2020年，保爾森研究所在一份報告中指出，他們收集了675名全球頂級AI研究人員的資料，包括研究者的本科畢業(yè)院校、研究生就讀院校以及當(dāng)時的工作單位等信息。截至2019年，在這675人中，有100名是在美國工作的華裔研究人員。

　　最近，研究人員進(jìn)一步追蹤，看看幾年過去后，他們的最新工作單位情況如何。新調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在這100人中，有87人仍在美國機(jī)構(gòu)任職，只有10人前往中國企業(yè)或大學(xué)工作，3人在其他國家工作。

　　從歷史看，前往美國攻讀博士學(xué)位的中國人才中，約90%會長期留美。但最近幾年，從美國回到中國的精英人才確實(shí)在增加，說明中國的競爭力越來越強(qiáng)。

　　人才追蹤呈現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)

　　在全球范圍內(nèi)，人工智能領(lǐng)域中，美國吸引人才的魅力仍然無可匹敵，但對中國人才的吸引力卻在下降。越來越多的中國優(yōu)秀AI人才從一開始就選擇留在中國，而不是前往美國。

　　盡管如此，我們?nèi)圆荒艿凸烂绹鴮χ袊瞬诺奈{能力。畢竟在調(diào)查的100人中，有87人仍留在美國。其中41人就職于美國企業(yè)，40人擔(dān)任美國大學(xué)教授職務(wù)，6人正在攻讀博士學(xué)位或處于博士后階段。當(dāng)中許多人才服務(wù)于美國七大科技巨頭——谷歌、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、英偉達(dá)和特斯拉。87人中有3人創(chuàng)建了自己的企業(yè)。

　　在返回中國的10人中，有2人創(chuàng)建了自己的企業(yè)，2人在中國知名AI企業(yè)擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)，5人成為中國大學(xué)教授。

　　例如楊植麟，他于2015年從清華大學(xué)畢業(yè)，隨后前往卡內(nèi)基梅隆大學(xué)攻讀計算機(jī)博士學(xué)位。2023年，楊植麟回到中國，創(chuàng)立月之暗面公司。目前，月之暗面開發(fā)的Kimi頗受歡迎。

　　考慮到中國AI實(shí)力的不斷提升，未來中國AI產(chǎn)業(yè)對在美華裔人才的吸引力還會上升。

　　追蹤NeurIPS 2019論文作者信息，當(dāng)時華裔研究人員占比為29%，超過美國的20%和歐洲的17%。在追蹤的675名研究人員中，59%為美國機(jī)構(gòu)工作，中國、歐洲分別為11%和10%。

　　三年后，保爾森研究所再次對NeurIPS 2022論文作者進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)華裔研究人員占比已接近一半?？梢娫诙潭倘陜?nèi)，中國的崛起速度有多快。

　　最近，阿里巴巴通義千問(Qwen)在美國走紅，讓許多美國同行感到震驚。就連斯坦福大學(xué)的一些知名課程也開始采用Qwen模型——因?yàn)橹袊Ｐ透阋?，性能也令人滿意。

　　當(dāng)初DeepSeek橫空出世時，曾令A(yù)I圈震驚，但很快美國同行認(rèn)定，DeepSeek并未帶來顛覆性優(yōu)勢。幾周后，美國媒體的敘事迅速轉(zhuǎn)變：“中國擅長模仿，無法真正創(chuàng)新?！笔畟€月過去，如今的論調(diào)再次改變。因?yàn)橹袊芯可鷳B(tài)出現(xiàn)爆發(fā)式成長，高質(zhì)量AI論文頻頻亮相頂級會議，中國正快速將研究成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品與能力，美國不再自信，變得坐立不安。

　　硅谷曾一度認(rèn)為：“中國的強(qiáng)項(xiàng)在于擴(kuò)散;沒有我們的創(chuàng)意，中國體系就會失效?！比绻媸沁@樣，那美國只需保護(hù)好技術(shù)機(jī)密便可高枕無憂。但一連串事實(shí)證明，這種診斷顯然是錯誤的。

　　中國AI論文從數(shù)量到質(zhì)量全面爆發(fā)

　　2010年代，中國AI論文數(shù)量和專利申請激增，但因質(zhì)量普遍不高，被國際研究界忽視。但這一次形勢已大不相同，美國頂尖AI研究者開始主動關(guān)注中國的前沿工作。

　　美國AI實(shí)驗(yàn)室的一位研究人員表示，在RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))這一推動AI性能突破的熱門領(lǐng)域，許多令人眼前一亮的新論文都來自中國，多位斯坦福研究員也承認(rèn)這一趨勢。

　　美國有識之士指出：“真正的威脅來自人才管道。清華、浙大如今已能與斯坦福、麻省理工比肩，這些人才最終將加入DeepSeek、自主無人機(jī)制造商以及各類戰(zhàn)略性中國AI企業(yè)，美國對頂尖AI人才的壟斷正在瓦解?！?/p>

　　2021年，研究人員Hristo Todorov開始研究對抗魯棒性(adversarial robustness)問題，當(dāng)時該領(lǐng)域由斯坦福、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和麻省理工主導(dǎo)，幾乎看不到中國學(xué)者的身影。到了2025年，中國AI生態(tài)已今非昔比。2024年，一支由清華大學(xué)與字節(jié)跳動組成的研究團(tuán)隊(duì)榮獲NeurIPS 2024最佳論文獎。近期，清華大學(xué)發(fā)表的“分層推理模型”(Hierarchical Reasoning Models)相關(guān)論文也引起了硅谷的廣泛關(guān)注。

　　也就是說，四年前中國在AI領(lǐng)域的原創(chuàng)性成果極為有限，但到2025年，局面已徹底改變。

　　ICLR是AI領(lǐng)域的三大頂級會議之一。2021年，該會議上美國論文數(shù)量是中國的五倍;而到2025年，兩國論文數(shù)量已近乎持平。另外兩大頂會——NeurIPS和ICML——也呈現(xiàn)出相同趨勢。

　　未來，中國AI崛起的速度只會更快。有人預(yù)測，在ICLR 2026上，中國論文數(shù)量將首次超過美國，也就是說中國將主導(dǎo)一個頂級AI會議。

　　當(dāng)斯坦福學(xué)生默認(rèn)使用中國模型，當(dāng)機(jī)器人初創(chuàng)公司基于中國基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建系統(tǒng)，當(dāng)最激動人心的RLHF論文出自中國實(shí)驗(yàn)室，一個根本性轉(zhuǎn)變已然清晰：中國AI生態(tài)不再僅僅擴(kuò)散美國思想，而是開始獨(dú)立創(chuàng)新。