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)

又是一個科技圈的“黑色星期五”Meta“不小心”洩露內部消息給媒體裁員20%，差不多1.6萬個崗位要涼這次裁員的核心邏輯大概是：用AI替代人，省下的錢養AI01. Meta暴力裁員背後，罪魁禍首又是AI？3月中旬外媒直接爆料：Meta正偷偷醞釀一輪大規模裁員，比例可能高達20%，甚至更多。cr. Google截至去年12月底，Meta全球員工差不多7.9萬人，20%四捨五入1.6萬個崗位，相當於把一個中小型網際網路公司直接“端掉”。消息曝光後，Meta官方並沒有直接承認裁員計畫。公司發言人Andy Stone表示這些報導只是“對理論性方案的猜測”。但在矽谷，這種沒有否認但也沒有確認的回應，十有八九都是實錘的訊號，畢竟Meta可不是第一次幹這事了。Meta幹嘛又裁員？比裁員規模更值得注意的，是背後的原因。這一次矛頭幾乎全部指向一個詞——AI。有消息稱，在全面引入AI後，Meta內部發現程式碼提交量不降反升，工程師的有效工作時長卻明顯下降，一些Senior每周工作時間甚至不到10小時。原本需要人完成的工作，被AI大幅加速，甚至直接替代。所以Meta高管一致認為20%的裁員只是first step，後續團隊規模被壓縮到原來的二分之一甚至三分之一，並不是不可能……cr. XMeta上一次大規模裁員，其實很多人還記憶猶新。2022年11月，Meta宣佈裁員約1.1萬人，佔當時員工13%，這是公司歷史上第一次如此大規模的裁員。2023年春天，公司又追加裁員1萬人，短短半年，兩波裁員直接送走2萬多人。當時祖克柏將這一系列動作稱為“Year of Efficiency”，即所謂的“效率之年”。當年裁員的背景，是Meta在元宇宙上的巨大投入以及廣告業務增長放緩帶來的財務壓力，公司需要通過縮減成本來重新調整增長節奏。兩年之後，矽谷的故事已經換了一種敘事方式。過去一年，Meta幾乎把全部戰略重心都押在了人工智慧上。公司計畫在未來幾年投入巨額資金建設資料中心，並持續加碼AI模型研發。根據公開資訊，Meta計畫到2028年在資料中心等AI基礎設施上投入高達6000億美元。這種規模的投資，在整個科技行業中都屬於極為激進的水平。cr. datacenterdynamics與此同時，為了組建新的“超級智能”團隊，Meta正在全球範圍內挖角頂尖AI研究人員，並為這些人才開出極為誇張的薪酬包。有報導稱，一些頂級AI科學家的四年總薪酬可能達到數億美元。比如Alexandr Wang，他是資料標註獨角獸Scale AI的創始人，也是矽谷最年輕的AI億萬富翁之一。Meta不僅挖來他，還直接投資約143億美元入股Scale AI，並讓他負責領導整個AI超級團隊。現在小汪在Meta的角色基本相當於：AI總指揮/Chief AI Officer，祖克柏對他的期待非常直接：目標是做出“superintelligence（超級智能）”。這裡插播一條娛樂新聞💗：多家媒體披露，小扎和小汪關係緊張。小汪私下向同事抱怨小扎的Micromanagement微觀管理讓他感到“窒息”；小扎對AI業務的強勢掌控與小汪追求的靈活性產生衝突。此外，Meta內部多名AI高管離職以及產品上線過快帶來的壓力，進一步加劇了兩人的緊張關係。3月，在外部消息愈演愈烈之際，小紮在社交平台上發佈了一張與小汪的合影，擊碎“不和”傳聞。cr. threads換句話說，Meta正在進行一場極其昂貴的AI軍備競賽。而這場競賽的成本，最終需要通過削減人員規模這種方式來平衡。02. 