孙占卿：当企业开始主导前沿创新，大学该何去何从？

本文来自微信公众号： IPP评论 ，作者：孙占卿

近年来，人工智能（AI）、量子计算、生物科技等前沿领域日益呈现出明显的“基础设施化”趋势，技术创新的发生方式也随之发生深刻变化。在AI领域，算力与数据逐渐成为核心创新资源；在量子计算领域，技术突破离不开昂贵而复杂的大型实验装置与云平台；在生物医药领域，科研进展则越来越依赖庞大的基因数据库和高通量实验平台。在这一背景下，许多科研活动对资本、平台和组织能力的要求均有提升。

在IPP特约研究员、广州市社会科学院城市治理研究所副所长孙占卿看来，在前沿领域的科技创新上，企业在科研条件和组织方式上的优势愈发凸显。首先是前沿科技呈现出“科学与技术并行”的特征，使企业能够不断向研究前端延伸；与此同时，技术成果转化为现金流的周期缩短，也增强了企业将商业利润持续回流至基础研究的动力。此外，企业不仅能够承担高校难以承受的高额科研投入，还可以通过项目制快速整合资源，组织起大规模的跨学科攻关团队。

即便目前在通用型人才培养和基础性知识研究方面，大学依然不可替代，但随着人工智能深刻改变知识的产生方式和传播路径，以及企业通过学徒制和内部培养机制逐步成为精英人才训练的重要中心，大学亟需重新审视自身在科研与创新体系中的位置。

当前，人工智能等前沿科技领域正在出现一个显著趋势：其创新主导权正从传统的高校和科研院所加速向科技领军企业转移。企业不再仅仅是技术成果的被动转化者，而是逐渐演变为基础科学问题的提出者、大科学装置的构建者以及全球创新生态的组织者。

这一范式转变不仅将重新定义国家和区域竞争力的核心逻辑，也对大学的使命提出了新的挑战。

一、企业超越大学成为科研的主力

在传统的“产学研”模型中，基础研究被视为纯粹的公共产品，主要由政府资助、高校和国家实验室执行；应用研究由科研院所承担；企业则主要负责试验开发与商业化。然而，自2018年以来，特别是进入2023—2025年这一周期，这一分工格局在前沿科技领域已被彻底打破。

企业部门的研发投入已远超大学。根据美国国家科学基金会（NSF）及相关机构发布的数据，美国企业部门的研发支出已占据绝对主导地位。2023年，美国企业部门研发执行支出约为7350亿美元，占全美研发总额的78%左右，而高等教育部门仅占约11%。

更具颠覆性的变化体现在“基础研究”的结构上。长期以来，基础研究被认为是企业的“禁区”，因其回报周期长、不确定性高。但数据显示，美国企业在基础研究上的投入正在快速增长。2012年至2023年期间，尽管联邦政府对基础研究的拨款不断增加，但商业部门资助的份额仍从21%上升至约35%，而联邦政府的资金份额则从52%下降至41%。从执行和承担的角度看，虽然高校仍承担了46%的基础研究，但企业承担的比例已从2012年的约21%激增至2023年的31%—35%左右。这意味着，超过三分之一的基础科学突破正直接诞生于企业实验室，而非大学校园。

在中国，这一趋势同样显著。2024年全社会R&D经费投入达3.63万亿元，其中企业占比长期稳定在77%以上，成为无可争议的研发投入主体。

欧盟方面，尽管受限于经济波动，企业部门仍贡献了约66%的研发支出，且在德国、法国等核心国家，大型跨国企业在绿色技术和数字化转型的基础研发上投入巨大。

二、关键前沿领域的企业主导态势

（一）人工智能：算力霸权下的企业垄断

人工智能领域是企业主导创新最典型的样本。2023年至2025年，随着大模型（LLMs）参数量向万亿级迈进，模型训练所需的算力门槛已提升至E级（Exascale）超算水平。

模型开发的主导权已经转移至企业。根据斯坦福大学HAI发布的《2025 AI Index Report》，OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等科技巨头垄断了最顶尖的基础模型研发。2024年，全球近90%的标志性AI模型由企业开发，而这一比例在2023年仅为60%，在2014年以前则主要由高校主导。

AI模型创新已经集中在少数头部科技公司手中。图源：Stanford HAI

大学与企业在研究资源投入能力上的差距正日益扩大。2024年，美国私人部门在人工智能（AI）领域的投资达到1091亿美元，主要用于构建庞大的GPU集群和数据中心。

相比之下，高校主要依赖联邦政府有限的资助，例如美国国家科学基金会（NSF）每年约7—10亿美元的AI专项经费。二者在算力和数据资源投入上存在百倍级差距。高校教授纷纷选择“停薪留职”加入企业，或将实验室设在企业内部，因为“只有在企业才能接触到最前沿的数据和算力”。

（二）生物医药：AI驱动范式革命

在生物技术领域，虽然NIH（美国国立卫生研究院）仍是基础生物学机制研究的最大资助方，但药物发现的前沿阵地已发生转移。越来越多地使用复杂的AI模型来应对药物发现中的核心挑战，如蛋白质结构预测、分子设计和快速候选优化。尽管传统生物医药公司仍通过合作发挥关键作用，但基础性突破往往源于AI。研究表明，在某些情况下，AI可能将药物开发成本降低高达50%，使罕见疾病治疗更具可行性。

2025年10月，礼来公司（Eli Lilly）与英伟达合作构建制药领域最强大的AI超级计算机，旨在通过处理海量生物数据集来加速药物研发，实现个性化医学。而早在7月，Isomorphic Labs（2021年从DeepMind分拆）首批由AI生成的药物就已进入人体试验阶段。

