桑福德體育場，佐治亞大學鬥牛犬隊主場。圖源：佐治亞大學

撰文｜劉天明（佐治亞大學教授）

最近的美國科研圈，一半是火焰，一半是寒冰。

火焰屬於 AGI。從 2022 年底 ChatGPT 引爆行業算起，不過三年多時間，大模型已經走完了從語言交互到多模態感知、從工具調用到推理智能體的躍遷。ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、等等模型輪番刷新能力邊界，AutoResearch 一類的智能體甚至能一夜跑完上百組實驗。技術落地的門檻，從來沒有像今天這麼低。

寒冰屬於科研體系本身。7月以來的一連串消息，讓整個學術界寒意徹骨：全美頂尖研究型大學研究生招生同比下滑 15%，博士培養的根基正在鬆動；白宮強推科研評審權改革，沿用數十年的同行評審機制面臨被行政權力取代的風險；國家科學基金會大幅削減基礎研究資助，三成經費從學術界流向市場化科創機構。《科學》雜誌總編輯霍爾登・索普直言，當下的政策正在持續破壞美國科研體系的根基。

更耐人尋味的是人才的流向。諾貝爾化學獎得主奧馬爾・亞吉受聘清華大學，有機化學家戴維・尼斯維奇遠赴南洋理工------ 越來越多頂尖學者選擇離開，去一個 "科學在發展、而不是萎縮的地方"。

就在這樣的十字路口，有一羣身處美國學界的華裔教授，做出了另一種選擇：他們沒有離開，也沒有固守象牙塔，而是拉起了一支創業互助隊伍，在 AGI 浪潮與科研變局的夾縫裏，趟一條抱團突圍的路。

01 當技術不再是瓶頸：華裔創業者的共同困境

對於深耕前沿領域的華裔學者而言，這場變局帶來的衝擊格外具體。

他們中的很多人，是各自領域的頂尖研究者：有人做大模型記憶機制，有人做醫療影像 AI，有人探索量子計算與腦科學的交叉。AI 工具的普及，讓他們的研發效率成倍提升——過去要幾個月才能搭好的原型，現在幾天就能跑通；代碼、設計、數據分析，AI 都能快速出稿。就像行業裏公認的那樣：代碼早已不是創業的瓶頸。

但真正的考驗，纔剛剛開始。

幾乎所有踏上創業路的華裔教授，都卡在了同一道關上：市場。

實驗室裏做得出驚豔的demo，不代表市場願意買單；模型指標刷到行業領先，不代表用戶願意信任並使用。從產品驗證到品牌建立，從渠道拓展到社區運營，這些學術圈裏不曾教過的功課，成了橫亙在技術與商業化之間的天塹。

有人研發出準確率領先的臨牀輔助 AI 系統，卻摸不清美國醫療體系的合作路徑，連對接醫院試點的門路都沒有；有人做出了體驗出色的教育科技產品，技術參數遠超同類競品，卻在用戶增長上寸步難行------不懂本土社媒玩法，沒有行業人脈網絡，再好的產品也傳不到目標用戶面前；有人手握核心專利與成熟方案，卻在融資和商務談判中屢屢被動，對美國商業規則的生疏、文化語境的差異，讓他們在市場推廣中處處掣肘。

單個團隊的力量終究有限。一個教授帶幾個學生的創業小隊，既要盯技術迭代，又要管產品落地，還要從零開始啃市場推廣這塊硬骨頭，往往顧此失彼。更現實的困境是，在政策風向轉向、科研資源收縮的大背景下，留給他們試錯的時間和空間，都越來越少。

02 從各自爲戰到抱團取暖：互助組織的誕生

共同的困境，讓分散在各地的華裔教授們逐漸走到了一起。

最初只是小範圍的交流：幾個相熟的教授碰面，聊起各自創業的碰壁經歷，才發現大家踩的坑高度相似------技術上各有長板，商業化上卻有共同的短板。有人提議，與其各自摸索、重複踩坑，不如把資源湊到一起，抱團取暖。

這個鬆散的創業互助組織，就這樣慢慢成型了。成員來自美國不同州的高校，覆蓋 AI、生物醫學、教育科技、量子計算等多個前沿領域，既有深耕學術多年的資深教授，也有已經初步跑通商業化的創業者。

