《經(jīng)濟(jì)學(xué)人（The Economist）》近日發(fā)表題為“中國(guó)正贏得人工智能人才競(jìng)賽（China is winning the AI talent race”的文章。指出，過去十年，盡管美國(guó)在AI人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)上保持領(lǐng)先，但在關(guān)鍵的AI“頂尖人才”維度上，中國(guó)正迅速超越美國(guó)。

去年底，英偉達(dá)掌門人黃仁勛在一場(chǎng)關(guān)于人工智能的問答活動(dòng)中，問了自己一個(gè)問題：“美國(guó)有沒有可能在人工智能上落后于我們國(guó)家？”他的回答也很直接：“絕對(duì)有可能?！?/em>

這似乎有些令人驚訝，因?yàn)檫^去十年大部分時(shí)間里，美國(guó)在AI競(jìng)賽中一直處于相對(duì)領(lǐng)先的位置 —— 最先進(jìn)的前沿模型公司、最密集的資本、最強(qiáng)的算力資源，幾乎都集中在那里。但黃仁勛的擔(dān)憂與創(chuàng)新的另一個(gè)同樣重要的因素有關(guān)：人才。

現(xiàn)在決定AI勝負(fù)的另一塊拼圖，正在發(fā)生變化。而且，這個(gè)變化越來越清晰地指向同一個(gè)趨勢(shì)：中國(guó)正在成為全球AI人才最重要的源頭、蓄水池和留存地之一。

中國(guó)AI人才規(guī)模的爆發(fā)與主導(dǎo)地位

直到不久前，全球最頂尖的AI研究成果，仍然主要由西方的研究人員主導(dǎo)，但到了2025年，這種格局開始出現(xiàn)明確轉(zhuǎn)向。在全球頂級(jí)人工智能會(huì)議上，以中國(guó)為基地的第一作者所發(fā)表的研究論文數(shù)量首次超過了美國(guó)或歐洲。

經(jīng)濟(jì)學(xué)人追蹤了2025年12月舉行的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NeurIPS）上發(fā)表論文的研究人員的教育背景，50%的AI研究人員在職業(yè)生涯初期來自中國(guó)（2019年僅為29%）；與此同時(shí)，在美國(guó)起步的研究人員占比，則從20%下降到12%。它說明，全球AI頂尖研究人才的來源結(jié)構(gòu)，正在重新洗牌。

這屆會(huì)議一共收到超過2.1萬篇投稿，最終大約有四分之一被接收。研究者沿用了過去智庫(kù)MacroPolo的分析方法，從中隨機(jī)抽取了600篇論文，涉及將近4000名研究者。

更能說明問題的，2025年NeurIPS論文作者本科畢業(yè)院校前十名中，有9所是中國(guó)高校。其中，僅僅清華大學(xué)的畢業(yè)生，就占到了NeurIPS研究者總數(shù)的4%。而美國(guó)最頂尖的名校麻省理工學(xué)院（MIT）僅占1% 。

中國(guó)高度重視科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)（STEM）教育：約五分之二的中國(guó)大學(xué)生在這些專業(yè)中學(xué)習(xí)，這一比例約為美國(guó)的兩倍。據(jù)數(shù)據(jù)公司Digital Science稱，中國(guó)目前活躍的人工智能研究人員數(shù)量超過了美國(guó)、英國(guó)和歐洲的總和，不過，按人口比例計(jì)算仍落后于西方。此外，中國(guó)的研究群體更偏向年輕化，47%是學(xué)生，而西方這一比例約為30%。

而且，中國(guó)正越來越多地留住AI人才。2019年，在中國(guó)完成本科階段的NeurIPS作者中只有大約三分之一繼續(xù)留在國(guó)內(nèi)發(fā)展；到2022年，這一比例上升至58%；2025年則達(dá)到68%。越來越多的人也選擇回國(guó)發(fā)展，有海外研究生學(xué)位的中國(guó)研究人員中，回國(guó)工作的比例從2019年的12%增加到了2025年的28%。

雖然NeurIPS可能并不完全能代表整個(gè)領(lǐng)域。但也足以這說明，今天全球AI領(lǐng)域最核心的人才供給源頭，正在越來越多地出現(xiàn)在我們國(guó)家高校體系里。這種優(yōu)勢(shì)不只是有人才，更是人才規(guī)模足夠大、基礎(chǔ)足夠厚、后續(xù)梯隊(duì)足夠長(zhǎng)。

一些最亮眼的創(chuàng)新，甚至已經(jīng)完全由本土培養(yǎng)的人才完成 —— 2025年1月，震驚業(yè)界的國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek便是典型例證，其核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)均為本土培養(yǎng)人才，卻在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中與GPT-4o等國(guó)際頂尖模型平分秋色。

美國(guó)AI的“中國(guó)基石”

