一觉醒来“炸开锅”了…两位中国顶尖Al科学家朱邦华和焦剑涛远走美国，被英伟达“挖墙脚”挖走了… 麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，方便您进行讨论和分享，感谢您的支持！ 前段时间，一则消息在科技圈炸开了锅：两位中国AI领域的顶尖青年科学家，朱邦华和焦剑涛，双双被美国芯片巨头英伟达挖走了。 这事一传出来，网友的反应那叫一个热烈，有人遗憾，有人愤怒，有人担忧。说到底，大家最关心的，还是——我们培养出来的人才，怎么就留不住呢？ 朱邦华是清华大学电子系的本科生，后来去了加州大学伯克利分校读博士，现在是华盛顿大学的助理教授。 他带队搞出来的Athene系列大模型，性能在一些关键任务上，甚至超过了OpenAI的GPT-4o。这个模型，不只是理论成果，还是能真正用于实际任务的大模型，影响力非常大。 再说焦剑涛，也是清华出身，而且是那种能拿到清华特等奖学金的“神级学霸”。 他后来在斯坦福读博士，现在在伯克利担任双聘助理教授，研究方向覆盖生成式AI、自动驾驶安全、AGI架构设计等等，属于产业和学术都抢着要的那种人。 可以这么说，这两位，不光是国内学术圈的宝贝，放在全球AI界，也是数得上名字的核心人物。 其实网上很多人在议论，说他们是不是不爱国，是不是“吃中国的饭还砸中国的锅”。但说句实话，这种说法太情绪化了，也不公平。人家是顶尖科研人才，选择去哪里发展，看的肯定不只是工资，还有科研环境、产业对接、技术资源等等。 归根到底，是不是有足够好的平台让他们心无旁骛地搞研究，让成果真正落地。 英伟达是全球AI产业的核心玩家之一，不光有全球领先的芯片技术，还有海量的算力资源和完整的技术生态。 在那种地方搞研究，你不用担心算力够不够，不用跑审批就能调用巨量的GPU资源，还能和世界顶级的工程团队、算法团队一起配合。换句话说，只要你有想法，在那里，几乎立刻就能动手实践。 而且，在英伟达这种公司，研究员做出的成果，很快就可以转化为商业应用，不用苦等三五年才能“孵化”。你能直接看到自己的研究被用到真实世界中，这种成就感，是很多科研人员特别看重的。 还有一点不能忽视，那就是国外科研环境的“纯粹”。在国内，有些研究机构的科学家，不光要写论文、带学生，还要应对各种检查、评估、报表，有时候一个研究员要填七八份材料。你说他哪有心思沉下心来搞学术？ 所以说，人才流失，并不是谁不爱国，而是平台之间的竞争，是谁能提供更好的科研条件、更大的自由度、更直接的产业支持。 有些人可能会想，不就是两个人嘛，至于那么大惊小怪？但实际上，这两位可不是普通研究员，他们研究的是AI领域的关键技术，比如基础大模型、生成式AI、自动驾驶、AGI架构等，这些都是未来AI竞争的“高地”。 朱邦华加入英伟达后，据说是负责企业级AI智能体的开发。这领域发展得快，直接关系到未来AI在企业中的应用方式。 焦剑涛则是进入英伟达的AGI项目组，这是目前全球最前沿的研究方向之一，关系到AI能不能真正从“工具”变成“类人智能”。 这也意味着，他们未来做出来的成果，可能优先服务于美国科技企业。如果有一天，我们国内企业想做类似的东西，就必须面对国外的技术门槛，甚至要“反向学习”他们的研究成果。这不光是人才的损失，更可能是技术主动权的让渡。 说到底，还是国内的科研环境、资源配置、产业对接这些环节，还有不少短板。 第一，科研资源分配不均，特别是算力紧张。国内很多高校和科研单位，搞AI研究的都在抢算力。 有时候，想跑一个实验得排好几天队，甚至为了一个大模型的训练，得借用好几家机构的资源。而英伟达自己就是“算力的源头”，研究员用资源是随取随用，这就不是一个级别的竞争。 第二，成果转化通道不顺畅。国内很多时候，研究做出来了，却找不到企业接盘，技术就卡在实验室里“落不了地”。而国外像英伟达这样的公司，本身就有成熟的产业链条，新技术一出来就能快速集成到产品里，形成闭环，这点非常关键。 第三，科研环境行政化问题仍然存在。我们不少科研人员要被迫花大量时间应付评审、报销、指标考核等琐事，科研时间被严重压缩。 而在国外，尤其是大公司实验室里，科研人员只管搞研究，其他的事都有专人协助处理。这种区别，时间一长，科研效率自然高下立判。 其实，这几年国内也在做很多努力来留住人才、吸引人才。很多地方推出了人才补贴政策、科研经费加大投入、住房支持，还有像百度、腾讯这样的科技大厂也开始重视人才培养，推出了很多专项计划，比如实习项目、博士合作、产学研联合研究平台等等。
