AI科技巨頭把搶人派對開到了華爾街門口 如今這個商戰仍舊在持續 這次量化巨頭反客為主 Optiver開800萬美金挖蘋果的AI高管

當定義了AI過去的公司，正在失去定義它未來的人。 6月18日，Transformer論文核心作者、Google Gemini聯合負責人Noam Shazeer在X上宣佈離開Google，加入已向SEC秘密提交IPO申請的OpenAI。他是2017年“Attention is All You Need”八位平等貢獻作者之一，該論文奠定了現代大語言模型的技術基礎。Sam Altman隨即轉發並評論，“Noam是我自OpenAI創立第一天起最想合作的人之一。只用了十年。” 48小時後，6月19日，2024年諾貝爾化學獎得主、AlphaFold核心領導者John Jumper宣佈離開工作近九年的Google DeepMind，加入Anthropic。 兩起幾乎同時發生的頂級人才離職，已經足夠震動AI圈。而如果把時間線拉長，會發現一個更清晰的走向。5月19日，前OpenAI創始成員Andrej Karpathy宣佈加入Anthropic預訓練團隊。他雖從未在Google任職，但他的選擇同樣說明了一件事，頂尖人才正在向OpenAI和Anthropic集中，而Google正在成為這場人才重組中最主要的輸出方。

面對人工智慧(AI)驅動的半導體行業爆發式增長與人才缺口持續擴大的雙重挑戰，全球科技巨頭正將戰略觸角加速伸向學術界。 博通(AVGO.US)、Meta(META.US)、應用材料(AMAT.US)、格芯(GFS.US)與新思科技(SNPS.US)五家企業聯合宣佈，將與加州大學洛杉磯分校薩繆裡工程學院合作，共同出資1.25億美元設立“半導體中心”，旨在加速AI驅動晶片技術的研究與人才培養。該項目首期合作周期為五年，五家公司將推動晶片設計、裝置、軟體、製造等半導體生態系統的全鏈條創新研發。 產學研深度繫結，縮短晶片創新周期 該中心將設在UCLA薩繆裡校區內，由校方教師與學生研究人員與五家創始企業專家團隊共同開展技術攻關，以縮短新型晶片創新成果進入快速變化市場的時間。

很多人以為，坐擁頂級算力、頂尖人才的Google，是AI研究者的天堂。 但這家最強的矽谷AI大廠的真實內部現狀卻是： 在Google，自研TPU算力不再是普惠的科研資源，而是稀缺的內部特權。重大模型迭代優先、商業化項目優先、高層戰略優先，無數有想像力、有突破性的小眾創新，只能排隊、讓步、被無限擱置。 彭博採訪了Andrew Dai（戴安德魯）等多位離職員工，最後總結認為：

英國《經濟學人》近日刊文指出，中國正在全球AI人才競逐中逐步擴大對西方國家的領先優勢。輿論在予以關注的同時，紛紛解析中國的吸引力何在。多年來，發達國家對開發中國家的人才虹吸近乎碾壓。這些年，隨著中國綜合國力躍升與科研環境持續最佳化，全球人才流動逐漸轉向，“最大規模海歸潮”悄然出現。同時，一些西方國家出於政治私利，動輒對全球人才關上大門，客觀上也推動了人才洋流“一路向東”。近五年來，不僅海外留學人員回國就業人數逐年增加，不少領軍人物也選擇來華任職任教。更重要的是，中國已默默搭好“如何留人”的生態系統。人工智慧競爭，本質是算力、資料與演算法的“鐵三角”之爭。在晶片受限的相對被動局面下，中國AI經歷了從“大力出奇蹟”到“精益求精”的轉變，探索出一條“軟體定義算力、演算法驅動效能、人工智慧+賦能場景”的創新路徑。完善的工程體系、海量的優質資料、充沛的算力資源、豐富的應用場景，為天下英才提供了廣闊舞台。