AI大厂正掀起一场“青苗争夺战”，目标人才从毕业生延伸到了在校生。
10月14日，腾讯宣布启动“青云奖学金”，瞄准人工智能领域的硕士和博士生，拿出每人50万元的现金加算力资源，试图在学术阶段的早期就把好苗子圈定下来。
无独有偶，几乎在同一时间，字节跳动创始人张一鸣和上海交通大学ACM班创始人俞勇教授创办的知春创新中心也开始活跃，其聚焦前沿科技孵化的定位，被业内视为另一种形式的“顶尖人才磁铁”。
这不禁让人想到OpenAI核心团队里充斥90后和00后的情形，他们中的许多人在项目突破时可能还没拿到博士学位。类似的，中国的DeepSeek研发团队，也有大量的在读硕士生、研究生，平均年龄之低令人惊诧。
当市面上的AI产品，都在以月甚至周为单位迭代时，传统的、按部就班的人才培养体系似乎真的有些“赶不上趟”了。中国大厂们这场争夺“青苗”的行动，看似激进，实则是一场应对时代巨变的无奈与必然。
硅谷的启示：“年轻大脑”加速崛起
如果我们把目光投向硅谷众多AI实验室，就会发现一个鲜明特点：年龄从来不是衡量能力的标尺。在OpenAI攻克关键项目的团队中，许多主力是95后，他们往往在本科阶段就已在顶级会议发表论文，对新技术有着近乎本能的直觉和强大的工程实现能力。
中国DeepSeek能快速崛起，同样得益于一群年轻极客的敢想敢干。这种现象背后是AI研发范式的根本变化：它不再仅仅是深奥的理论推演，而更像是“大规模实验科学”，需要的是充沛的精力、快速试错的勇气以及对技术趋势的敏锐嗅觉。这些特质，恰恰与年轻人的优势高度契合。
传统的科研体系，尤其是高校的博士培养，周期长达五六年，研究方向往往追求深度而非敏捷性。当一位博士生毕业时，他入学时热门的AI方向可能早已迭代了好几轮。更重要的是，这些博士在进入高校后，还面临评职称、教学等多重压力。最终，高校和企业的人才逐渐开始基于不同轨道运行，双方各成体系。
对AI企业来说，这种“时滞”在慢速发展的领域或许可以接受，但当下AI正值“百米冲刺”，慢一拍就可能意味着错失整个赛点。硅谷巨头和顶尖创业公司早已看透这一点，它们绕过传统路径，直接去校园里争夺“青苗”，甚至与教授实验室建立深度合作，提前锁定有潜力的“青苗”。
从“摘果子”到“种庄稼”：大厂人才战略集体转变
腾讯的“青云奖学金”，以及此前华为的“天才计划”、阿里国际的“Bravo 102”等，标志着大厂人才策略的深刻转变。过去，企业是等到人才在高校体系里“熟透了”再去高薪“摘果子”。现在，他们干脆提前下场，自己“种庄稼”。
这种做法极具现实合理性。首先，这是应对激烈人才战争的必需。据行业估算，目前国内AI人才缺口已达百万级，供需严重失衡。面对如此稀缺的资源，守株待兔等于坐以待毙。
其次，产业需求与学术培养的错位日益严重。学术界追求的是论文的创新性和严谨性，而工业界需要的是能快速转化为稳定产品、解决实际问题的能力。通过奖学金、竞赛、实习等形式提前介入，大厂可以将产业界的真实问题、工程经验和规模化思维，提前“接种”给未来的顶尖人才，实现“产研融合”的无缝衔接。
人才如何被长期善待？
这场争夺“青苗”行动，在传统的、单一的高校评价体系之外，构建了一套由产业界驱动的、多元化的选拔与激励通道。
对于极具天赋的年轻人，他们不再只有“在顶刊发论文、拿到教职”这一座独木桥。他们可以在研究生阶段就获得业界的资源支持，直面最具挑战性的实际问题，其研究成果可能直接服务亿级用户。这种成就感和驱动力，是传统学术路径难以比拟的。
对那些可能不适应传统公司体系，但又极具创造力的技术天才，AI大厂也提供了另一种可能性。
当然，以上论述并非要否定高校体系的价值。基础理论的突破依然赖于有高校的长期深耕。但当下AI的发展，迫切需要一种“双轨制”：高校继续专注基础研究，产业界利用其资源、数据和场景优势，为应用型、工程型的顶尖人才开辟一条快速通道。两者的良性互动，才能最大化激发创新活力。
任何一枚硬币都有两面，大厂争夺AI人才也伴随隐忧。例如，过度的资源集中是否会催生新的泡沫？大厂的商业目标会不会扭曲年轻研究者的探索方向？这要求企业在争夺人才的同时，需警惕短期KPI对自由探索精神的侵蚀，在商业价值与基础研究之间寻找更精巧的平衡，从而营造出真正鼓励长期主义的创新环境。
归根结底，AI时代的竞争，核心是人才密度与迭代速度的竞争，谁能最早识别并滋养最具潜力的新芽，谁能善待并使用好这些顶尖人才，谁就可能赢得下一个时代。
