AI人才大戰(zhàn)正讓學(xué)術(shù)界陷入前所未有的危機(jī)！博士生月津貼只有幾千美元，卻要面對(duì)硅谷百萬(wàn)年薪的誘惑；實(shí)驗(yàn)室為一塊顯卡焦頭爛額，大廠卻豪擲千億買(mǎi)GPU。博士生本是科研與教學(xué)的支柱，如今卻加速流向產(chǎn)業(yè)。教授擔(dān)心學(xué)生半路跳槽，政府和高校的補(bǔ)救也遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上。未來(lái)的 AI突破，還能出現(xiàn)在大學(xué)實(shí)驗(yàn)室嗎？

博士生的處境，正在被AI風(fēng)暴徹底改寫(xiě)。

哈佛博士每個(gè)月拿著4205美元津貼，而硅谷AI公司一開(kāi)口，就是百萬(wàn)年薪。

實(shí)驗(yàn)室里博士生還在為一塊顯卡焦頭爛額，大廠卻揮金如土買(mǎi)下千億GPU集群。

這場(chǎng)人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)，正在把學(xué)術(shù)界推向前所未有的危機(jī)。

哈佛教授David Alvarez-Melis甚至坦言：

大家都有一點(diǎn)怕錯(cuò)過(guò)的感覺(jué)

這不僅是一場(chǎng)產(chǎn)業(yè)的淘金熱，更是一場(chǎng)動(dòng)搖學(xué)術(shù)根基的地震。

博士生的尷尬：一邊領(lǐng)補(bǔ)貼，一邊看人拿百萬(wàn)年薪

博士生和AI公司之間的薪資，已經(jīng)從「差距」變成了「天塹」。

在哈佛，計(jì)算機(jī)博士生的月津貼只有4205美元，一年大約僅5萬(wàn)美元。

而在硅谷，AI公司給博士生開(kāi)出的起薪，動(dòng)輒就是百萬(wàn)美元。

即便是提升補(bǔ)貼，也依舊杯水車(chē)薪。

2023年，CMU大學(xué)把博士生的最低津貼從2.7萬(wàn)美元漲到3萬(wàn)美元，但相比行業(yè)的薪水，這幾乎沒(méi)有任何競(jìng)爭(zhēng)力。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Vincent Conitzer直言：

學(xué)生本來(lái)就不指望能拿和業(yè)界一樣的薪水，但當(dāng)差距越來(lái)越大時(shí)，就不得不擔(dān)心了。

而且，這并非美國(guó)獨(dú)有的矛盾。

在澳大利亞，博士生的標(biāo)準(zhǔn)津貼約為AU$33,511/年，但最低工資標(biāo)準(zhǔn)約AU$47,627/年，不少候選人因此被勸退。

在英國(guó)，UKRI也不得不出手，從2025年秋季開(kāi)始，將最低博士生津貼提高8%，新標(biāo)準(zhǔn)為￡20,780/年，試圖更貼近生活成本。

與此同時(shí)，產(chǎn)業(yè)界的誘惑卻越來(lái)越強(qiáng)烈。

Meta曾被曝出向OpenAI頂尖人才提供1億美元簽約獎(jiǎng)金，試圖用金錢(qián)強(qiáng)行挖人。

不少科技公司在招聘具有AI或機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的工程師時(shí)，還會(huì)額外給予高達(dá)20萬(wàn)美元的薪酬溢價(jià)。

學(xué)術(shù)界的「窮養(yǎng)博士」，和業(yè)界的「豪擲百萬(wàn)」，正把博士生一步步推向?qū)嶒?yàn)室之外。

算力鴻溝：博士生搶顯卡，大廠燒千億

如果說(shuō)工資差距讓博士生心灰意冷，那么算力鴻溝則直接決定了他們能不能做出像樣的科研。

在實(shí)驗(yàn)室里，博士生常常為了幾塊顯卡排隊(duì)，甚至要東拼西湊才能把模型跑起來(lái)。

而與此同時(shí)，微軟、Meta、Alphabet等巨頭今年光是在AI算力基礎(chǔ)設(shè)施上的投入，就高達(dá)數(shù)千億美元。

這種懸殊的對(duì)比，讓年輕學(xué)者望而興嘆。哈佛教授David Alvarez-Melis坦言：

一些大學(xué)已經(jīng)意識(shí)到，這類研究越來(lái)越依賴算力資源，所以才開(kāi)始嘗試加大投入。

但現(xiàn)實(shí)是，哪怕像哈佛Kempner研究所這樣有雄厚背景的機(jī)構(gòu)，籌錢(qián)擴(kuò)建GPU集群依舊困難重重。

執(zhí)行主任Elise Porter就說(shuō)：

這是我們必須擁有的關(guān)鍵工具，但它極其昂貴。捐贈(zèng)者可能存在，但鳳毛麟角。

學(xué)術(shù)界早就有人提出警告：這種差距正在形成「算力鴻溝」。

一項(xiàng)題為「The Compute Divide in Machine Learning: A Threat to Academic Contribution and Scrutiny?」 的研究指出，產(chǎn)業(yè)實(shí)驗(yàn)室與高校在 GPU 使用量上的差距正急劇擴(kuò)大。