而對夢想上路時的成本焦慮與風險挑戰，相關政策給予穩穩支援，各類人才計畫為早期AI創新力量搭建了專業化、全周期的賦能平台。中國在AI人才競爭中佔有優勢，靠的不僅是攬才、留才，更是強大的本土造血能力。中國高度重視教育，擁有全球規模最大的教育體系，各級教育普及程度達到或超過中高收入國家平均水平。資料顯示，中國人才資源總量達2.2億人，其中高技能人才超7200萬人，科學家與工程師規模接近2000萬人；每年培養STEM專業畢業生超過500萬人，全球領先。這都為中國造就了領先全球的AI人才底座。以嶄露頭角的DeepSeek團隊為例，這支平均年齡僅20多歲的生力軍，核心成員均為本土培養，充分證明中國高等教育體系與科研環境已具備培養、吸引並成就世界級AI人才的深厚土壤。當然，人才之戰不是百米衝刺，而是一場漫長的馬拉松。前段時間，國務院印發《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，明確提出到2030年人工智慧全面賦能高品質發展。此外，八部門聯合發文，提出要“超常規”建構領軍人才培養新模式。當然，也要看到，中國AI在“從0到1”的原創突破上仍有差距。要鼓勵弄潮兒心無旁騖試錯深耕，尤須營造更加包容寬鬆的創新環境，糾正科研領域的實用主義傾向。“美國絕對有可能在AI上落後於中國，因為人才在變。”輝達創始人黃仁勳曾如是感慨。AI人才“東流”無須大驚小怪，人才流向改變更不是終點。持續建構創新創業的優質生態圈，讓各類人才的創造活力競相迸發、聰明才智充分湧流，中國必能擁抱更廣闊的星辰大海。 (長安街知事)

近日，英國《經濟學人》發表題為《中國正贏得人工智慧人才競賽》的文章，指出中國正在全球AI人才競逐中，逐步擴大對西方國家的領先優勢，為贏得AI競爭增加更多可能。西方媒體並非第一次有這類言論和預期，事實上，他們說得都對。相比算力，電力而言，人才，才是贏得AI競爭的終極籌碼，而中國正建立自己的領先優勢。《經濟學人》那篇文章拋出了一個判斷：在中美競爭中，中國“贏得”AI人才戰的方式是：留住增量，吸引更多存量回流。先看增量。文章援引了卡內基國際和平基金會的一份報告：2019年，全球頂尖的AI會議NeurIPS上，華裔研究者的比例是29%，已經超過了美國本土的20%；到了2022年，這個數字接近一半；而來自中國機構的作者佔比，從2019年的11%猛漲到28%——雖然還落後於美國的42%，但升勢已十分顯著。與此同時，中美之間的緊張關係也在悄悄改變年輕人的選擇。STEM專業的中國學生，前往美國讀博的機率降了大約15%，畢業後留在美國的機率又降了4%。過去，最頂尖的中國AI研究者大多把“去美國”當成理所當然的下一步；現在，越來越多人開始把目光留在中國。種種跡象指向同一個結論：美國正在失去吸引下一代的能力，進而在人才增量上出於被動。再看存量。黃仁勳說過一句很直白的話：“美國絕對有可能在AI上落後於中國，因為人才在變。”所謂人才在變，核心是流向在變，是美國的頂尖AI人才正在流往或回到中國。2025年3月，齊國君回到中國。他在美國工作了十幾年，先後在IBM研究中心、華為美國研究中心、OPPO西雅圖研究中心任職，履歷漂亮得像教科書；回國後，他全職加入杭州西湖大學，帶著一支近20人的團隊，組建了“MAPLE實驗室”。差不多同一時候，純外籍的Alex Lamb也前往中國。這位前微軟研究院高級研究員，師從圖靈獎得主Yoshua Bengio，在亞馬遜、Google Brain和微軟研究院都留下過足跡。他宣佈加入清華大學人工智慧學院，成為了一名助理教授。