當矽谷“信條”發生變化不是大廠在裁員，而是時代在篩人如果把時間線拉長來看，這種變化其實不僅僅發生在Meta。在過去二十年裡，矽谷一直有一個幾乎被當作信條的理念：得人才者得天下。科技公司之間的競爭，本質上就是爭奪最優秀工程師的競爭。大量公司甚至會在業務尚未完全確定的情況下提前招聘工程師，因為在那個時代，人才本身就是最稀缺的資源。但隨著AI模型能力不斷提升，很多公司開始逐漸形成一種新的共識：未來最關鍵的資源可能不再是人，而是算力。算力就是電腦處理資料和完成計算任務的能力。在傳統軟體時代，一家公司最重要的資源往往是工程師，因為軟體開發的核心工作是寫程式碼和設計系統。但在AI時代，大型人工智慧模型並不是靠人工一點點寫規則，而是通過海量資料訓練出來的。訓練這些模型需要進行數量驚人的數學計算，而這些計算必須依賴高性能晶片和龐大的伺服器叢集。於是，科技巨頭開始瘋狂投資GPU、資料中心和模型訓練。資本支出迅速增加，而人力成本，反而成為最容易被壓縮的一部分。很多企業高管在解釋這些裁員時，都提到同一個原因——AI工具正在改變生產效率。但因為AI，大廠也有吃虧的時候。比如亞馬遜今年年初也確認裁員約1.6萬人：cr. BBC3月初，亞馬遜卻因AI生成程式碼錯誤導致系統崩潰，引發6小時大面積當機，影響22,000使用者和眾多賣家。cr. Amazon後續亞馬遜要求初中級工程師在使用AI生成程式碼時，需高級工程師稽核，這其實也強調了人工智慧無法完全取代人類判斷力的現實。再比如2月底，金融科技公司Block以AI提效為理由裁掉了接近一半員工，這導致員工對管理層信任瓦解。cr. ReutersBlock高管宣稱AI工具能夠提升效率，但員工實際感受到的生產力提升有限，反而留任員工的工作量明顯增加。而且裁員模式引發員工普遍焦慮，匿名平台上吐槽不斷，比如認為AI工具Goose被公司吹捧，但其實際效果與宣傳不符，甚至可能引發工程複雜性問題。還有網友認為AI提效只是藉口，實際原因可能是經濟衰退、成本削減或者是過度招聘，AI只是一個既能削減成本又不嚇跑投資者的好藉口。cr. reddit面對質疑，Block的CEO Jack Dorsey在X平台親口承認，裁員和AI關係不大，而是因為疫情期間錯誤拆分公司架構，導致過度招聘和人員冗餘。cr. X過去二十年，科技行業依靠不斷擴張團隊來推動增長；但在AI時代，很多公司開始嘗試用更少的人完成更多事情。對於企業而言，這意味著更高的效率和更低的成本，但對於正在求職的留學生而言，它也意味著競爭將變得更加激烈。03. 新時代背景下，AI不是取代人工如果說這輪裁員釋放了一個最清晰的訊號，那就是——規則真的在變。過去很多留學生在規劃求職路徑時，默認的是一套非常穩定的邏輯：讀名校、刷實習、進大廠，只要踩對節奏，就有機會進入這個不斷擴張的行業。但現在，行業不再無限擴張，崗位增長放緩，對單個個體能力的要求卻在明顯提高。未來的求職競爭，本質上已經演變成：你是不是那個可以替代兩三個人的人。這也是為什麼我們說，單一技能正在變得越來越不安全，早規劃求職已經從優勢變成了必要準備。AI不是在“取代人”，而是在重新篩選人純寫程式碼的工程師，如果不會用AI工具提升效率，很容易被邊緣化；但只會用AI工具、不理解底層邏輯的人，同樣很難走遠。真正有競爭力的，往往是那種既懂技術、又能借助AI放大自己能力的人。這也是為什麼，矽谷對“複合型人才”的需求開始迅速上升。 (WallStreetTequila)

