘到武汉软件工程职业学院担任老师,来到高职从事大数据专业的教学。付宇很快发现教学中的短板——教材更新慢。


“2010年至2020年大数据专业发展很快,产业一线进步神速,而课堂教学内容有些滞后,学生学的是陈旧的知识点。”付宇在学校的安排下,与其他老师合作,很快以主编或者副主编的身份推出了《Python程序设计教程》《数据结构(Java语言描述)(微课版)》等6本教材。


这个故事在一度在媒体上广为流传。相比于高头讲章,大厂员工的知识无疑经过了某种检验——在竞争格外惨烈的科技行业,大厂员工的知识需要真正地带来业绩。这种“实操”的临场感,恰恰是高校不具备的。


所以,从这个层面说,与其说大厂员工需要高校,倒毋宁说,是高校更需要兼具理论和实践能力的大厂科学家。


论研发投入,大厂远超大学


大学,一方面因为其日益封闭的论文圈子游戏,而与社会需求相脱节;另一方面,在研发资金的投入规模上,大学也已经被企业完全甩开。


最近十年,华为研发投入总额超过1.1万亿元;最近五年,腾讯研发投入总计超过2360亿元。试问中国有哪一所大学可以拥有如此庞大的资金用于研发?办学经费排名最高的清华,年预算也仅在400亿左右,并且不能全部用于研发投入。



今年2月初,欧盟委员会发布了《2024年欧盟工业研发投资记分牌》,谷歌母公司Alphabet以398亿欧元的研发投入位居榜首,Meta和苹果,分别位列第二和第三,华为以190亿欧元的研发投入位列第六,成为排名最高的中国企业,腾讯和阿里也进入前20强。


欧盟发布的这份榜单涵盖了全球2023会计年度研发投资额最多的2000家企业,这些企业的研发投资总额达到了12570亿欧元,占全球商业研发的85%以上。其中,排名前50的企业贡献了总量的40%。


头部企业研发投入占大头,已成全球性现象。在中国,根据全国工商联的发布数据,2024年民营企业500强的研发总投入在1.81万亿元,而华为、腾讯、阿里三家相加就超过了3000亿元,占比超15%,如果算上前10强总数,比例也在30%左右。


所以,从研发投入的数据来看,冲杀在产业竞争的一线大厂,已经挑起了创新大梁。正如在民企作用里提的“56789”一说,其中的“7”,就代表着70%以上的技术创新成果由民营企业提供。


至于像量化幻方这样的传奇企业,可谓完全不按照套路出牌。早在2020年,梁文锋团队就用超过10亿元购买英伟达A100芯片1万张,可以说,量化幻方是资本市场上一头沉默的、隐形的巨兽。在聘用应届毕业生时,DeepSeek动辄开出150万年薪,比大厂给的薪资更加有竞争力。


图片来自:晚点


大厂招揽了数以万计的硕士、博士,除了产品线,也搭建了众多科研机构,让他们从事更加基础的研究工作。


例如,华为有分布全球各地的实验室、研究所,腾讯有七大实验室矩阵,早在2016年开始就在西雅图布局AI实验室,阿里有之江实验室和各种研发小团队。这些企业科学家,和全球最优秀的科技企业研发人员站在同一起跑线竞争,没有论文压力,没有职称压力,只有回应市场与行业的研发压力,久而久之,其战斗力足以掠杀温室里的花朵。


而量化幻方旗下的DeepSeek团队,本质上,这其实是一个挂在企业名下的前沿实验室队伍,他们既没有营收压力,也没有融资压力,更没有论文压力,最后反而趟出了一条奇路。


不客气地说,当大学教授标榜自己发了多少篇AI论文,这些大厂科学家则必须用具体的产品成败来证明自己的价值。一旦竞争失败,就必须内部转岗或向外寻找下家,这种压力可比“非升即走”要大得多。


所以,综合科研的水平与能力,大厂科学家在实践上超过了大学研究者,而在理论上则拥有平视对方的能力。某种程度上,大厂科学家向大学流动,是一种人才自然溢出效应。而随着双方规模、层级接近,可以预见,未来还会出现科学家在大厂和大学之间多次流动的现象。


工程师、创业家与科学家


曾几何时,马云曾说过,阿里巴巴要向社会输送人才。这一表达一度被认为是阿里试图裁员的换一种表达。但企业人员从来就是在流动状态的,而大厂出来的员工,不论是主动离职还是被动裁员,为什么会独有其光环?


例如,早期大厂出来的主要是经验丰富的工程师,这些人往往可以成为中小企业的技术骨干,做个总监之类的十分平常。当然,随着此类现象增多,也出现了一些争议问题,例如“××味儿”之类的负面标签。但总体上,这是因为大厂的光芒太过耀眼,而引发的反噬。


大厂还向社会贡献了一批创业家,像滴滴的创始人程维、拼多多的黄峥、宇树科技的王兴兴都曾在大厂工作。


在“双创”最鼎盛的2016年,曾有媒体做过不完全统计,其中,前阿里员工创业项目约680个,前腾讯员工创业项目429个,前百度员工创业项目321个,这些创业家的创业旅途必然九死一生,正如王坚院士说的,很多项目死了,都变成了创新生态中的“黑土地”,滋养着那些镁光灯下的创业成功者。


但他们的行动本身,让大厂作为工程师和创业家的“黄埔军校”,变成一个毋庸置疑的事实。而近年来出现的高级别科研人员流向大学的现象,只不过是大厂研发投入规模越来越大,科研水平越来越高,所带来的另一种人才溢出现象。


对于这些拥有高学历和一线项目经验的人才来说,编制并非更重要的。重要的是找到合适自己的赛道,比如企业科研必然会存在追求短期效益的挑战,而大学会出现脱离实际的问题;顶尖人才最看重的是什么样的科研环境和赛道,有利于发挥自己的科研优势。


所以大厂科学家的流入和流出,实际上是一种“反上岸”的行为,他们在相对封闭的高校和相对开放的大厂之间实现了自由流动,得益于市场的赋能,既是对知识的尊重,也是对自我的认同。


本文来自微信公众号:赛格大道,作者:青柳

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