互联网为什么留不住科学家

当下国内大厂的科学家现状可以用一句话来概括：拿着最高的职级，干着永远没法落地的项目。
首先国内大厂实验室存在的一个问题是评价研究员的机制不够清晰。现在大厂不会再单纯去比较论文数量，而是以影响力为指标，但是影响力又是一个非常模糊的概念，最后还是要回归到依据引用量、论文数量、比赛奖项等标准上来。腾讯前AI Lab主任张潼就曾表示对于内部考核指标主要关注论文的发表和产品的应用，因此内部的kpi考核会带来一定的压力。
其次大厂毕竟不像在学校做科研，资本还是要逐利的。对于资本家来说，时间一长看到自己付出的投资并未得到回报，还面临着落地，竞争对手等内外界多方面的压力，就容易产生动摇。目前人工智能已经出现过热的情况下，某些公司必然会出现急功近利，从科学研究转向追求KPI的现象。然而对于许多科学家们来说学术才是首位，当两者冲突无法调和时，互联大厂的AI大牛、首席科学家们离职再正常不过了。
简单来说，大厂需要的是大牛的光环，大牛需要的是大厂的经济回报和数据资源，一旦不匹配就只能好聚好散了。