为什么这么多 NLP 大牛硕士毕业去企业不留在学术界？
首先，咱们得摆明一个事实：学术界和工业界在 NLP 领域，都有其独特的魅力和回报。学术界就像是一个知识的“灯塔”，不断探索前沿理论，揭示事物本质，为整个领域打下理论基础。而工业界则像是一台高速运转的“发动机”，将这些理论快速转化为实际产品，影响数以亿计的用户。两者缺一不可，但目前来看，工业界的吸引力似乎更胜一筹。
一、 现实的“拉力”：企业提供的更具吸引力的平台和资源
1. 规模化的实践机会与影响力： 这是最直观也是最重要的原因之一。企业，尤其是那些大型科技公司，拥有海量的数据、庞大的用户基础和计算资源。在这样的环境中，即使是一个硕士，也有机会参与到真正影响数亿人的产品或服务中。比如，你开发的一个对话系统算法，可以直接应用在千万级用户都在使用的聊天机器人里；你优化的一个推荐系统，能够直接影响用户看到的内容。这种“落地即生效”的即时反馈和巨大的社会影响力，是学术界很难比拟的。在学校里，你的研究成果可能只存在于论文和少数几个实验中，而企业能让你看到自己的工作如何改变世界。
2. 丰厚的薪资待遇和职业发展： 这点不必讳言，工业界的薪资待遇普遍比学术界高出一大截。尤其对于顶尖的 NLP 人才，企业愿意付出高昂的薪酬来吸引和留住他们。除了基本工资，还有股票、奖金等多种形式的激励。更重要的是，企业内部的晋升通道和职业发展路径通常更加清晰和快速。在企业里，你可以从初级工程师一步步成长为技术专家、架构师、团队负责人，甚至更高级别的管理岗位，这种职业上的“看得见摸得着”的进步，对很多人来说是很有吸引力的。学术界的话，即使成为教授，其薪资水平和生活保障也往往不如企业里的同等资历的技术专家。
3. 更前沿的技术应用和工程实现能力： 虽然学术界探索理论，但工业界更注重“能用、好用、易用”的实际技术。企业里，你会接触到非常成熟的工程化流程、大规模分布式训练平台、高效的推理部署技术等等。这些都是在学术界很难接触到的。在企业，你不仅能学到最前沿的算法，还能学到如何将算法落地，如何进行工程优化，如何应对各种实际场景中的挑战。这种工程实践能力，对于个人长期的技术成长来说，是极其宝贵的。而且，企业往往会更快地将最新的研究成果转化为生产力，你可能在企业里比在学术界更早地接触和应用到一些最新的技术。
4. 直接解决实际痛点，需求驱动的研发： 企业研发往往是围绕着具体的业务需求和用户痛点展开的。这种“需求驱动”的研发模式，目标明确，容易看到成果。当你的工作能够直接解决一个实际问题，提升用户体验，或者创造商业价值时，会带来很强的成就感。而学术研究，很多时候是“探索式”的，可能需要很长时间才能看到成果，甚至成果的方向也可能发生改变。
二、 学术界的“推力”：环境和回报的一些局限性
1. 科研的周期长和不确定性： 在学术界做研究，尤其是在前沿领域，往往需要漫长的周期。从提出一个想法，到进行理论推导，再到实验验证，最后写成论文，可能需要数年时间。而且，研究的成功与否很大程度上取决于运气和时机，并非所有的努力都能获得理想的结果。这种不确定性，对于一些希望快速看到成果和获得回报的人来说，可能会感到压力。
2. 资源和支持的局限性： 虽然顶尖的学术机构提供了良好的研究环境，但整体而言，相比于大型科技公司，其拥有的计算资源、数据量和资金支持还是相对有限的。尤其是在一些需要海量数据和算力的 NLP 前沿课题上，学术界的设备和资源可能难以支撑。而企业则可以轻松地投入数百万甚至数千万来购买服务器集群、GPU 卡等资源，用于模型训练和实验。
3. 学术界“内卷”与非技术因素： 随着越来越多的优秀人才涌入 NLP 领域，学术界内部的竞争也日趋激烈。除了学术能力，还需要有良好的人脉关系、项目申请能力、学生指导能力等，这些非纯粹的技术因素，对一些专注于技术本身的人来说，可能会感到不适应或不公平。