黃仁勛說過全球50%的AI研究人員來自中國(guó)，美國(guó)AI前沿陣地同樣離不開中國(guó)教育體系培養(yǎng)出來的人才。分析還顯示出美國(guó)AI體系本身對(duì)來自我國(guó)的人才依賴程度其實(shí)非常高，在隸屬于美國(guó)機(jī)構(gòu)的作者中，約35%擁有中國(guó)的本科學(xué)位（這一比例與擁有美國(guó)本科學(xué)位的人數(shù)相當(dāng)）。

據(jù)美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的數(shù)據(jù)，2020年美國(guó)在STEM領(lǐng)域授予的博士學(xué)位中，有近20%是中國(guó)留學(xué)生獲得的。卡內(nèi)基國(guó)際和平基金會(huì)的一項(xiàng)研究表示，2019年入選100位就職美國(guó)高?；蚱髽I(yè)的頂尖中國(guó)研究員中，有87位在2025年依然在美國(guó)工作。

還有其他一些指標(biāo)可以衡量中國(guó)研究人員對(duì)美國(guó)的重要性。經(jīng)濟(jì)學(xué)人對(duì)OpenAI的GPT-5的483名貢獻(xiàn)者（包括人工智能研究人員以及市場(chǎng)營(yíng)銷、設(shè)計(jì)和領(lǐng)導(dǎo)層人員）進(jìn)行的分析發(fā)現(xiàn)，15%的人至少擁有一個(gè)中國(guó)院校的學(xué)位。

最典型的“華人組團(tuán)”案例莫過于去年夏天大換血的Meta，其新組建的超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室共11位研究員，其中7人在中國(guó)出生。早在扎克伯格大舉招人之前，Meta的人工智能項(xiàng)目就已高度依賴中國(guó)人才，新員工常被開玩笑說他們需要掌握兩種語言：第一種是Meta內(nèi)部編程語言Hack，第二種是普通話。

也就是說，在美國(guó)的中國(guó)AI人才，和在中國(guó)的AI人才，智力、學(xué)術(shù)起點(diǎn)幾乎完全一致。而人工智能屬于智力密集產(chǎn)業(yè)，智力和勤奮程度即人才密度決定一切，這一點(diǎn)中國(guó)人有歷史性的優(yōu)勢(shì)。

中國(guó)為何正在贏得AI人才競(jìng)賽？

據(jù)Nature日前發(fā)布的數(shù)據(jù)：在接受調(diào)查的美國(guó)科學(xué)家中，有75%的人表示正在考慮離開美國(guó)。當(dāng)然，美國(guó)對(duì)全球人才的吸引力，并沒有突然消失。它仍然比其他任何地方吸引著更多的國(guó)際人才，而且大多數(shù)在美國(guó)完成研究生學(xué)位的中國(guó)研究人員最終仍然留在美國(guó)工作。美國(guó)長(zhǎng)期積累下來的產(chǎn)業(yè)資源并不會(huì)在一夜之間消失。

但即便如此，從整體趨勢(shì)上看，天平仍在慢慢傾斜。以NeurIPS論文的作者作為一個(gè)觀察窗口，目前全球約37%的頂尖人工智能研究人員就職于中國(guó)的機(jī)構(gòu)，而美國(guó)機(jī)構(gòu)的這一比例為32%。

如果過去十年的趨勢(shì)持續(xù)下去，那么到2028年，中國(guó)的頂尖研究人員數(shù)量可能會(huì)達(dá)到美國(guó)的兩倍。黃仁勛認(rèn)為，對(duì)于一個(gè)國(guó)家在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位而言，“贏得開發(fā)者至關(guān)重要”，而現(xiàn)在這場(chǎng)人工智能頂尖人才的爭(zhēng)奪戰(zhàn)看上去正日益呈現(xiàn)出“一邊倒”的局面。

這種變化也和海外環(huán)境的變化有關(guān)，美國(guó)已不再是一個(gè)那么有吸引力的目的地，資金削減和簽證的不確定性讓潛在申請(qǐng)者感到不安。2026年，北美科技圈的裁員潮還在繼續(xù)，資本正在從人力向算力做戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移；對(duì)華人來說這波浪潮卻顯得格外殘酷，簽證H-1B持有者被裁后只有60天時(shí)間找到新工作，否則就得離境。值得注意的是，還有個(gè)看不見的“天花板”，數(shù)據(jù)顯示，亞裔在美國(guó)專業(yè)技術(shù)崗位占比達(dá)13%，但高層管理崗位只有6%。

與此同時(shí)，像「啟明計(jì)劃」這樣的引才項(xiàng)目，也在用更有競(jìng)爭(zhēng)力的方式吸引人才，包括超過70萬元人民幣的年薪、可觀的科研經(jīng)費(fèi)和住房支持。國(guó)內(nèi)企業(yè)給出的薪酬也在快速追趕，不僅給高薪也給股權(quán)。薪資方面，字節(jié)跳動(dòng)為吸引和保留AI人才，將未來薪資預(yù)算增加了150%，并將員工獎(jiǎng)金池提高了35%；股權(quán)方面，字節(jié)跳動(dòng)為旗下大模型核心部門Seed員工按月發(fā)放期權(quán)、阿里巴巴授予AI、云計(jì)算人才股票期權(quán)和限制性股票、智譜AI的股權(quán)激勵(lì)覆蓋超半數(shù)員工，這些例子都在一定程度上反映了中國(guó)企業(yè)求才若渴的回報(bào)激勵(lì)。

