年薪差距暴涨五倍,42000名AI研究者大迁徙:「第二次学术大逃亡」来了?

一条推文，戳中了整个学术界的痛处

2026年5月2日，X用户Lisan al Gaib（@scaling01）发了一条推文：

“because we are in the second great academia exodus/ brain drain of our time

the first one started in the 90s when all the smartest people started going into finance

the second one just began. now everyone is running to the AI labs”

「因为我们正处在这个时代的第二次大学大出走。第一次始于90年代，当时最聪明的人都涌向金融业。第二次刚刚开始——现在所有人都在奔向AI实验室。」

▲ Lisan al Gaib 的推文，采集时约799赞、21.6万次浏览

推文采集时获得近800赞、超过21万次浏览。推文还配了一张公司/机构排名表，但未标明数据来源和口径，评论区已有人追问图表出处。

抛开修辞和配图——”第二次学术大逃亡”，只是情绪化的夸张吗？

真实情况可能比你想的更严重。

这种焦虑，远比一条推文来得更早

TechCrunch在2024年1月就发了一篇标题直白到不能更直白的文章：「There’s an AI ‘brain drain’ in academia」。

▲ TechCrunch 2024年报道：AI学术界正在经历人才流失

文中引用Stanford 2021 AI Index的数据：北美AI博士毕业生进入产业界的比例，从2010年的44.4%升至2019年约48%；而进入学术界的比例，从42.1%骤降到23.7%。

一升一降之间，趋势已经很清楚了。

还有更扎心的：2018-2019年间，接近100名AI教职人员离开北美大学，进入产业界。仅卡内基梅隆大学一所，就走了16位AI教授。

但这些还只是”早期症状”。真正的大规模迁徙数据，来自一项更硬核的研究。

150万美元的年薪差距：NBER追踪了42000名AI研究者

2026年3月，美国国家经济研究局（NBER）发布了一篇标题就很”点题”的working paper：

「Attention (And Money) Is All You Need: Why Universities Are Struggling to Keep AI Talent」

（注意力和钱就是你需要的一切：为什么大学留不住AI人才）

▲ NBER 2026年论文，标题直接致敬Transformer经典论文

研究团队构造了一个连接学术发表记录与美国Census雇主-雇员数据的新数据集，追踪了42000名AI研究者超过二十年的职业轨迹。

核心发现令人咋舌：

顶尖1%的行业AI科学家，年收入比同级别学术研究者高出150万美元。这个差距，较2001年扩大了五倍。

VoxEU/CEPR在2026年4月把同一研究翻译成更通俗的语言：2000年，不到一半的AI研究者在产业界工作；到2019年，这个比例接近70%。

二十年间，AI人才的重心已经彻底转移。

走了之后，他们在做什么？

钱能解释”为什么走”。但更值得关注的是”走了之后发生了什么”。

CEPR的数据给出了一个意味深长的答案：研究者转入产业界三年后，发表论文的概率下降约30个百分点，申请专利的概率上升约6个百分点。

创新没有消失，但知识产出的形态变了——从公开论文、学术声誉、同行评审，转向了专利、闭源系统和公司护城河。

Springer旗下AI & SOCIETY期刊2025年发表的一项独立研究，分析了170万篇AI相关论文和14.3万名AI研究者的数据后，得出了类似结论：

▲ Springer 2025年论文：私营部门正在”囤积”AI研究者

年轻、高被引、来自顶尖机构的学者，是最容易做出这一跳的群体。

而在转入产业界之后，他们的研究新颖性和影响力往往出现下降。

他们并没有变差。更可能的解释是：他们的工作从”发表给全世界看”变成了”锁在公司内部用”。

90%的前沿模型，已经来自产业界

如果上面的数据还不够直观，Stanford HAI 2025 AI Index给出了一个更具冲击力的数字：

2024年，近90%的notable AI models来自产业界，较2023年的60%大幅跃升。

▲ Stanford HAI 2025 AI Index Report

前沿模型的发布权，正在加速向大公司和AI Lab集中。

但Stanford AI Index同时指出了另一面：学术界仍然是高被引研究的最重要来源。

大学没有”出局”。只是在前沿模型开发这个最受瞩目的赛道上，产业界已经遥遥领先。大学的角色，正在从”最前台的模型发布者”转向基础研究、人才培养和长期问题的探索者。

也有人不同意

推文评论区并非一边倒。

“this assumes AI labs won’t boost academia”

「这默认了AI实验室不会反过来增强学术界。」——@FoltzAI

这个反驳有道理。AI Lab提供的开源模型、计算资源、联合研究项目和基础设施投资，确实在某些领域增强了大学的研究能力。人才流动未必是单向的零和游戏。

还有人更直接：

“The initial premise is wrong so the justification is needless/meaningless.”

「前提就不对，所以后面的论证毫无意义。」——@sorbetenjoyer

这些声音互动量不高，但代表了一种合理的质疑：把复杂的人才流动简化为”大逃亡”，会不会过于戏剧化了？

知识生产的中心，正在发生位移

回到那条推文。

“第二次学术大逃亡”是一个修辞——但多项实证研究表明，这个修辞指向的趋势是真实的。顶尖AI人才正在从大学流向产业界，薪酬差距在扩大，前沿模型的发布越来越集中在少数大公司手中，转入行业的研究者正在用专利取代论文。

AI时代真正深刻的变化，已经超越了”谁更聪明”这个层面——知识生产的中心，正在从论文、教职和学术声誉，部分转向算力、产品、专利和闭源系统。

大学不会消失。但它在AI创新生态中的位置，已经和十年前完全不同了。

这场静悄悄的迁徙，才刚刚过了半程。

— END —