4. 发表压力与研究方向的束缚： 学术界对论文发表有着极高的要求，尤其是在顶级会议和期刊。为了发表论文，研究方向有时会被论文评审的偏好所影响，或者需要迎合当前的研究热点，而不是完全基于个人的兴趣和对问题的深刻理解。这种压力可能会让一些人觉得研究的自由度受到限制。
三、 个人选择与时代浪潮
1. 个人职业规划的差异： 并非所有人都对学术研究本身有着强烈的热情。有些人可能更希望将技术应用到实际中，解决真实世界的问题，从而获得社会价值和经济价值的双重回报。也有一些人可能对学术生涯的清贫和不确定性有所顾虑。
2. 时代发展的机遇： 我们正处在一个人工智能蓬勃发展的时代，NLP 作为其中的核心组成部分，其商业价值被极大地挖掘和放大。众多企业，从互联网巨头到新兴的 AI 公司，都在大力投入 NLP 相关的研发，这为优秀的 NLP 人才提供了前所未有的发展机遇。可以说，是时代给了这些人才更好的去处。
总结一下，为什么这么多 NLP 大牛硕士毕业去企业而不是留在学术界？
可以这么理解：企业提供了更广阔的舞台、更丰厚的物质回报、更直接的社会影响力以及更高效的技术实践机会，这些成为了吸引顶尖 NLP 人才的“强大吸铁石”。 同时，学术界虽然依然是知识创造的摇篮，但在资源、回报和发展速度上，面对工业界的“虹吸效应”，显得有些“力不从心”。
这并非说学术界不好，只是在当前的时代背景下，对于很多追求将技术转化为实际影响力和丰厚回报的优秀人才来说，企业提供了一个更具吸引力的选择。而且，很多在企业工作一段时间的优秀人才，他们积累了丰富的工程经验和商业洞察后，仍然有可能反哺学术界，或者通过创业等方式，将他们的经验和技术贡献给整个 NLP 领域。这是一种良性的循环，也是科技发展和社会进步的必然结果。
网友意见
因为NLP现在是一个资本密集型的学科，有钱买GPU，躺着就能出成果，没经费想破脑袋也算不过GPU，不能出成果。
资本密集型的学科的人，自然会去资本密集的地方。
前几天凌晨，我的一位在大厂研究院工作的高T朋友找我吐槽，说感觉最近公司部门间调整很大，说不准自己待的研究院年底会被整个裁掉。
这是一位学术上已经很有建树的大佬，和我表示说担心自己被撤员，还是有被震惊到。
确实很多大型的科技公司，他们设置research lab往往是为了吸引更多的人才。但当公司进入危机的时候，科研部门是优先考虑裁员的目标，这是很残酷的一个现象。
但我并不认为，NLP大牛很多去了企业是一个多么反常的现象。之所以这个问题成为谈资，大概是幸存者偏差效应使然。且NLP是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，转型的人多一些也不足为奇。
其实，在学术界和工业界工作，有两种很典型的状态区别，各有优劣：
在学术界工作，优势是自由、稳定，虽然都说科研圈内卷严重，但只要不出大问题，你大概率可以呆在学校一辈子。但与此同时，从事科研最明显的劣势是：
你能够真正make different的概率特别低。至少从目前的现实来看，在学校里几乎不可能做出“改变世界的产品”。
就好比我开头提到的那位从高校去了大厂研究院的教授，之前有过这样的感慨：他说，其实自己去现在这家公司也并不完全是为了高薪，主要是和CTO谈得来，坚定了他一贯主张的“要做有用的技术”这个价值观。在学校，每年为项目和考核奔波，做的技术通常是实验室的Demo，经常半途而废。而很多被认为有发展潜力的项目，一旦结题验收结束，整个项目就完全结束了。接下来又得要另辟蹊径，想另外新的思路，申请新的课题。再加上体制内单位例行的报销、为组内创收需求等等这类杂七杂八的事务，非常劳心费力。
“而且科研圈确实太挤了，跳出去也许是个广阔天地。”
所谓围城效应，这位跳出学术圈进入大厂研究院两年之后，他又有了新的体会，认为大学教授进入企业研究院发展得也很不容易，这种转型算是一把“双刃剑”。
在我看来，之所以把从学术圈到工业界的转型称之为“双刃剑”，有一个很直观的原因：在学术界，做出的成绩与自己的努力往往正相关；而在工业界，做出的成绩与自己的努力并不一定相关。
