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，前騰訊員工創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目429個，前百度員工創(chuàng)業(yè)項(xiàng)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(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。