我暂时把这种东西叫 career capital：一个组织到底靠什么判断你越来越厉害。
Academia 里，original research、paper、research independence、funding 会越来越重要；DeepMind 这种 Big Tech research 除了新模型和论文，也会奖励 large-scale engineering、distributed infrastructure，以及把一个 idea 做到以前做不到的 scale。
Pfizer 的逻辑又变了。它现在一个 ML/AI Cheminformatics Scientist 岗位，会直接看模型能不能产生 actionable insight、改善 compound prioritisation、推进真实 drug discovery programme。论文有价值，但不是唯一 endpoint。
National lab 又是另一套资本。ORNL 的 Senior HPC & AI Research Scientist 除了论文，还要做大型科研项目、跨机构合作、proposal、DOE mission、open source，并利用 Frontier 这样的 exascale infrastructure 推动科学发现。
所以“我想做 Research Scientist”其实还没问完。还要问：在哪一种 organisation 里？
现实当然没有几个完全隔开的盒子，区别更像是权重：这个世界最容易奖励你什么？
早期可以探索，但方向越来越清楚以后，就得开始问：我现在做的 project、internship、MSc、PhD，到底在积累哪一种 career capital？
08 换一个极端 case：当 AI 已经开始做数学证明，人到底还应该学什么？