頂尖學者的回流只是冰山的一角，更密集的變化發生在產業界。姚順雨，前OpenAI研究員，加入騰訊成為其史上最年輕的首席AI科學家；吳永輝，前GoogleDeepMind研究副總裁，去了字節跳動；潘欣，前Google大腦研究員，加入了美團……再往前推兩年，楊植麟從卡內基梅隆大學博士畢業後，沒有留在美國，而是回到中國創辦了月之暗面。如今，成立不過三年的月之暗面已是估值超過180億美元的世界級獨角獸，其大模型也被不少美國初創公司改採用。▲月之暗面在過去一年迅速完成多輪融資，受到頭部基金、網際網路巨頭與產業資本的密集下注。圖源：VCG值得注意的是，所有這些回流，都不遠遠不是“為國效力”的口號在驅動，而是最樸素的理由——選擇更好的發展環境與空間。越來越多的頂尖AI研究者發現，“在中國”就是最好的職業路徑。中國擁有發展科創的巨大政策支援，也有一批頭部公司和頂尖高校，算力不缺，資料全面，工程體系完整，更重要的是，有大量可落地的應用場景。而且，中國公司，包括中國資本現在也都捨得為頂級人才投入，給錢、給空間，乃至給權力。不少人在矽谷可能是“螺絲釘”，但回到中國就能獨當一面，當負責人。最重要的是，中國不斷湧現的成功案例，大大增加了對美國矽谷人才的吸引力。過去幾年，中國湧現出一批10億美金，百億美金的AI初創公司，它用真金白銀告訴全球優秀人才，這裡是實現夢想的理想殿堂。如今，談中國的科創人才優勢，核心的核心，還在於自身強大的教育體系。自改革開放，尤其鄧小平提出科技是第一生產力以來，中國的理工科教育就一直備受重視。國家不斷出台政策支援理工科人才培養，民間也曾長期有著“學好數理化，走遍天下都不怕”的理工崇拜。這些的積累，為中國造就了一個領先全球的AI人才底座。現在，中國不但擁有全球最大的高等教育體系，每年培養以千萬計的大學學子，而且還約有四成的大學生攻讀STEM專業，這個比例幾乎是美國的兩倍。早在“人工智慧”這個詞還沒流行起來的時候，這片土地就已經為它儲備了最龐大的人才池。當AI的浪潮真的拍過來時，中國的這一優勢立刻湧出了驚人的勢能。到今天，中國已有80多所高校設立了AI學院，僅2025年一年，就有包括人大、北理工、西北工大在內的二十多所名校加入這個行列。五年間，AI專業新增了406個布點，在所有本科專業中增量最大。其中，清華在2025年擴招了150名本科生，全部進入新成立的通識書院，眼下已有117門課程、147個班級在嘗試AI賦能教學；而在另一頭，深圳技術大學這樣的地方院校，則選擇與華為、騰訊、百度聯手，把課堂無限延伸，讓實習直通產業。從頂尖名校到普通院校，中國搭起了一座人才培養金字塔——塔尖培養能“開天闢地”的領軍人才，塔身和底座則源源不斷地輸送應用型人才。教育端的播種，持續在產業端開花結果。2025年，中國企業發佈了超過300款AI產品，遍佈醫療、教育、物流。其中，其中，DeepSeek以不到150人的研發團隊、十分之一的成本，打造出可與GPT-4“掰手腕“的大模型。但DeepSeek最讓人感慨的不是技術本身，而是這支隊伍的底色——核心研發團隊平均年齡僅28歲。創始人梁文鋒曾坦言：“目前在人工智慧領域，前50名頂尖人才可能都不在中國，但也許我們能自己打造這樣的人。”這句話像一枚石子投進湖面，漣漪很快擴散到了招聘市場。據一家頭部AI獵頭透露，當下各家都在爭搶“C9”院校的高端人才。一位清華大學電腦系的博士畢業後，同時收到了華為“天才少年”項目、某大模型創業公司以及海外網際網路巨頭的Offer，最終他選擇了那家中國創業公司，年薪過百萬。這並非個例。脈脈資料顯示，2025年中國AI崗位的招聘量一年漲了十倍，平均月薪超過六萬，一半以上的應屆AI崗月薪破五萬。