AI國際學會「NeurIPS」的企業攤位（12月3日，美國加州聖迭戈）“第一年的期望薪酬是200萬美元”，德州大學的在讀博士生說。在AI領域中，像強化學習這樣供不應求的方向，「年薪100萬美元」成為企業招攬人才的起始價。會場上到處都能聽到中文…近日，人工智慧（AI）的國際學會「NeurIPS」在美國西部聖迭戈舉辦。近年來，該會議作為企業爭奪AI人才的招募平台屬性愈發突出。在此次創下歷史新高、約2.5萬人參加的現場訪談中可以發現，在AI熱潮的推動下，頂尖研究人員的薪資水準已提高至與職業運動員不相上下。NeurIPS兼具學術會議與招聘會的雙重功能。來自世界各國的研究人員在會場內講解論文，約150家贊助企業在緊鄰會場的區域內設立了展位。各家企業的共同目標，都是為AI研發部門招募優秀人才。在科技界，2025年美國Meta以高薪從競爭對手挖來AI人才，一度成為話題。在各家公司以巨額投資推進AI開發競賽的背景下，頂尖研究人員的待遇與一流的職棒選手不相上下。這股浪潮也波及了研究生們。“第一年的期望薪酬是200萬美元”，美國德州大學奧斯汀分校的在讀博士生（29歲）平靜地說。這是包括簽約獎金和在職數年後可獲得全額的股票薪酬在內的總額，相當於日本大型企業員工的終身工資。他表示，只要有符合條件的錄用邀請，就會選擇退學。他的研究方向是透過讓AI不斷試錯來提升表現的“強化學習”，這是AI企業尤為重視的領域。直到兩年前，他還打算走研究者道路，但看到學長和朋友們以約100萬美元的薪酬入職美國OpenAI等公司後，改變了想法。他表示：「高薪或許只是當前的泡沫現象，就業還是趁早為好」。在AI領域中，像強化學習這樣供不應求的方向，「年薪100萬美元」成為企業招攬人才的起始價。一名就讀於美國維吉尼亞大學博士課程、從事強化學習研究的研究人員表示：“在我周圍，開出100萬美元年薪的報價並不罕見。”參與爭奪的不僅是科技公司。美國大型避險基金城堡投資（Citadel）、DE Shaw、投資公司海納國際集團（Susquehanna International Group）等作為頂級贊助商，佔據了會場入口附近的顯要位置。根據城堡投資的AI團隊負責人介紹，為了將生成式AI的基礎技術、大語言模型客製化為面向金融領域並用於交易，正在招募專業人才。該負責人表示：「相對於以股票報酬為主的科技公司，我們可以提供100萬美元現金」。在汽車製造商方面，除了作為NeurIPS常客的美國特斯拉之外，美國通用汽車（GM）也是近年來首次參加。TikTok（抖音國際版）的母公司字節跳動和阿里巴巴集團等中國企業也參加了本屆NeurIPS。在美國大學就讀的AI研究人員中也有很多來自中國，會場上到處都能聽到中文。阿里巴巴旗下的金融公司螞蟻集團和電商網站淘寶網幾乎沒有在美國的招募崗位，主要是為了吸引回國人才而參展。日本企業的存在感則較弱。(日經中文網)

導語：中美作為全球AI領域的核心競爭者，中國籍AI研究人員的留存與流動直接影響兩國科技競爭力格局。12月3日，美國智庫卡內基國際和平基金會發佈分析文章《頂尖中國AI研究人員是否選擇留美？》，直面中美戰略博弈中科技人才競爭這一核心議題。文章通過對保爾森研究所（Paulson Institute）資料集《全球AI人才追蹤報告》（Global AI Talent Tracker）的獨家追蹤與更新，以詳實資料揭示了近年來頂尖中國籍AI研究人員的職業去向，以及美國對中國AI人才的留存能力與吸引力變化。研究發現，儘管中美關係持續緊張，但絕大多數研究對象仍選擇留在美國，這凸顯了美國當前科研生態系統的“留存”能力依然穩固。但與此同時，文章也指出，美國在“吸引”新一代中國頂尖人才方面已出現明顯的乏力跡象，中國本土科研機會的崛起、AI研發環境的改善，正在改變人才流動的初始選擇。長期以來，來自中國的研究人員一直是美國企業和大學前沿人工智慧研究的最主要貢獻者之一。