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“

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… 这两位科学家可不是等闲之辈，朱邦华是清华大学电子系的高材生，后来在加州大学伯克利分校拿到了博士学位，现在是华盛顿大学的助理教授。 他在基础模型的理论、训练与评估方面有很多创新成果，领衔的Athene系列模型，甚至在复杂函数调用任务中性能超越了GPT-4o。 焦剑涛更是厉害，他是清华大学电子系2012届毕业生，2011年获得了清华特等奖学金，这可是清华本科生的最高荣誉。 他在斯坦福大学拿到博士学位后，在加州大学伯克利分校，担任电子工程与计算机科学系及统计系双聘助理教授，研究覆盖生成式AI全链条，成果应用于自动驾驶及网络安全领域。 这两位科学家，完全可以说是中国AI领域的“金凤凰”。 朱邦华在基础模型领域的研究，是AI发展的根基；焦剑涛在生成式AI全链条的研究，是当前AI应用的热点方向。 他们的研究成果，往小了说关系到国内企业能不能做出更牛的AI产品，往大了说关系到中国在全球AI竞争中的地位。 如果他们留在国内，能够为中国的AI发展少走很多弯路，加速技术突破。 可就是这样宝贵的人才，为什么会选择背井离乡，跑去美国发展呢？ 首先英伟达作为全球顶尖的AI公司，手里有钱有资源，给的待遇肯定少不了。 比如想做个新模型，需要大算力，国内是不是随时能调得动？需要一堆数据训练，这些数据能不能顺畅拿到，还不违反规矩？ 研究出来的东西，想跟产业结合试试水，有没有企业能马上接得住，一起把技术变成能用的东西？ 咱实话实说，国内这些年搞AI，投入不少，进步也快，但跟英伟达这种老牌巨头比，有些地方确实还差口气。 就说算力吧，国内大模型公司不少，抢算力是常有的事，有时候研究员想跑个大实验，得排好几天队；英伟达自己就造芯片，自己的实验室里算力管够，随时能用。 再说说产业链，英伟达不光做芯片，整个AI生态都铺得很开，从算法到硬件到下游应用，人家是一套全的，研究员在那儿搞出个新东西，马上能找到地方试，能看到成果落地，这种成就感谁都想要。 还有科研环境，咱国内有些地方，搞研究不光要做实验，还得填一堆表，报一堆材料，应付各种检查，研究员精力都被分走了。 听说国外不少大公司的实验室，研究员只要把研究方向定好，剩下的杂事儿有人管，不用自己跑前跑后。 朱邦华他们这种级别的科学家，时间多宝贵啊，肯定想把心思全放在研究上，不想被这些事儿拖累。 再说说待遇，不光是工资，还有长远的保障，英伟达在国外的总部，周边配套可能更成熟，生活压力没那么大，人家能更专心搞研究。 而且AI这行更新太快，今天的新技术，明天可能就落后了，顶尖人才最看重的，是能不能一直站在最前沿，英伟达在全球的合作网络广，能接触到最新的技术和想法，这对他们来说吸引力太大了。 这两人的出走，会让AI发展的格局发生怎样的改变呢？ 可以说，这对中国的AI发展是一个不小的打击，他们的研究成果，很可能会先用在国外的企业里，等我们再想追，就得花更多力气。 朱邦华加入英伟达后，负责企业级AI智能体的开发，这将直接强化英伟达在AI智能体领域的技术布局；焦剑涛参与的是最前沿的AGI研究，也很可能帮助英伟达在通用人工智能领域取得领先。 而中国在这些领域的发展，可能会因此变得缓慢， 对比起国内企业，为何美国企业总是能那么吸引顶级人才，或者能从我国挖走人才呢？ 这背后反映出，我们还存在一些问题。 在科研资源方面，国内的算力、数据等资源还不够充足，分配也不够合理，导致研究员在开展研究时遇到很多困难。 而且在科研环境方面，国内的行政干预较多，研究员需要花费大量时间在非科研事务上，影响了研究效率。 虽然国内近年来提高了科研人员的待遇，但与国外顶尖企业相比，还有一定差距，而且国外企业的合作网络更广，能让研究员接触到更前沿的技术和想法。 不过针对这些问题，我们也已经做出了不少改进措施。 近年来，各地都在抢人才，给的政策也越来越实在，科研经费增加了，住房补贴也有了，一些地方还出台了专项人才计划，为顶尖人才提供更好的发展平台。 国内大厂如百度、腾讯、阿里等也在加大对AI人才的培养和保留力度，推出了一系列专项计划，如百度的“三大实习专项计划”、腾讯的“青云计划”等，为人才提供更广阔的发展空间。 同时国家也在加大对基础研究的投入，鼓励原创性研究，为科研人员提供更大的创新空间。 但我们也要清醒地认识到，这些改进措施还需要时间来见效，而且与国外顶尖企业相比，我们还有很长的路要走。 我们需要进一步优化科研资源配置，减少行政干预，提高科研人员的待遇，加强国际合作，为顶尖人才创造更好的发展环境。 只有这样，才能真正留住人才，让他们为中国的AI发展贡献力量。