錢是一方面，更重要的是產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)，中國(guó)有全球最完整的制造業(yè)體系，AI落地場(chǎng)景比美國(guó)豐富得多 —— 消費(fèi)電子、工業(yè)制造、交通運(yùn)輸，AI技術(shù)在這些領(lǐng)域的規(guī)?；渴鹚俣冗h(yuǎn)超美國(guó)。美國(guó)可以用高薪和平臺(tái)留住這些人才，但它攔不住一個(gè)趨勢(shì)：當(dāng)中國(guó)的產(chǎn)業(yè)土壤足夠肥沃，人才回流的勢(shì)能就會(huì)形成。2026年，這個(gè)勢(shì)能已經(jīng)開始顯現(xiàn)。 

近幾年，離開硅谷歸國(guó)的中國(guó)AI研究者逐漸增加，幾乎形成一股“歸國(guó)潮”。最近一年，具備定義技術(shù)方向能力的領(lǐng)軍型AI海外AI人才歸國(guó)，引發(fā)行業(yè)關(guān)注：前OpenAI研究員姚順雨，加入騰訊；前Sea AI Lab研究員龐天宇，加入騰訊；前谷歌DeepMind研究副總裁吳永輝，加入字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室；前谷歌大腦團(tuán)隊(duì)研究員潘欣，加入美團(tuán)。

全球AI人才版圖最深刻的變化，就是我們國(guó)家不僅培養(yǎng)出了越來越多頂尖研究者，也越來越能把他們留下來、用起來、推到最前沿。如果這種趨勢(shì)繼續(xù)下去，那么未來AI競(jìng)爭(zhēng)的核心問題，可能不再是誰暫時(shí)跑得更快，而是誰已經(jīng)建立起了更持久、更龐大的人才引擎。

中國(guó)人才培養(yǎng)路徑

幾十年來，“天才班”一個(gè)由極具競(jìng)爭(zhēng)力的高中人才“輸送帶”構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，正在源源不斷培養(yǎng)出中國(guó)科學(xué)與科技領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。根據(jù)國(guó)家媒體新華社的報(bào)道，中國(guó)每年培養(yǎng)約500萬名科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生，而美國(guó)約為50萬。

這一體系的成效令人咋舌。字節(jié)跳動(dòng)的創(chuàng)始人、拼多多和淘寶的掌門人、美團(tuán)的創(chuàng)始人，以及如今挑戰(zhàn)英偉達(dá)的寒武紀(jì)背后的兄弟倆，全部出身于“天才班”。而在AI領(lǐng)域大放異彩的DeepSeek，其核心團(tuán)隊(duì)更是集大成者，其100多人的團(tuán)隊(duì)幾乎全部來自這一體系。

最優(yōu)秀者隨后進(jìn)入中國(guó)頂尖高校更高層次的人才計(jì)劃，最知名的高校天才培養(yǎng)項(xiàng)目之一是清華大學(xué)的“計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)班”，通常以授課教授、著名華人計(jì)算機(jī)科學(xué)家姚期智（Andrew Yao）之名被稱為“姚班”。2004年，圖靈獎(jiǎng)得主姚期智離開普林斯頓大學(xué)的終身教職，回到清華大學(xué)創(chuàng)辦計(jì)算機(jī)科學(xué)本科項(xiàng)目，他的目標(biāo)很簡(jiǎn)單：在中國(guó)建立一個(gè)能與MIT和斯坦福比肩的人才中心。不到十年后的2018年，他在一次采訪中表示：“我的目標(biāo)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)……我認(rèn)為我們的學(xué)生現(xiàn)在實(shí)際上更優(yōu)秀了?！?br/>

從上世紀(jì)80年代“早出人才、快出人才”的號(hào)召，到今天將AI列為國(guó)家戰(zhàn)略，“天才計(jì)劃”早已從試點(diǎn)走向普及。全國(guó)超千所中學(xué)設(shè)立理科實(shí)驗(yàn)班，形成貫通選拔、培養(yǎng)、輸送的完整鏈條。當(dāng)中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)從芯片、算法到大模型全線突破，“留下來干一番事業(yè)”，成了最理性的選擇。

雖然并非所有這些畢業(yè)生都會(huì)產(chǎn)出前沿創(chuàng)新，但規(guī)模至關(guān)重要。擁有大量精通人工智能的研究人員意味著在重點(diǎn)科研領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展的幾率更高，同時(shí)也意味著新技術(shù)能更快地傳播。數(shù)據(jù)公司Digital Science負(fù)責(zé)人丹尼爾·胡克表示，中國(guó)正在培育一支高素質(zhì)、且對(duì)人工智能高度敏感的研究隊(duì)伍，而這意味著“未來將有大量?jī)?yōu)秀公司從中國(guó)涌現(xiàn)”。