賽格特約作者 青柳

大廠科學家入職高校，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等十多起從大廠流向大學的人事變動。

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！

具體到個人職業(yè)轉(zhuǎn)型，原因必然是多種多樣，但當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，誰更需要對方？

傳統(tǒng)印象里，大學是知識生產(chǎn)的堡壘，先培養(yǎng)人才，后輸送企業(yè)，他們運用自己的知識促進企業(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，因為產(chǎn)學研在融合過程中，基本邏輯正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。實際情況是，不只是大學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。

此前就有一個案例，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)學院擔任老師，來到高職從事大數(shù)據(jù)專業(yè)的教學。付宇很快發(fā)現(xiàn)教學中的短板——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)一線進步神速，而課堂教學內(nèi)容有些滯后，學生學的是陳舊的知識點。”付宇在學校的安排下，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——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“實操”的臨場感，恰恰是高校不具備的。

所以，從這個層面說，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踐能力的大廠科學家。

論研發(fā)投入，大廠遠超大學

大學，一方面因為其日益封閉的論文圈子游戲，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)投入總計超過2360億元。試問中國有哪一所大學可以擁有如此龐大的資金用于研發(fā)？辦學經(jīng)費排名最高的清華，年預算也僅在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)，騰訊和阿里也進入前20強。

歐盟發(fā)布的這份榜單涵蓋了全球2023會計年度研發(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，梁文鋒團隊就用超過10億元購買英偉達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，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

大廠招攬了數(shù)以萬計的碩士、博士，除了產(chǎn)品線，也搭建了眾多科研機構(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驗室、研究所，騰訊有七大實驗室矩陣，早在2016年開始就在西雅圖布局AI實驗室，阿里有之江實驗室和各種研發(fā)小團隊。這些企業(yè)科學家，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團隊，本質(zhì)上，這其實是一個掛在企業(yè)名下的前沿實驗室隊伍，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，當大學教授標榜自己發(fā)了多少篇AI論文，這些大廠科學家則必須用具體的產(chǎn)品成敗來證明自己的價值。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，大廠科學家在實踐上秒殺大學研究者，而在理論上則擁有平視對方的能力。某種程度上，大廠科學家向大學流動，是一種人才自然溢出效應(yīng)。而隨著雙方規(guī)模、層級接近，可以預見，未來還會出現(xiàn)科學家在大廠和大學之間多次流動的現(xiàn)象。

工程師、創(chuàng)業(yè)家與科學家

曾幾何時，馬云曾說過，阿里巴巴要向社會輸送人才。這一表達一度被認為是阿里試圖裁員的換一種表達。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，為什么會獨有其光環(huán)？

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

大廠還向社會貢獻了一批創(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，其中，前阿里員工創(chuàng)業(yè)項目約680個，前騰訊員工創(chuàng)業(yè)項目429個，前百度員工創(chuàng)業(yè)項目321個，這些創(chuàng)業(yè)家的創(chuàng)業(yè)旅途必然九死一生，正如王堅院士說的，很多項目死了，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“黃埔軍校”，變成一個毋庸置疑的事實。而近年來出現(xiàn)的高級別科研人員流向大學的現(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。

對于這些擁有高學歷和一線項目經(jīng)驗的人才來說，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)，大學會出現(xiàn)脫離實際的問題，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。

所以大廠科學家的流入和流出，實際上是一種“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，也是對自我的認同。