這不僅限制了學(xué)術(shù)研究者參與前沿模型開(kāi)發(fā)的機(jī)會(huì)，也削弱了他們對(duì)安全性、可解釋性等問(wèn)題的監(jiān)督能力

一些大學(xué)正在嘗試自救。

比如普林斯頓大學(xué)投資建設(shè)了一個(gè)由300塊H100 GPU組成的集群，用于支持生成式AI研究；

普林斯頓大學(xué)的全新GPU集群將有助于將人工智能研究留在公共領(lǐng)域，普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的查爾斯·C·菲茨莫里斯教授、大學(xué)語(yǔ)言與智能計(jì)劃負(fù)責(zé)人 Sanjeev Arora表示。

孟菲斯大學(xué)也建立了「iTiger」GPU 集群，為區(qū)域科研和教學(xué)提供算力支持。

但與大廠動(dòng)輒千億美元的投入相比，這些嘗試仍顯得杯水車(chē)薪。

一邊是博士生「搶顯卡寫(xiě)論文」，一邊是大廠「燒錢(qián)堆GPU」。

這場(chǎng)算力軍備差距，正在成為決定博士生去留的關(guān)鍵因素。

人才斷供：學(xué)術(shù)界的血液正在流失

博士生在學(xué)術(shù)體系里，扮演著極其關(guān)鍵的角色。

他們不僅是實(shí)驗(yàn)室里最主要的科研人員，還承擔(dān)了大量本科教學(xué)工作。

可以說(shuō)，博士生就是學(xué)術(shù)界賴以循環(huán)和成長(zhǎng)的「血液」。

但如今，這股「血液」正在加速流向產(chǎn)業(yè)。

MIT教授Jim Collins警告，如果博士生過(guò)早被行業(yè)吸走，整個(gè)科研系統(tǒng)就會(huì)「失血過(guò)多」，難以維持長(zhǎng)期健康。

危機(jī)并非夸大。博士生一旦提前離開(kāi)，學(xué)術(shù)界面臨的不是少一個(gè)研究助理這么簡(jiǎn)單，而是科研項(xiàng)目斷檔、學(xué)術(shù)梯隊(duì)塌陷。

更重要的是，博士生原本是未來(lái)教授的儲(chǔ)備力量。

人才流失過(guò)快，意味著未來(lái)能成長(zhǎng)為獨(dú)立學(xué)者的人數(shù)驟減。

一篇來(lái)報(bào)告指出，若博士生人數(shù)顯著減少，不只是研究受影響，本科教育也會(huì)受到?jīng)_擊。

很多博士生兼任教學(xué)助理，他們幫助批改作業(yè)、帶討論課、輔導(dǎo)本科學(xué)生；若人數(shù)減少，本科生的導(dǎo)師資源、課堂互動(dòng)及反饋都會(huì)變差。

與此同時(shí)，美國(guó)部分大學(xué)正因?yàn)槁?lián)邦科研經(jīng)費(fèi)不確定性而縮減PhD招生人數(shù)。

最新文章報(bào)道，美國(guó)許多研究所推遲或撤回了對(duì)博士項(xiàng)目的錄取通知，主要原因是經(jīng)費(fèi)撥款的不穩(wěn)定。

這讓很多教授憂心忡忡：一邊百萬(wàn)年薪的吸引力，一邊是學(xué)術(shù)界的根基動(dòng)搖。

當(dāng)博士生越來(lái)越把學(xué)術(shù)當(dāng)作跳板，整個(gè)體系都可能出現(xiàn)斷供的危險(xiǎn)。

混合模式：在大廠打工還能順便拿博士？

當(dāng)學(xué)術(shù)界苦苦思索如何留住博士生時(shí)，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)拋出了一種「折中方案」。

在倫敦、巴黎和特拉維夫，Meta的研究實(shí)驗(yàn)室FAIR給博士生開(kāi)出了一種特殊的選擇：

你既可以在Meta做研究員，又能在本地大學(xué)同時(shí)攻讀博士學(xué)位

這種模式看似雙贏——博士生既能拿到行業(yè)的高薪與算力支持，又不會(huì)完全離開(kāi)學(xué)術(shù)圈。

Meta的Llama首批研究論文就誕生于這種模式，其中的作者Hugo Touvron和Gautier Izacard都是在FAIR工作、同時(shí)攻讀博士的代表。

