美国顶尖大学正面临一轮新的AI人才外流危机。
随着OpenAI、Anthropic、Meta等科技巨头持续以丰厚资源吸引学术界精英，多所一流高校的计算机科学教授今年加速出走，留守学界的研究人员警告，这一趋势不仅威胁开源AI模型的发展，也将动摇美国在AI领域的基础。
据The Information报道，今年以来，仅头部AI实验室就已从顶尖高校招募了多名知名教授，离职速度明显加快。加州大学伯克利分校计算机科学教授Joey Gonzalez表示，今年教职人员的离职数量急剧上升，由此引发的连锁影响"远比大多数人意识到的严重"。
最直接的隐忧在于开源AI的前景。伯克利计算学院院长Jennifer Chayes指出，顶尖人才持续流向开发专有闭源模型的商业实验室，将削弱西方在开源AI上的竞争能力，而这一赛道正是与中国模型抗衡的关键所在。
出走潮：今年已有多名教授相继离职根据The Information梳理，今年迄今已有多位高校学者加入顶级AI机构。斯坦福大学计算机科学教授Sanmi Koyejo于本月加入Meta超级智能实验室；伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Bo Li同样于7月转投Meta；弗吉尼亚大学学者Maissam Barkeshli于7月加入Anthropic；南加州大学教授Rahul Jain则于今年3月以学术休假形式加入谷歌DeepMind。
这一轮出走并非孤立现象。约15年前，随着深度学习和自动驾驶软件兴起，AI教授便开始陆续奔赴谷歌等科技公司担任要职。数年前生成式AI热潮爆发后，这一趋势显著提速。驱动力始终如一：顶尖AI研究依赖海量昂贵算力，而这恰恰是绝大多数高校无力提供的资源。
开源生态受损：人才流失的深层代价人才外流对开源AI生态的冲击尤为值得关注。Sanmi Koyejo离职前，其指导的一名斯坦福博士生开发了广受好评的Marin 32B开源模型，而Koyejo本人加入Meta后是否仍会继续授课或完全休假，目前尚不明朗。Rahul Jain在赴职DeepMind前，研究方向正是面向小规模开源AI模型的强化学习。
即便是未直接参与开源模型开发的学者，其价值同样不可低估。计算机科学领域的学术研究人员长期公开发表论文，为其他研究者更高效、更安全地训练和部署AI模型提供基础支撑。一旦这批人才转入封闭的商业环境，公开知识的积累将随之放缓。
良性循环难以为继Joey Gonzalez描述了一个理想的学术生态闭环：学者进入业界积累技术经验与独特洞见，再回流课堂将这些经验传授给学生。然而他对这一循环能否延续持悲观态度。他预计，大多数借助学术休假进入AI实验室的同事，届时将选择留在业界而非返校。
"如果我能用上业界那些强大的研究资源，要让我离开，回到学校，带着设备极为有限的研究生做研究，真的非常难。"Gonzalez说。
这一困境折射出高校在AI竞赛中结构性的资源劣势。在算力军备竞赛持续升级的背景下，学术机构与商业实验室之间的鸿沟还将进一步扩大，而弥合这一差距的路径，目前尚无明确答案。
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