他們的互助邏輯簡單卻有力：把每個人的長板拼起來，補上所有人共同的短板。

在技術端，跨校跨領域的協作成爲常態。做大模型基礎的團隊，爲醫療、教育場景的產品提供底層能力支撐；做應用落地的團隊，把一線市場需求反哺給基礎研究，形成 "研究 - 落地 - 迭代" 的正向循環。就像佐治亞大學 LLM 實驗室推出的 SYNAPSE 記憶模型與 EZCollegeApp產品那樣，前沿研究不再只停留在論文裏，而是直接轉化爲解決真實問題的工具。

這樣的協作案例，在聯盟裏並不鮮見。佐治亞大學統計系教授馬平，主要研究人工智能、機器學習及其在生物信息領域的應用，他發起的量子人工智能創業項目 Quantum Mill，正是源於與埃默裏大學教授、佐治亞大學傑出校友的跨校合作，馬平擔任 CTO，目前已順利完成大學種子輪融資的 A 階段。

加州大學爾灣分校放射系與生物醫學工程系雙料教授向良忠，同時參與創辦了兩家公司：SoundDose 致力於將聲輻射成像與超聲技術應用於影像引導放射治療，讓放療過程更加可視化、精準和可控；PulseSonix 則聚焦電聲斷層成像引導的脈衝電場消融技術，用於心律失常治療，希望實現消融過程與效果的實時評估。

佐治亞大學電子工程系教授宋文戰創辦的 Intelligent Dots，基於體震描記法原理，爲人類和動物提供非接觸式、無源的健康與睡眠監測技術，其首款產品 BedDot G1 已於 2026 年 6 月獲得美國 FDA 的 510(k) 上市許可，目前正以持續訂閱模式推進商業化。從量子計算、醫療影像到健康監測，這些案例覆蓋的領域各不相同，卻共享着同一條成長路徑：跨校協作起步，互助聯盟提速。

在市場端，資源整合的效應最爲明顯。大家把各自的產業人脈、渠道資源、行業經驗全部共享：一個人對接過的行業客戶，變成整個組織的合作入口；一個人驗證過的推廣路徑，變成所有人可以複用的方法論。原本單個團隊無力承擔的品牌發聲、行業展會、社區運營，現在可以集中力量共同推進；原本各自爲戰的市場推廣，現在變成了矩陣式的協同發力。

更重要的是經驗的傳遞。已經走過從 0 到 1 的教授，會帶着新入局的團隊避坑：從產品定位如何貼合真實需求，到如何向用戶坦誠技術邊界、建立信任，再到如何搭建社區、實現自然增長------這些在實戰裏摸爬滾打出來的認知，恰恰是學術背景的創業者最稀缺的東西。

03 變局裏的堅守：AGI 時代的學者突圍

某種意義上，這羣華裔教授的選擇，正是對 AGI 時代創業法則的生動踐行。

行業早已達成共識：AI 讓 "建造" 變得廉價，真正稀缺的是判斷力------判斷什麼問題值得解決，判斷什麼方向值得投入，判斷如何把技術真正送到用戶手裏。個人的判斷力終究有限，而一羣人的智慧碰撞、資源共享，恰恰能放大這種稀缺的判斷力。

他們沒有去爭搶大模型的入場券，因爲他們清楚，模型調用權從來不是核心壁壘；他們把精力放在了更難、也更有價值的事情上：貼近真實的行業痛點，搭建可驗證的產品價值，打通從實驗室到用戶的最後一公里。

這也是對當下美國科研困境的一種民間回應。當聯邦經費向商業化傾斜，當高校在政策壓力下集體緘默，當傳統學術路徑越來越窄，這羣學者沒有等待體系的救贖，而是主動走向市場，用創業的方式延續研究的價值。他們把論文裏的成果，變成能改善教育、助力醫療、提升效率的真實產品，讓科研的影響力，走出期刊與實驗室，觸達更廣闊的社會。

中美科技博弈的大背景下，AGI 技術的浪潮還在奔湧向前，美國科研體系的重構也遠未結束。身處浪潮之中的華裔學者們，前路依然有諸多不確定性：政策的風向、市場的競爭、文化的壁壘，都是橫亙在前的挑戰。

但他們已經用行動給出了自己的答案。

比起獨自面對時代的寒意，並肩同行的人，總能多一分暖意；比起困在原地觀望，抱團突圍的路，總能越走越寬。

這是一羣學者的創業故事，也是一代人在大變局裏的生存與堅守。