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      大廠科學(xué)家紛紛入職大學(xué),是圖上岸嗎?

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      賽格特約作者 青柳

      大廠科學(xué)家入職高校,已成隱然可見的趨勢。

      開年僅2月,就有華為6級別專家宗良佳加盟華中科大,阿里云智能算法專家徐文偉加盟華東師大,騰訊科技高級研究員加盟中山大學(xué)等十多起從大廠流向大學(xué)的人事變動。

      有人說,他們肯定是在大廠卷不動了,所以逃了;也有人表示,一定是圖編制,一切為了上岸唄!

      具體到個(gè)人職業(yè)轉(zhuǎn)型,原因必然是多種多樣,但當(dāng)眾多大廠科研人員流向高校,甚至成為一股浪潮,就需要考察其背后的共性因素。


      大廠與大學(xué),誰更需要對方?

      傳統(tǒng)印象里,大學(xué)是知識生產(chǎn)的堡壘,先培養(yǎng)人才,后輸送企業(yè),他們運(yùn)用自己的知識促進(jìn)企業(yè)發(fā)展,這是經(jīng)典的路徑。

      不過,這一邊界似乎已經(jīng)沒有這么清晰,因?yàn)楫a(chǎn)學(xué)研在融合過程中,基本邏輯正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。實(shí)際情況是,不只是大學(xué)為大廠提供智力資源,反過來,大廠也在用一線的、前沿的、帶著炮火硝煙的專業(yè)知識,反哺給大學(xué)。

      此前就有一個(gè)案例,2017年,已是大廠高級工程師的付宇和妻子一起應(yīng)聘到武漢軟件工程職業(yè)學(xué)院擔(dān)任老師,來到高職從事大數(shù)據(jù)專業(yè)的教學(xué)。付宇很快發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的短板——教材更新慢。

      “2010年至2020年大數(shù)據(jù)專業(yè)發(fā)展很快,產(chǎn)業(yè)一線進(jìn)步神速,而課堂教學(xué)內(nèi)容有些滯后,學(xué)生學(xué)的是陳舊的知識點(diǎn)?!备队钤趯W(xué)校的安排下,與其他老師合作,很快以主編或者副主編的身份推出了《Python程序設(shè)計(jì)教程》《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Java語言描述)(微課版)》等6本教材。

      這個(gè)故事在一度在媒體上廣為流傳。相比于高頭講章,大廠員工的知識無疑經(jīng)過了某種檢驗(yàn)——在競爭格外慘烈的科技行業(yè),大廠員工的知識需要真正地帶來業(yè)績。這種“實(shí)操”的臨場感,恰恰是高校不具備的。

      所以,從這個(gè)層面說,與其說大廠員工需要高校,倒毋寧說,是高校更需要兼具理論和實(shí)踐能力的大廠科學(xué)家。


      論研發(fā)投入,大廠遠(yuǎn)超大學(xué)

      大學(xué),一方面因?yàn)槠淙找娣忾]的論文圈子游戲,而與社會需求相脫節(jié);另一方面,在研發(fā)資金的投入規(guī)模上,大學(xué)也已經(jīng)被企業(yè)完全甩開。

      最近十年,華為研發(fā)投入總額超過1.1萬億元;最近五年,騰訊研發(fā)投入總計(jì)超過2360億元。試問中國有哪一所大學(xué)可以擁有如此龐大的資金用于研發(fā)?辦學(xué)經(jīng)費(fèi)排名最高的清華,年預(yù)算也僅在400億左右,并且不能全部用于研發(fā)投入。


      今年2月初,歐盟委員會發(fā)布了《2024年歐盟工業(yè)研發(fā)投資記分牌》,谷歌母公司Alphabet以398億歐元的研發(fā)投入位居榜首,Meta和蘋果,分別位列第二和第三,華為以190億歐元的研發(fā)投入位列第六,成為排名最高的中國企業(yè),騰訊和阿里也進(jìn)入前20強(qiáng)。

      歐盟發(fā)布的這份榜單涵蓋了全球2023會計(jì)年度研發(fā)投資額最多的2000家企業(yè),這些企業(yè)的研發(fā)投資總額達(dá)到了12570億歐元,占全球商業(yè)研發(fā)的85%以上。其中,排名前50的企業(yè)貢獻(xiàn)了總量的40%。

      頭部企業(yè)研發(fā)投入占大頭,已成全球性現(xiàn)象。在中國,根據(jù)全國工商聯(lián)的發(fā)布數(shù)據(jù),2024年民營企業(yè)500強(qiáng)的研發(fā)總投入在1.81萬億元,而華為、騰訊、阿里三家相加就超過了3000億元,占比超15%,如果算上前10強(qiáng)總數(shù),比例也在30%左右。

      所以,從研發(fā)投入的數(shù)據(jù)來看,沖殺在產(chǎn)業(yè)競爭的一線大廠,已經(jīng)挑起了創(chuàng)新大梁。正如國家領(lǐng)導(dǎo)人在民企作用里提的“56789”一說,其中的“7”,就代表著70%以上的技術(shù)創(chuàng)新成果由民營企業(yè)提供。

