行业人才竞争态势 - 科技公司为AI人才提供极具竞争力的薪酬，例如向顶尖人才提供高达1亿美元的签约奖金 [4]，并为具有AI或机器学习经验的工程师提供高达20万美元的薪酬溢价 [4] - 行业为博士生提供了特殊的“混合模式”职业路径，允许其在公司工作的同时攻读博士学位，例如Meta的FAIR实验室、DeepMind与高校的合作项目以及谷歌和微软的博士奖学金计划 [17][18][19] - 行业通过高薪和先进算力资源吸引学术界人才，导致博士生加速流向产业界，对学术界的科研和教学体系构成挑战 [1][6][11][16] 行业算力资源投入 - 主要科技公司在AI算力基础设施上投入巨大，仅微软、Meta、Alphabet等巨头今年的投入就高达数千亿美元 [7] - 行业拥有的算力资源与学术界形成巨大鸿沟，大厂可豪掷千亿购买GPU集群，而学术界实验室常为几块显卡资源焦头烂额 [1][7][10] 行业与学术界的关系演变 - 产业界积极推出合作模式，试图在吸引人才的同时与学术界保持联系，例如Meta的Llama研究论文作者即是通过“在业读博”模式产生 [18] - 行业的高薪和资源诱惑正在改变传统的博士培养路径，促使“学术-产业混血”模式出现，但像斯坦福等高校对此持谨慎态度，希望保持学术纯粹性 [21] - 行业的人才争夺导致教授在招生时需评估学生的“留存风险”，担忧其半路跳槽至产业界，影响科研项目的连续性和稳定性 [22][23]