大模型演算法工程師的起薪，已經超過了不少傳統行業老專家的天花板。市場的熱度，反過來推動著教育繼續擴張——人才培養、產業吸納、再反哺教育，一個完整的閉環悄然成形。而在這套系統的底層，是國家的力量在穩穩托舉。2025年8月，國務院印發了《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，明確提出到2030年，人工智慧要全面賦能高品質發展；同月，八部門聯合發文，提出要“超常規”建構領軍人才培養的新模式。政策支援不僅是檔案上的表態。2024年，中國的研發經費超過了3.6兆元，投入強度2.68%，已經超過歐盟的平均水平；2025年中央科技預算接近4000億元，同比增長一成，重點投向人工智慧、積體電路這些關鍵戰場。同時，人社部也在去年發佈了42個新工種——生成式人工智慧系統測試員是其中之一，同時頒布了73個國家職業標準，為AI賽道上的年輕人畫出了清晰的成長路線圖。教育、產業、政策，三股力量交織在一起，讓中國的AI人才培養不再是一個個孤立的點，而是一張綿密、可持續的網。當世界還在爭論“去那兒搶人”的時候，中國已經默默搭好了“自己造人”的底座。這場人才戰，贏得的不只是眼前，更是未來十年。人才培養的底座越築越厚實，但遠沒到高枕無憂的時候。這場人才戰的敘事裡，依然藏著幾道繞不過去的坎。首先，眾多頂尖人才還漂在海外。卡內基基金會追蹤了100位在2019年NeurIPS上亮相的中國籍研究者，六年後再看，87%的人還留在美國機構裡。▲2019–2025年，頂尖中國籍AI研究人員的職業路徑 註：國家隸屬關係基於研究人員目前所在機構的總部所在地 來源：保爾森基金會與卡內基國際和平研究院“回流”確實在發生，但還只是“涓涓細流”，星星之火。美國為什麼能留住他們？一來，它從基礎研究到技術轉化再到產業應用的鏈條，已經打磨得足夠成熟；二來，中國與西方頂尖創新生態之間，還橫著一條看得見的“鴻溝”。諾獎、圖靈獎的突破，至今仍然高度集中在西方。中科院院士唐本忠點破了一個尷尬的事實：“中國在AI領域擅長‘從1到10’的最佳化升級和‘從10到100’的規模擴張，但在‘從0到1’的原創突破上步履維艱。”他進一步拆解了根源——我們太推崇實用主義了，科研工作總盯著短期的成果和落地的應用，卻忘了基礎研究和原創探索才是一切的根。其次，本土人才的供需矛盾突出，AI產業的人才缺口依然巨大。2025年，AI技術類崗位的需求比前一年漲了四成。而另一邊，真正能駕馭垂直領域大模型訓練和最佳化的人，供需比已經掉到了0.3左右。高性能計算工程師更誇張——0.15，相當於七個崗位搶一個人。再者，美國政策的不確定性，既是機遇，也是變數。簽證收緊、經費削減、對華裔學者的懷疑氣氛，在一定程度上推動了美國AI人才向中國流動。2025財年，H-1B簽證的中國留學生中籤率跌到了11.7%。Meta、亞馬遜這樣的科技巨頭，已經宣佈不再為部分崗位的留學生提供擔保；那些研究半導體材料、AI演算法最佳化的學生，如果研究方向被貼上“受控技術”的標籤，連簽證都可能拿不到；美國眾議院甚至還提出議案，打算限制中國人在美國從事AI和機器學習相關的職業。這些變化，都在讓年輕一代重新思考“要不要出去”。▲北京的招生會上，中國赴美留學生人數近年來有所下降 圖源：紐約時報但問題的另一面是：這類因素極不穩定。政策會隨著選舉、隨著地緣政治的風向來回搖擺，不能把它當成可以長期依賴的變數。AI競爭，表面是算力之爭、模型之爭，乃至電力之爭，但真正的底層卻是教育體系、產業結構與人口結構的長期較量，人才，才是贏得競爭的終極變數。人才之戰，不是一場百米衝刺，而是一場漫長的馬拉松。曾經，中國不但本土優秀人才有限，而且優秀人才大規模外流。如今，中國不但本土優秀人才湧現，而且還迎來外流人才的回流。趨勢已經逆轉，但要真正長期形成超越優勢，還任重道遠。當下，或許只是這場競賽的起點。 (華商韜略)