虽然中、美和欧盟等主要国家都在量子领域投入巨资，但在实现“量子优越性”和构建商业化量子计算机方面，企业是绝对主力。中国的本源量子、华为，以及美国的IBM、Google、IonQ等企业，正在主导量子比特的物理实现和纠错算法的开发。

2024年，全球量子技术初创企业融资额激增，显示出资本市场对企业攻克基础物理难题的信心。2025年10月，谷歌发布了人类历史上首次由量子计算机成功运行的可验证算法，并登上《Nature》封面，标志着量子计算已接近实际应用，也显示了行业巨头在前沿技术领域的长期投入与研究组织能力。

企业“研发—中试”一体化的组织模式更有利于材料科学创新。与高校实验室的“烧杯实验”相比，大型企业拥有庞大的全球材料数据库和高通量筛选实验线。以固态电池为例，宁德时代、丰田等企业通过中试线直接验证材料在工业环境下的性能，大大缩短了从材料发现到电池上车的周期。2025年被视为固态电池技术的关键转折点，而这一进程几乎完全由产业链龙头企业所推动。

三、为何企业能取代高校成为前沿创新主体？

当代科学研究的特点，凸显了企业在科研条件和组织方式上的优势。

（一）科学与技术的边界消融，使得企业向科研延伸

企业介入基础研究并非出于纯粹的求知欲，而是因为前沿技术的基础科学“含量”正在急剧增加。在量子计算、合成生物学、生成式AI等领域，科学发现与技术应用之间已不再存在明显的时间滞后，而是呈现出“即时转化”的特征。

例如，Google量子人工智能实验室在超导量子比特纠错方面的研究，既是物理学的前沿探索，也是量子计算机工程化的核心步骤。这种“科学与技术并行”的特征，迫使企业必须向研究前端延伸，建立属于自己的“贝尔实验室2.0”。

（二）商业化回馈加速，推动企业投入研发

随着技术成熟度曲线的收敛，前沿技术转化为现金流的周期不断缩短。Hyperion在对175家工业企业的调研中发现，平均每投入1美元用于高性能计算，就能实现425美元的回报。

企业看到了基础研究带来的超额利润（如OpenAI估值的飙升），因此更有动力将利润回流至基础研究，形成“研发—商业—再研发”的正向循环。在竞争中，头部企业通过巨额投资加速产品迭代，持续强化领先优势，也进一步放大了大学在投入能力上的不足。美国在2025年AI硬件性能的年增长率达到43%，而大学体系仅为18%，使得学术界在参数密集型模型上的落后更加突出。

前沿科研越来越依赖昂贵的大科学装置和算力集群。企业凭借强大的资本积累和融资能力，能够承担高校难以承受的资本支出。例如，训练一个GPT-4级别的模型需要数亿美元的算力成本，这几乎超出了任何一所大学的财务承受能力。

同时，企业掌握着数据这一研发的关键要素。在数字经济时代，数据被视为“新石油”，互联网巨头和行业龙头掌握了海量的用户数据、工业数据和生物数据。这些数据是训练AI模型、优化工艺流程的关键资源，而高校往往难以获取高质量、实时的数据。

（四）研发需要跨学科的敏捷性，学科成为大学的桎梏

在推动跨学科合作方面，企业相较大学更具优势。2025年12月，一个由全球数学家、AI系统、即时通讯工具和在线协作平台构成的动态网络，在48小时内完成了“Erdős问题”所有关键信息的交换、验证与整合；而在传统科研模式下，一两位数学家依赖基础编程和文献检索，往往需要数周甚至数月，才能偶然地串联起所有线索。（这一事件被陶哲轩称为“数学研究范式的静默革命”）。

此外，企业能够通过项目主导迅速组建数百人的跨学科攻关团队，而高校的科研组织则往往受限于院系壁垒，难以开展大规模、建制化的协同作战。

四、大学需要寻找新的使命

自诞生以来，大学始终是知识传播和人才培养的核心机构。然而，随着人工智能时代对知识形态与生产主体的重新定义，大学所处的科研与创新环境正在发生变化，其传统角色也面临挑战，亟需重新审视并校准自身的使命定位。

在快速商业化的科技领域，企业已经呈现出取代大学、成为研发主阵地的趋势，这得益于其资源优势和市场导向。2025年全球R&D趋势报告（IQVIA：《Global Trends in R&D 2025》）显示，企业R&D投资增速达到5—6%，远高于大学的缓慢增长（美国大学R&D占比仅约11%）。企业通过大规模计算和敏捷迭代加速产品化进程，例如在AI和生物制药领域，企业主导了临床试验和新药审批，2025年新药推出数量预计将创下纪录。

然而，在一般性知识研究，尤其是尚无法形成高营收预期的技术领域，大学仍是最稳定的研究阵地，这种分工在一定程度上缓解了企业的短期主义风险。NSF数据显示，大学承担了美国基础研究的46%，主要聚焦于量子计算、基础生物学等长期探索领域，而企业承担的比例约为35%。

相关数据显示，中国的研发对高校依赖程度更高：在研发表现突出的前8个经济体中，中国对高校的研发依赖度最高（14.59%）。这反映了大学所具备的文化优势——强调好奇心驱动而非即时回报。尽管大学的专利申请数量下降了13%，但其在基础研究领域的引用影响力更高，显示出大学作为“知识堡垒”的持续影响力。

在人才培养方面，大学同样面临来自企业和网络平台的竞争。未来几十年，企业在高风险、高技术领域的影响力预计将进一步增强，通过学徒制和内部培养机制，可能逐步成为精英人才训练的重要中心。尽管在短期内，在知识传播和人才培养，尤其是通用型人才培养方面，大学仍然不可替代，但也不可避免地要面对近乎无限的免费知识供给所带来的竞争压力。