對頂尖AI研究論文的分析顯示，原籍中國的作者對美國AI成果的貢獻，即便沒有超過美國本土作者，也與之不相上下。但過去七年不斷升級的中美緊張關係引發了一個新問題：這些在美國工作的中國籍AI研究人員如今是否在大規模返回中國？更尖銳地說：美國是否正在培養那些最終會為其頭號地緣政治對手建構AI能力的研究人員？為解答這一問題，我們利用並更新了保爾森研究所（Paulson Institute）2020年一項研究中的獨特資料集——《全球AI人才追蹤報告》（Global AI Talent Tracker）（本文作者馬特·希恩是該研究的作者之一）。該資料集包含675名頂尖AI研究人員的樣本，這些研究人員的論文均被全球頂級AI會議——2019年神經資訊處理系統大會（NeurIPS 2019，接收率約為20%）接收。資料涵蓋了這些研究人員的本科畢業院校（大致可作為原籍國的參考指標）、研究生就讀院校以及當時的工作單位。在這675名研究人員中，截至2019年，恰好有100名中國籍研究人員在美國機構從事研究工作。為評估美國是否留住了這批頂尖AI人才，我們近期收集了這100名研究人員如今的工作去向的更新資訊。結果顯示，其中87人仍就職於美國機構，僅有10人前往中國企業或大學工作，其餘3人則隸屬於其他國家的機構。圖一：2019–2025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這對美國的AI競爭力而言是個好消息——或許也令人意外。從歷史上看，赴美攻讀博士學位的中國研究人員留美率極高，約90%會長期留在美國。但在過去五年中美緊張關係加劇的背景下，多項研究表明，多個學科領域選擇離開美國返回中國的研究人員數量大幅上升。在此背景下，我們關於中國出身的AI研究人員的資料，顯示了美國作為AI前沿研究工作地的持續吸引力。但擔憂依然存在。儘管資料顯示美國有能力留住已在美的頂尖AI研究人員，但有跡象表明，美國吸引中國人才的能力正在減弱。儘管相關資料有限，但顯然，如今有更大比例優秀的中國AI研究人員選擇一開始就留在中國，而非前往美國。留美障礙與離美原因近年來，多位備受關注的中國AI研究人員決定離開美國返回中國，這引發了廣泛關注。每位研究人員回國的原因各不相同，且往往帶有個人因素，但近期的地緣政治動盪為希望留美的中國研究人員製造了新的障礙和壓力。自2018年起，一系列針對學生簽證的實際限制和擬議限制——包括討論全面禁止中國學生入境——讓許多中國研究人員陷入不確定狀態。中國申請者面臨簽證續簽的長期拖延，這使他們無法確定自己是否能完成學業並留美工作。許多選擇留下的研究人員表示，受中美科技的緊張局勢和工業間諜活動（industrial espionage）指控的影響，他們的工作被籠罩在懷疑的陰影之下。多起針對在美中國研究人員的備受關注的起訴案件，讓這一群體不寒而慄，但經進一步調查後，其中多數案件都不了了之。2021年一項針對自認為是中國出身的大學研究人員的調查顯示，42%的受訪者表示遭受過美國政府的種族定性（racially profiled）。在此期間，與中國工程師和研究人員的交流中，有多人講述了自己或同事、朋友的電子裝置被美國海關官員沒收並搜查的經歷。新冠疫情期間實施的旅行限制，進一步削弱了中國研究人員赴美或返美的意願和機會。2020年2月，美國總統唐納德·川普（Donald Trump）第一屆政府禁止過去兩周內曾在中國境內的外國公民入境，中國隨後於3月出台了針對入境旅行的限制措施。即便中國於2023年正式重新開放邊境，兩國間的航班數量依然稀缺，如今的每日航班量仍不足疫情前水平的30%。