你好，我是傑哥。史丹佛大學《AI Index Report 2026》系列終於來到最後一期。我們前兩期聊了技術狂飆和全面滲透，這次把目光轉向最關鍵也最容易被忽略的部分——AI治理博弈。AI 發展太快，治理卻跟不上。這份報告用資料直白地告訴我們：能力在飛奔，責任、政策和公眾信任卻在拉鋸。專家和普通人的看法差距巨大，全球各國政策走向也完全不同。負責任AI：能力全報，責任卻“選擇性失明”報告最刺眼的一個發現是負責任AI明顯滯後。幾乎所有前沿實驗室都會完整公佈能力基準成績，但涉及安全、公平、隱私等責任基準的報告卻少得可憐。更現實的問題是AI事件數量大幅上升。2025 年全球記錄在案的AI相關事件達到 362 起，比2024年的 233 起增加了超過50%。更麻煩的是，研究發現：提升一項責任維度（比如安全），有時反而會損害另一項（比如精準性）。這意味著“修補”變得異常複雜。政策分化：歐盟收緊，美國放鬆，開發中國家集體入場2025年各國AI政策走向出現了明顯分化。歐盟AI Act首批禁止條款正式生效，美國則轉向放鬆管制。日本、韓國、義大利分別通過了國家AI法律。更值得注意的是，超過一半的新增國家AI戰略來自開發中國家，它們第一次大規模進入政策舞台。報告特別強調，“AI主權”已成為全球共識。各國都在努力掌握自己的AI生態，避免被少數大國完全主導。無論是建超算中心還是制定本土規則，主權意識正成為新政策的核心。人才流動“斷崖式”下降：美國吸引力下滑美國仍然是AI人才最集中的地方，但吸引力正在快速減弱。報告顯示，赴美AI研究者和開發者數量自2017年以來下降了89% ，僅去年一年就跌了80% 。這可能是近年來最劇烈的變化之一。與此同時，開源社區正在悄然改變格局。GitHub 上，非歐美地區的貢獻已超過歐洲，正逼近美國。這讓更多語言的模型和基準測試出現，全球參與度變得更加均衡。專家與公眾：50個百分點認知鴻溝最發人深省的是公眾意見部分。當被問到AI對工作的影響時，73%的AI專家認為會是積極的，而普通公眾只有23%持相同看法，差距高達50個百分點。在經濟和醫療領域，也出現了類似的巨大分歧。信任版圖同樣分裂。在受訪國家中，美國民眾對自己政府監管 AI 的信任度全球最低，僅為31% 。相比之下，歐盟在全球範圍內的監管信任度最高。中國和美國的信任資料也形成了鮮明對比。報告總結得很中肯：資料並沒有指向單一方向。AI 在加速發展，治理體系卻在適應中掙扎。樂觀和焦慮同時存在，關鍵在於我們如何平衡。完結篇：技術狂飆之後，我們需要什麼？《AI Index Report 2026》給我們畫出了 AI 完整圖景：技術在狂飆，落地在滲透，治理在博弈。中美 仍在技術前沿你追我趕，但治理層面的分化和信任鴻溝，正在成為新的變數。開源正在重新分配參與權，主權意識正在重塑國家策略，而公眾與專家的認知差距提醒我們——技術最終要服務於人，不能只跑在前面。如果你對 AI 治理、政策或公眾態度有自己的看法，歡迎在留言區分享。下次我們繼續關注 AI 最新動態，一起把脈這個快速變化的世界。關注公眾號【AI資訊風向】，回覆 666，即可獲取這份 AI 行業報告。AI 技術正以前所未有的速度發展，它將如何塑造我們的未來？讓我們拭目以待。 (AI資訊風向)