【新智元解读】人工智能领域的人才争夺战正使学术研究领域遭遇史无前例的困境！研究生每月获得的薪酬仅有数千美元，却要承受来自硅谷高达百万美元的职位吸引力；科研机构为获取一块图形处理器而倍感压力，而大型企业却投入巨资购置此类设备。研究生原本是学术研究与实践教学的基石，现在却迅速转向企业界发展。学者们忧虑弟子们中途转行，而政府与大学采取的应对措施远远无法跟上这一趋势。未来的 AI突破，还能出现在大学实验室吗？
博士生的处境，正在被AI风暴彻底改写。
哈佛博士每月领取四千二百零五美元补助，而硅谷人工智能企业一报价，便是百万元级别薪酬。
研究所在内博士生正为一块显示设备费心费力，知名企业却大把花钱购置价值千亿的图形处理器阵列。
这场人才争夺战，正在把学术界推向前所未有的危机。
哈佛教授David -Melis甚至坦言：
大家都有一点怕错过的感觉
这不仅是一场产业的淘金热，更是一场动摇学术根基的地震。
博士生的尴尬：一边领补贴，一边看人拿百万年薪
博士生和AI公司之间的薪资，已经从「差距」变成了「天堑」。
在哈佛，计算机博士生的月收入为4205美元，全年总计约5万美元。
而在硅谷，AI公司给博士生开出的起薪，动辄就是百万美元。
即便是提升补贴，也依旧杯水车薪。
二零二三年，卡内基梅隆大学将研究生的基础补助由两万七千美元上调至三万美元，然而，同领域内的薪酬水准相较，此增幅微不足道。
卡内基梅隆大学的计算机科学教授 直言：
学生原本就没有期待获得与行业相同的报酬，然而，随着两者之间的距离不断拉大，人们开始感到忧虑。
而且，这并非美国独有的矛盾。
澳大利亚博士生的常规补助大约是每年三万三千五百一十一澳元，不过当地的基本薪酬门槛高达每年四万七千六百二十七澳元，这个差距导致许多申请者最终放弃了入学意向。
在英国，UKRI也不得不再度介入，自2025年秋季起，将最低博士生补助金提升8%，新标准定为每年£20,780，意在更贴近实际开销。
与此同时，产业界的诱惑却越来越强烈。
有传言称Meta曾拿出1亿美元作为签约奖励，目的是吸引行业内的优秀人才,他们试图用高额的金钱来强行招募这些顶尖人才。
一些企业招募掌握人工智能或机器学习技能的专业人士时，常常会提供额外的丰厚报酬，最高可达二十万美元。
学界中那些出身贫寒的博士，以及业界那些不惜重金培养人才的机构，正迫使博士生们逐渐离开研究机构。
算力鸿沟：博士生抢显卡，大厂烧千亿
假如收入差距令高学历者意气消沉，那么计算资源的不平衡就直接关系到他们能否取得有价值的学术成果。
在科研场所中，高学历学生经常为获取计算设备而等候，有时还需搜集各种资源才能完成运算任务。
而同期，微软、Meta等大型企业，仅在人工智能计算设施方面的资金注入，就达到了数千亿美元规模。
这巨大的反差，令青年才俊无不扼腕。哈佛大学David-Melis教授坦承：
部分高校已经察觉到，此类探究活动对计算能力的需求日益增长，因而着手增加资源供给。
然而实际情况是，即便是哈佛研究机构这样根基深厚的单位，想要筹集资金来扩充GPU集群也面临诸多挑战。
执行主任Elise 就说：
这是我们绝对需要的核心设备，不过代价高昂。或许有捐助者，只是非常罕见。
学术界早就有人提出警告：这种差距正在形成「算力鸿沟」。
一项研究显示，标题为「The in : A to and ?」的研究发现，产业实验室和大学在 GPU 的使用量方面，分歧正在迅速加剧。
这阻碍了学术研究人员介入尖端模型构建的过程，同时降低了他们对于风险防范、原理透明等议题的管控水平
一些大学正在尝试自救。
例如普林斯顿大学设立了一个包含300个H100 GPU的设施，旨在辅助人工智能领域的创新探索，该设施专门用于推动生成式人工智能的发展。
普林斯顿大学新近建成的GPU集群，有助于确保人工智能研究继续在公共领域内开展，计算机科学系教授查尔斯·C·菲茨莫里斯，以及大学语言与智能计划负责人Arora这样认为。
孟菲斯大学同样组建了「」GPU 集结，旨在为区域内的科研活动与教学任务提供计算能力支撑。
但与大厂动辄千亿美元的投入相比，这些尝试仍显得杯水车薪。
一边是博士生「抢显卡写论文」，一边是大厂「烧钱堆GPU」。
这场算力军备差距，正在成为决定博士生去留的关键因素。
人才断供：学术界的血液正在流失
博士生在学术体系里，扮演着极其关键的角色。
他们既是科研工作的中坚力量，又负责了相当一部分本科课程的教学任务。
可以说，博士生就是学术界赖以循环和成长的「血液」。
但如今，这股「血液」正在加速流向产业。
MIT的Jim教授提醒，一旦博士生过早进入业界，科研体系就会面临人才流失严重的问题，从而影响其可持续发展能力。