这里有两层意思：学术界的大牛到了工业界，如果运气足够好，整个团队的研究成果算在Leader的头上，加持后成为“明日之星”的概率要大得多。但反过来，如果做不出成绩，被裁员的风险也是最高的，别看今年风生水起，保不齐明年同事们都又各奔东西了。
实锤没有安全感。
但现在这个“世道 ”就是充满着种种不确实性因素的时代，大家都在努力从这些不确定中寻找一点点确定感。
所以从学术界跳出来之后，想在工业界发展得好，几乎所有人都要首先接受一个底层逻辑：商业是为了开发技术、用户和市场。
在大厂的研究院工作，单纯发论文是不可以的，公司会不停地问你，你现在做的事情，对公司的业务有什么贡献？甚至大家都被逼着写代码。但当然，你可以做前人没做过的事情，而且有大量的数据给你用。
所以大佬去工业界的研究院工作，普遍的感叹是，自己学会了放下身段——因为公司在意的是你能不能做产品，你的研究成果能不能帮助到公司变现，而不是你写论文的学术水平如何。年终考核的时候，公司甚至会把你和RD们放到一起做业绩评估，这个是没有办法的事。
做学问，更像是“一个人的战斗”，你可以努力做到“深思熟虑、尽善尽美”；但进企业，是团队协同的事儿，个人的影响力是有限的。
事实上我一直认为，从学术圈到工业界，或者说从工业界转投学术圈，这恰恰说明了这是一个正常的人才、技术、信息自由流动的时代，是值得欣慰的。
而从更宏观的视角来看，技术的实践传统与理论的思辨传统结合，才诞生了实证科学的传统，工业化之后尽管彼此存在大学与企业的分工，却仍然存在内在的彼此关联与互动构成的偶合促进发展机制。
其实，一方面是学界大牛转投企业；另一方面，AI大牛纷纷重返学术界现象也很普遍了。
最早从吴恩达开始，接着李飞飞、张潼、张亚勤、贾佳亚等企业科学家不断离职，陆续离开工业界回归学术界。去年，字节跳动副总裁、人工智能实验室主任马维英离职，下一站将赴清华大学智能产业研究院任职，从事人才培养工作。
背后的原因，或许和现阶段人工智能行业发展相关：和前几年的大突破相比，近两年来人工智能行业在逐渐洗牌，企业短期看不到大突破的可能，科学家（纯研究岗）在企业内的地位下降。这是企业AI实验室、研究院普遍遭遇的挑战。
另一方面，中国企业相比欧美（如Facebook FAIR）更加急功近利，给科学家施加的业务压力大，研究工作与产品和业务产出绑定很深，后期需要承受内外部的巨大挑战，让科学家们干得并不开心。
但无论怎么样，未来的趋势必定是学术界和工业界在产品和应用上的深度融合。如果你选择的是搞学术，未来要思考的重要命题是如何将学术界的研究成果很快地应用到工业界，并逐渐发展起来。比如当前的深度学习就是一个例子，XGBoost 里面用了一些新的技术；再好比矩阵分解word2vec，首先都是学术界的成果。
与此相对应，今天大量一流的研发来自企业，且是一些具备了核心竞争力的技术，比如精密仪器、数据库软件、工业生产线、转基因技术和大规模的药物研发等。
关于学术界和工业界的强强联合，一个典型的例子是，在一篇标题为Underspecification Presents Challenges for Credibility in Modern Machine Learning的论文中，几十位论文作者大都来自Google，横跨了计算机视觉、自然语言处理、生物信息多个领域，他们一起分析了真实场景中的机器学习模型表现欠佳的原理。
可见，科研和应用，学术圈和工业界，相互成就，共创价值，才是最自然、最好的一种科技发展状态吧。
怎么样才能让学术界和工业界的经验成为最优解，而不是相互抵消，相互愤怒和晒惨，两个圈子中的人，大家相互进一步，相互让一步，彼此圈层的人才流动如果有一天变得非常非常的正常和自然，科技进步的格局也许就能发生很大的变化。
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