類似的模式并不只存在于 Meta。

在英國(guó)，DeepMind長(zhǎng)期資助牛津、劍橋等高校的博士項(xiàng)目，部分學(xué)生在攻讀學(xué)位的同時(shí)，也能進(jìn)入 DeepMind 實(shí)習(xí)或參與研究。

谷歌也推出了PhD Fellowship Program，為博士生提供資金與算力支持，并開(kāi)放研究合作。

微軟同樣設(shè)立了PhD Fellowship，并通過(guò)與多所大學(xué)的研究院合作，讓博士生能在MSR的科研與學(xué)術(shù)研究間切換。

這種混合模式正在變得越來(lái)越普遍。不過(guò)，也有學(xué)校態(tài)度謹(jǐn)慎。

比如斯坦福就明確反對(duì)這種「雙重身份」。副教授Stefano Ermon解釋說(shuō)：

他們希望學(xué)者100%投入學(xué)術(shù)，而不是一半在產(chǎn)業(yè)一半在學(xué)校

一邊是Meta、DeepMind等公司大開(kāi)方便之門(mén)，一邊是斯坦福堅(jiān)守學(xué)術(shù)純粹。

未來(lái)博士培養(yǎng)會(huì)不會(huì)就此「學(xué)術(shù)-產(chǎn)業(yè)混血」？這一議題正在成為新的焦點(diǎn)。

教授的焦慮：招學(xué)生先擔(dān)心人會(huì)不會(huì)跑

一場(chǎng)AI人才大戰(zhàn)，不僅讓博士生猶豫要不要留在學(xué)術(shù)界，也把教授們推入了前所未有的焦慮之中。

哈佛助理教授David Alvarez-Melis就直言：

大家都有一點(diǎn)怕錯(cuò)過(guò)的感覺(jué)。

這句話本來(lái)是用來(lái)形容行業(yè)里的FOMO，如今卻成了學(xué)界教授的心聲。

情況有多嚴(yán)重？以波士頓大學(xué)的新晉教授Naomi Saphra為例，她剛要開(kāi)始招博士生，就已經(jīng)被數(shù)十封申請(qǐng)郵件「轟炸」。

但她的糾結(jié)點(diǎn)不再只是學(xué)生的學(xué)術(shù)水平，而是：這些人能不能堅(jiān)持到畢業(yè)，而不是中途跑去拿高薪。

在這樣的環(huán)境下，教授們的角色發(fā)生了微妙變化。

他們不僅是學(xué)術(shù)導(dǎo)師，還得像人事經(jīng)理一樣，反復(fù)評(píng)估「人才留存風(fēng)險(xiǎn)」。

一旦學(xué)生選擇半路跳槽，實(shí)驗(yàn)室的項(xiàng)目就可能陷入停滯。

更讓教授們擔(dān)憂的是，博士生的不穩(wěn)定不僅影響實(shí)驗(yàn)室，還可能波及科研經(jīng)費(fèi)的申請(qǐng)。

美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）等資助機(jī)構(gòu)在評(píng)審時(shí)，往往要求申請(qǐng)團(tuán)隊(duì)具備穩(wěn)定性。如果博士生頻繁流失，評(píng)審委員會(huì)會(huì)懷疑項(xiàng)目能否順利完成。

當(dāng)教授們都開(kāi)始用「能不能留下來(lái)」作為選人標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，足以說(shuō)明學(xué)術(shù)生態(tài)的焦慮程度。

AI熱潮帶來(lái)的不確定性，已經(jīng)滲透進(jìn)博士招生的每一個(gè)細(xì)節(jié)。

從津貼到年薪的巨大鴻溝，從GPU緊缺到千億算力軍備，再到博士生被提前「截胡」，AI熱潮正以前所未有的力量撼動(dòng)學(xué)術(shù)界。

博士生本是學(xué)術(shù)體系的支柱，卻在金錢(qián)與資源的雙重誘惑下加速流向產(chǎn)業(yè)；教授們則一邊為經(jīng)費(fèi)、算力發(fā)愁，一邊擔(dān)心學(xué)生半路離開(kāi)。

在這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界似乎正在走向兩種極端：要么守住學(xué)術(shù)的純粹性，要么接受「混合模式」的現(xiàn)實(shí)。

但問(wèn)題是——當(dāng)AI公司拋出高薪與海量算力時(shí)，高校還有什么籌碼，能留住這些未來(lái)的科研中堅(jiān)？

也許，真正的考驗(yàn)才剛剛開(kāi)始。

參考資料：

https://www.theinformation.com/articles/ai-talent-frenzy-complicates-universities-retain-recruit-doctoral-students?rc=epv9gi

https://mp.weixin.qq.com/s/qumzcUmBm8Jkn_V0BuMAQw

文章來(lái)源：新智元。