除了這些留美障礙外，中國的AI產業也對海外研究人員產生了更強的吸引力。就在五到十年前，如果有人想在AI研究的全球前沿領域工作，在中國能獲得的機會相當有限。但如今，中國的企業和大學在突破性研究和前沿AI模型訓練方面已迅速趕超，讓這些研究人員無需遠渡重洋、使用第二語言，就有機會從事這類工作。誰選擇留下，誰選擇離開儘管存在這些新的推力與拉力因素，但六年後，資料集中的絕大多數研究人員仍選擇繼續在美國機構工作。在此期間，許多人從美國大學轉入了私營部門。在這87人中，41人目前就職於美國公司，40人在美國大學擔任教授職務，另有6人要麼正在攻讀博士學位，要麼處於博士後研究階段。在就職於美國公司的研究人員中，超過一半受僱於"七巨頭"科技公司（Magnificent Seven）——Google（Google）、亞馬遜（Amazon）、蘋果（Apple）、元宇宙（Meta）、微軟（Microsoft）、輝達（Nvidia）和特斯拉（Tesla），其餘人則效力於美國一些頂尖的AI初創企業。這87人中還有3人在美國創辦了自己的初創公司。儘管100名研究人員中僅有10人返回中國機構工作，但那些選擇回國的研究人員往往具有巨大的影響力。其中2人創辦了自己的初創公司，2人在聚焦AI的科技巨頭中擔任領導職務，5人成為中國頂尖大學的教授。歸國者之一是明星研究人員楊植麟（Yang Zhilin），他於2015年從清華大學本科畢業，隨後前往卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）攻讀電腦科學博士學位。在卡內基梅隆大學期間，楊植麟作為第一作者發表了多篇被廣泛引用的研究論文，合著者包括多位全球極具影響力的AI研究人員。2023年，楊植麟返回中國創辦了月之暗面人工智慧公司（Moonshot AI），其中文名是為了致敬他最喜歡的專輯。此後，月之暗面融資超過10億美元，並行布了多款全球性能領先的開源大語言模型（open-source OS models）。如今，許多美國初創企業正在採用並基於另一款中國大語言模型Kimi進行研發。他們在解釋這一選擇時，經常提到中國模型往往兼具強大性能和高性價比，而這些是OpenAI和Anthropic等美國企業發佈的封閉專有模型所不具備的。楊植麟的經歷凸顯了一個事實：儘管地緣政治競爭不斷升級，但中美AI研究界依然深度交織，通過人員、思想以及如今頂尖AI模型的豐富跨境流動緊密相連。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錯失下一代人才儘管美國在過去六年成功留住了大部分中國AI研究人員，但有跡象表明，其吸引中國新人才的能力已有所下降——考慮到中國在全球AI人才中的佔比，這一趨勢可能並不樂觀。最初的《全球AI人才追蹤報告》的資料來源於2019年神經資訊處理系統大會（NeurIPS）的研究人員。當時，中國籍研究人員佔該會議論文作者的29%，超過了美國的20%和歐洲的17%。對美國而言幸運的是，這些中國籍作者中的大多數（以及來自世界各地的研究人員）選擇在美國機構開展研究。從這675名頂尖研究人員2019年的所屬機構來看，59%就職於美國機構，相比之下，中國機構佔11%，歐洲機構佔10%。在本科畢業於中國的研究人員中，56%在美國機構學習或工作，37%在中國機構。而在所有就職於美國機構的研究人員中，31%的人本科學位授予自美國，其次是中國（27%），歐洲和印度各佔11%。圖二：頂尖AI研究人員的主要工作國家，2019年與2022年。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：保爾森基金會三年後，保爾森研究所利用2022年神經資訊處理系統大會（NeurIPS 2022）的論文作者資料重新開展了這項研究。