AI人才流失加剧，大学科研生态面临系统性挑战

展望未来，如何平衡企业与学术机构在AI领域的角色分工，将成为全球科技发展的重要议题。一方面，企业凭借强大的资源和快速的技术迭代能力，能够在应用研究和商业化方面发挥重要作用；另一方面，学术机构则需要重新思考其定位，通过改革人才培养模式和优化资源配置，保持在基础研究和创新引领方面的优势。

根，获得诺贝尔奖两年后，Google AlphaFold 的原班人马已被拆分。AlphaFold 论文的大部分原始作者在过去一年里已被重新分配，其中全职核心作者中有近四分之一已彻底离开 Google。即使留下的人，也转向 Gemini 科研 Agent、酶设计、基因组学和核聚变等领域，还有人干脆去了 Alphabet 旗下的药物研发公司 Isomorphic Labs。就连诺奖得主 John Jumper 与 Jonas Adler 也一度被调入 Code Strike 团队，负责主攻 AI coding 能力。但最终，这两位大佬还是转投了 Anthropic。

针对这次报道，Google 负责 AI for Science 的研究副总裁 Pushmeet Kohli 回应称，DeepMind 的科学团队没有改变方向，只是扩大了工作范围，仍在推进蛋白质、基因组与酶设计，并借助 Gemini 加速科研。AlphaFold 曾经代表一种相对传统的科研组织方式：围绕一个清晰问题组建团队，长期投入，集中资源，最终交付成果。然而，如今类似团队正在逐渐让位于更通用的模型平台。蛋白质、数学、基因组、核聚变和代码，看起来分属不同学科，进入 AI 公司之后，却都可以成为 Gemini 的一组能力模块。

与此同时，科研人才、算力资源以及议题的主导权，也越来越集中到少数 AI 公司手中。过去几年，越来越多数学家、物理学家、生物学家和计算机科学教授进入 AI 行业。例如 Anthropic 就一直在招物理学家、经济学家和哲学家；OpenAI 网罗研究黑洞、弦理论和纯数学的人；DeepMind 也聚集了生物学与核聚变专家。亚利桑那州立大学教授 Subbarao Kambhampati 调侃，学术圈最近多了一个梗：「我要加入 Anthropic。」

据《大西洋月刊》粗略统计，仅四家头部 AI 公司就聚集了至少 80 多名现任或前任教授。人才流动的方向也越来越单一。斯坦福大学《AI Index Report》显示，2011 年，AI 博士毕业后进入企业和学术界的比例大致相当，分别为 40.9% 和 41.6%。到 2022 年，进入企业的比例升至 70.7%，进入学术界的比例降至 20%。

数据表明，美国科研人才流失现象日益严重。2025 年 9 月的专家会议上摊开一组数据：过去 20 年，日本博士课程入学者少了 14%，人文社科砍了近 4 成。按每百万人口博士授予数算，日本是 123 人；韩国和英国大约 350 人，美国接近 280 人。别人在涨，日德法在跌。SNS 上流传的那些自嘲——“读博=人生终了”“赶紧跑别来”——听着丧，其实是算过账的年轻人做的理性选择：教职冻结、国公立拨款连年缩、企业研发投资见顶。读完博出来，除了去大学当万年博士后，出路窄得可怜。

令人意外的是，曾经靠着精密制造和终身雇佣吃遍天的那个教育机器，在AI学科的世界坐标系里，第一次连存在感都没挤进去。QS今年6月第一次单列了“数据科学与AI”的全球学科排名。麻省理工第一，卡内基梅隆第二，牛津第三，伯克利第四。前50里，美国16所、英国5所；前100里，加起来占了三分之一强。而日本：前50全军覆没，前100里勉强挤进一所——京都大学。东京大学不在名单里。

亚洲真正的狠角色，不是东京，而是新加坡两所大学进前50；香港地区五所进前50；加拿大5所、澳大利亚7所。野口悠纪雄教授指出，日本卡在第一组和第二组之间，身子还留在制造车间，脑子还没完全转到模型和数据上。

博士越来越少，年轻人怕的不是论文，是饭碗。比排名更难看的是文科省刚交出来的底牌。2025年9月的专家会议上摊开一组数据：过去20年，日本博士课程入学者少了14%，人文社科砍了近4成。按每百万人口博士授予数算，日本是123人；韩国和英国大约350人，美国接近280人。别人在涨，日德法在跌。