事态严重并非虚言。研究生若中途退出，学术圈遭遇的并非仅是损失一位研究帮手那么轻易，而是会导致科研项目停滞、学术团队解体。
更重要的是，博士生原本是未来教授的储备力量。
人才流失过快，意味着未来能成长为独立学者的人数骤减。
有篇报告说明，博士生数量要是大幅下降，不仅科研会受影响，本科教学也会遭殃。
许多高学历研究者同时承担助教职责，他们负责批改功课、主持研讨活动、指导低年级学生；倘若这类人员数量下降，那么低年级学生的指导机会、课堂交流以及信息反馈都将受到负面影响。
当前，一些美国高校受联邦科研资助前景不明朗影响，正逐步减少博士研究生录取规模。
近期新闻透露，美国众多研究机构调整了博士项目的招生计划，具体表现为延迟发放录取信息，或完全取消了已发出的邀请，这背后主要牵涉到财政支持的不确定性。
许多学者为此感到十分不安，一方面是高额报酬的诱惑，另一方面是学术领域的根基受到威胁。
博士生若将学术研究视为晋升的途径，学术系统便有停摆的风险。
混合模式：在大厂打工还能顺便拿博士？
学术领域正为挽留博士研究生而费尽心思，与此同时，商业界已经提出了一种折衷性的办法。
在伦敦、巴黎和特拉维夫，Meta旗下的FAIR研究机构为博士生们提供了一种独特的发展路径，让他们能够做出不同的职业规划选择。
你既可以在Meta做研究员，又能在本地大学同时攻读博士学位
这种做法表面上看是双方获利——研究生可以获得行业的高额报酬和计算资源，同时还能留在学术领域内活动。
Meta的Llama项目首篇研究文献便是在这种机制下产生的，参与其中的Hugo与都是FAIR机构成员，并且他们都在进行博士阶段的学习
类似的模式并不只存在于 Meta。
在英国，牛津、剑桥等高校的博士项目获得持续资金支持，其中一些学生在完成学业期间，有机会在机构实习，或者参与到科研项目中去。
谷歌同样设立了博士项目，旨在资助博士生的学习，并给予他们计算资源方面的援助，同时欢迎开展联合研究。
微软也设立了博士后项目，并且借助与众多高校研究机构的合作，使得研究生可以在微软研究院与学术研究之间转换。
这种混合模式正在变得越来越普遍。不过，也有学校态度谨慎。
例如斯坦福大学就旗帜鲜明地抵制所谓的「双重角色」。助理教授 Ermon阐明观点：
他们希望学者100%投入学术，而不是一半在产业一半在学校
一方面，Meta等企业放宽了合作条件，另一方面，斯坦福大学依然固守学术的纯净性。
培养未来博士的方向是否将转向融合学术与产业？这个观点正逐渐受到关注，并形成了一个新的讨论热点。
教授的焦虑：招学生先担心人会不会跑
一场围绕人工智能人才的激烈竞争，让获得博士学位的人开始思考是否继续在学术领域发展，同时也让大学教师们承受了史无前例的担忧。
哈佛助理教授David -Melis就直言：
大家都有一点怕错过的感觉。
这一表达最初意在描绘领域内的贪生怕缺心态，现在转而成为学术圈学者们的共鸣之语。
状况何其严峻，以波士顿大学那位新任教师Naomi为例，她尚未着手遴选研究生，便已收到数十封应征电邮的狂轰滥炸。
不过她关注的重点已经不再是学生们的学习成绩，而是：这些人能否持续完成学业，而不是在半路中选择高薪工作离开。
在这样的环境下，教授们的角色发生了微妙变化。
他们既是知识引路人，又需充当组织管理者，要持续分析人才流失的可能性。
一旦学生选择半路跳槽，实验室的项目就可能陷入停滞。
教授们更为忧虑的是，博士生的变动不仅会波及到课题组，还可能影响到研究经费的获取。
美国国家科学基金会等资助单位在评估时，常常强调申请队伍的持续性。一旦研究生人员变动过于频繁，评审专家组就会对该计划能否成功实施产生疑虑。
当众多学者都把能否继续任职当作衡量人才的关键尺度，这反映出学术界面临的困境已相当严重。
AI热潮带来的不确定性，已经渗透进博士招生的每一个细节。
从补贴到报酬的显著差别，从显卡供不应求到巨额计算资源竞赛，再到研究生被提前「挖角」，人工智能趋势正以强大力量冲击学术领域。
高级研究者原本是知识界的栋梁，却因经济利益与物质条件的双重引诱而迅速转向企业界；大学教师们同时为研究经费和计算能力而焦虑，又忧虑弟子中途辍学。
此时此刻，学界与业界仿佛正显现出截然不同的两种取向，一种坚持学术的纯粹，另一种则认可「融合形态」的常态。
然而现实是——当人工智能企业承诺丰厚待遇和强大计算资源，大学又该如何吸引这些未来的学术骨干？
也许，真正的考验才刚刚开始。
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