      至于像量化幻方這樣的傳奇企業(yè),可謂完全不按照套路出牌。早在2020年,梁文鋒團(tuán)隊(duì)就用超過10億元購買英偉達(dá)A100芯片1萬張,可以說,量化幻方是資本市場上一頭沉默的、隱形的巨獸。在聘用應(yīng)屆畢業(yè)生時(shí),DeepSeek動輒開出150萬年薪,比大廠給的薪資更加有競爭力。


      圖片來自 晚點(diǎn)

      大廠招攬了數(shù)以萬計(jì)的碩士、博士,除了產(chǎn)品線,也搭建了眾多科研機(jī)構(gòu),讓他們從事更加基礎(chǔ)的研究工作。

      例如,華為有分布全球各地的實(shí)驗(yàn)室、研究所,騰訊有七大實(shí)驗(yàn)室矩陣,早在2016年開始就在西雅圖布局AI實(shí)驗(yàn)室,阿里有之江實(shí)驗(yàn)室和各種研發(fā)小團(tuán)隊(duì)。這些企業(yè)科學(xué)家,和全球最優(yōu)秀的科技企業(yè)研發(fā)人員站在同一起跑線競爭,沒有論文壓力,沒有職稱壓力,只有回應(yīng)市場與行業(yè)的研發(fā)壓力,久而久之,其戰(zhàn)斗力足以掠殺溫室里的花朵。

      而量化幻方旗下的DeepSeek團(tuán)隊(duì),本質(zhì)上,這其實(shí)是一個(gè)掛在企業(yè)名下的前沿實(shí)驗(yàn)室隊(duì)伍,他們既沒有營收壓力,也沒有融資壓力,更沒有論文壓力,最后反而趟出了一條奇路。

      不客氣地說,當(dāng)大學(xué)教授標(biāo)榜自己發(fā)了多少篇AI論文,這些大廠科學(xué)家則必須用具體的產(chǎn)品成敗來證明自己的價(jià)值。一旦競爭失敗,就必須內(nèi)部轉(zhuǎn)崗或向外尋找下家,這種壓力可比“非升即走”要大得多。

      所以,綜合科研的水平與能力,大廠科學(xué)家在實(shí)踐上秒殺大學(xué)研究者,而在理論上則擁有平視對方的能力。某種程度上,大廠科學(xué)家向大學(xué)流動,是一種人才自然溢出效應(yīng)。而隨著雙方規(guī)模、層級接近,可以預(yù)見,未來還會出現(xiàn)科學(xué)家在大廠和大學(xué)之間多次流動的現(xiàn)象。


      工程師、創(chuàng)業(yè)家與科學(xué)家

      曾幾何時(shí),馬云曾說過,阿里巴巴要向社會輸送人才。這一表達(dá)一度被認(rèn)為是阿里試圖裁員的換一種表達(dá)。但企業(yè)人員從來就是在流動狀態(tài)的,而大廠出來的員工,不論是主動離職還是被動裁員,為什么會獨(dú)有其光環(huán)?

      例如,早期大廠出來的主要是經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師,這些人往往可以成為中小企業(yè)的技術(shù)骨干,做個(gè)總監(jiān)之類的十分平常。當(dāng)然,隨著此類現(xiàn)象增多,也出現(xiàn)了一些爭議問題,例如“××味兒”之類的負(fù)面標(biāo)簽。但總體上,這是因?yàn)榇髲S的光芒太過耀眼,而引發(fā)的反噬。

      大廠還向社會貢獻(xiàn)了一批創(chuàng)業(yè)家,像滴滴的創(chuàng)始人程維、拼多多的黃崢、宇樹科技的王興興都曾在大廠工作。

      在“雙創(chuàng)”最鼎盛的2016年,曾有媒體做過不完全統(tǒng)計(jì),其中,前阿里員工創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目約680個(gè),前騰訊員工創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目429個(gè),前百度員工創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目321個(gè),這些創(chuàng)業(yè)家的創(chuàng)業(yè)旅途必然九死一生,正如王堅(jiān)院士說的,很多項(xiàng)目死了,都變成了創(chuàng)新生態(tài)中的“黑土地”,滋養(yǎng)著那些鎂光燈下的創(chuàng)業(yè)成功者。


      但他們的行動本身,讓大廠作為工程師和創(chuàng)業(yè)家的“黃埔軍?!?,變成一個(gè)毋庸置疑的事實(shí)。而近年來出現(xiàn)的高級別科研人員流向大學(xué)的現(xiàn)象,只不過是大廠研發(fā)投入規(guī)模越來越大,科研水平越來越高,所帶來的另一種人才溢出現(xiàn)象。

      對于這些擁有高學(xué)歷和一線項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的人才來說,編制并非是更重要的。重要的是找到合適自己的賽道,比如企業(yè)科研必然會存在追求短期效益的挑戰(zhàn),大學(xué)會出現(xiàn)脫離實(shí)際的問題,頂尖人才最看重的是什么樣的科研環(huán)境和賽道,有利于發(fā)揮自己的科研優(yōu)勢。

      所以大廠科學(xué)家的流入和流出,實(shí)際上是一種“反上岸”的行為,他們在相對封閉的高校和相對開放的大廠之間實(shí)現(xiàn)了自由流動,得益于市場的賦能,既是對知識的尊重,也是對自我的認(rèn)同。

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