到那時，中國籍研究人員佔抽樣作者總數的比例已接近一半，中國機構的佔比也翻了一番多，達到28%。這一數字仍遠低於美國的42%，但已足以表明中國在產出當年眾多頂尖AI研究論文方面極快的追趕速度。這也意味著，更多頂尖中國研究人員選擇留在中國而非前往美國。2022年的研究並未提供本科畢業於中國的研究人員中，有多大比例留在國內攻讀研究生學位並工作的具體資料，但該研究指出，越來越多中國出身的研究人員選擇留在中國。圖三：頂尖AI研究人員的來源國（基於本科教育背景）。來源：保爾森基金會如果這一趨勢持續下去——中國籍頂尖研究人員佔比不斷上升，而其中前往美國的比例持續下降——這對美國競爭力而言並非一個好兆頭。幾十年來，美國積累了大量精英研究人員，他們來自中國但選擇長期在美國生活和工作。如果這類人才流動停止——甚至更糟，出現逆轉——美國將難以培養和吸引足夠多的優秀研究人員來填補這一空缺。"全方位"戰略在建構和部署全球最先進、最高效的AI系統方面，美國仍保持諸多優勢。在獲取用於訓練和運行AI系統的尖端晶片方面，美國相較中國具有顯著優勢。儘管部分中國應用程式迅速崛起，但Google（Google）和元宇宙（Meta）等美國科技巨頭擁有更龐大、更多元化的全球使用者基礎，這讓它們在市場切入點和使用者洞察方面擁有中國同行所不具備的優勢。但美國AI生態系統最強大的長期優勢之一——全球最優秀的研究和工程人才庫——正面臨風險。要降低這些風險，就需要採取"全方位"戰略來培養、吸引和留住世界級AI研究人員。這需要加大對美國高中的投資，讓美國人具備進入AI領域工作的基礎能力；同時需要提供研究經費並確保簽證政策的穩定性，以吸引全球最優秀的國際學生來美攻讀研究生學位；還需要營造良好環境，讓包括中國在內的世界各地最優秀的AI研究人員願意在美國生活並行展事業。這些都並非易事，但前進的道路，以及成敗的關鍵，已然十分明確。 (IPP評論)

OpenAI首席研究官Mark Chen爆料，矽谷AI人才爭奪激烈，Meta首席執行長祖克柏甚至親自烹飪送湯招攬人才。人工智慧企業間的商戰某種程度上並不高科技，甚至可能只關乎於一碗湯。OpenAI首席研究官Mark Chen在一檔播客節目中激情爆料，稱矽谷現在的AI人才爭奪格局已經發生了變化，Meta首席執行長祖克柏甚至自己烹飪並親自送湯來招攬他想從OpenAI挖走的科研人員。Chen透露自己當時非常震驚，但隨後“從善如流”。現在他也會給自己的新員工送湯，並希望從Meta挖走人才。不過，他不會自己烹飪，而是讓矽谷裡的一家高檔韓國餐廳負責製作。他甚至開玩笑稱計畫在OpenAI公司外開設烹飪課，以凸顯出目前矽谷人才競爭中的荒謬感。但不可否認的是，矽谷對於AI頂尖研究人才的爭奪已經進入了一個全新階段。利誘不如走心？Chen表示，Meta對他手下一半的直接下屬都拋過橄欖枝，並為挖角行動投入了100億美元。但他強調，Meta很多次挖角都以失敗告終，因為研究人員相信OpenAI的發展方向，且認為它才會是率先研究出通用人工智慧的公司。儘管如此，今年還是有很多頂尖人才選擇換個東家，且競爭也不僅只在於OpenAI與Meta之間，馬斯克的xAI、微軟、Anthropic，甚至國內大廠騰訊、字節跳動及阿里巴巴也都全情參與人才之戰。這也反映出該行業內關鍵的供需矛盾。業內共識，目前能夠設計和訓練尖端大型語言模型的人才庫極其稀少，全球具備獨立推進這項技術所需專業知識的研究人員可能不足1000人。而由於人工智慧行業允許研究人員提前兌現股權，提供特殊的計算資源獲取管道，並許諾員工在人工智慧系統建構方式中的強大影響力，企業很難用當年網際網路時期的健身房、免費咖啡等福利吸引人才，因此，更多的企業家不得不開始提供一些“情緒價值”。祖克柏的湯就是一個典型案例。企業高管通過建構親密方式來招攬員工，以在薪酬和資源上再次加碼，比如送湯的背後意味十分簡潔明了：你是重要人才，所以值得我花時間來討好。 (科創日報)

近日，《Nature》一篇文章討論了這樣一個問題：若AI泡沫破裂，OpenAI、Google等AI公司的科學家將流向那裡？該文章認為他們或將重回學術界，或將創辦AI科技公司，過程中雖然伴隨著裁員與震盪，但從長期看可能促成AI人才與技術溢出到其它領域。資料顯示，2025年前十個月，美國裁員總數已經超過110萬人，科技行業成為重災區。亞馬遜在財報亮眼的同時裁掉了1.4萬名員工，微軟也裁員超過1.5萬人。官方解釋都是圍繞AI展開：為了讓企業更靈活、更高效，必須“精簡組織結構”。然而，真正的原因更深層：巨額的AI投資壓力。微軟、亞馬遜、Google、Meta、甲骨文等科技巨頭在AI算力、晶片、資料中心等方面的資本支出已達到歷史新高。僅微軟今年資本支出就超過600億美元，預計明年接近千億美元。對於任何企業來說，這都是巨額負擔。裁員，成為了最直接的成本控制手段。如果未來幾年AI技術無法兌現盈利預期，整個行業可能面臨泡沫破裂的風險。AI泡沫破裂可能引發一系列連鎖效應：1.股市暴跌AI相關股票佔標普500市值比例接近三分之一，股價下跌可能導致富裕階層資產縮水，消費能力下降。2.企業現金流緊張高債務企業可能面臨流動性危機，被迫裁員或縮減投資，甚至出現破產風險。3.就業市場衝擊初級白領崗位首當其衝，尤其是科技、資料處理、初級程式設計師崗位。AI相關崗位需求可能下降，部分新興產業擴張受阻。藍領崗位暫時安全，但如果經濟衰退波及整體消費，物流、零售等行業也可能連鎖裁員。4.宏觀經濟影響消費下降 → GDP增速放緩。投資收縮 → 科技、建築、核能等相關行業受影響。可能導致美國經濟進入短暫衰退期，經濟增長動力大幅下降。5.金融市場連鎖反應銀行與投資機構可能面臨壞帳風險，高槓桿科技公司觸發市場恐慌，整體投資者信心下降。不過，AI投資也催生了新的就業機會：資料中心建設、核電產業以及新興AI公司，都創造了大量崗位。這說明，AI並非單純的“失業機器”，而是一場產業結構重塑。對比2000年前的那場網際網路技術泡沫，從經濟規模來看，AI泡沫可能會比網際網路泡沫慘烈 17 倍！如果AI泡沫真的來臨，那些OpenAI和Google的頂級大腦會流向那裡？馬里蘭大學學院公園分校（University of Maryland in College Park）的經濟學家Brent Goldfarb表示，如果AI泡沫破裂，AI研究人員和開發者也會面臨類似的裁員。他認為受影響最大的是一大批一窩蜂湧上AI熱潮的初創公司，比如跟風推出會議記錄、「AI科學家」等AI應用的公司。而OpenAI、Google、輝達以及其他主要AI公司「很可能會活下來」。這些公司最不可能做的事情就是砍掉自己的科學核心，因為這才是通往未來的路徑。目前，在AI領域，無論投資規模還是論文發表量，科技行業都遠遠超過學術界。研究者提出一個現象：「AI人才外流（AI brain drain）」——美國科技行業僱傭了幾乎70%的人工智慧相關領域博士畢業生數量，遠遠超過學術界。這導致了在各類基準測試榜單上名列前茅的最大AI模型中，有90%都是由產業界開發的。2025年的美國裁員潮，讓人們對AI既充滿期待，也感到不安。它帶來了經濟增長的引擎，但也潛藏著泡沫破裂的危機。 (HsuDan)