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作者 | 星海老局
來源 | 星海情報局（ID：junwu2333）
中美之間的AI競賽，正朝著一個神奇的方向走去。
前幾天馬斯克的xAI官宣Grok3模型的時候，站在C位的就是兩個華人面孔的科學家。這兩位科學家，一個叫吳宇懷，浙江建德人；另一個的資料我沒查到，只知道名字叫Jimmy Ba，也是華裔。
實際上，整個xAI公司的創始人團隊裡，華裔的色彩都非常濃厚。算上吳宇懷和Jimmy Ba這兩位，在包括馬斯克的12個創始人裡，華裔佔了5席，剩下的三位分別是：Greg Yang，楊格（音譯），湖南人，初中去美國讀書，本碩都在哈佛數學系。Guodong Zhang，張國棟（音譯），浙江大學資訊工程專業本科，多倫多大學博士。Zihang Dai，戴子航（音譯），清華大學本科，卡耐基梅隆大學碩士博士。
本以為是兩個科技產業大國之間的產業博弈，結果卻成為了一群在美國的中國學霸和另一群在中國的中國學霸之間的競爭。
果然能打贏中國人的只有另一群中國人。
叫什麼中美AI競賽，改名叫“985高校杯”AI大模型對抗賽（2025賽季）得了。
AI行業的人才格局
該怎麼形容這些年AI產業裡的人才變化情況呢？
根據美國保爾森基金會的《全球人工智慧人才追蹤報告2.0》的資料，大概可以總結出這麼幾個點：
第一，最頂尖的“AI大神”裡，開始有人選擇在中國工作。
第二，最頂尖的“AI大神”裡，中國人和中國機構的份量越來越重。
第三，整個AI行業裡，中國人已經比美國人還多了。
第四，中國的教育體系，撐起了全球AI產業半邊天。
2019VS2022 最精英的AI研究者們都在哪裡工作？資料來源：保爾森基金會
六年前的2019年，全球人工智慧領域的頂尖人才幾乎被美國壟斷。那時候能在NeurIPS（可以理解為人工智慧領域的“奧斯卡頒獎典禮”）上露臉的科學家們，65%都在美國工作，中國幾乎為零。
比這更扎心的，則是這群全球最頂尖AI學者的出身——本科在美國讀的，獨佔35%；本科在中國讀的僅有10%，甚至被印度本科背景的（12%）甩在身後。
也就是說，在當年的頂尖AI大神里，在中國讀過大學的只有10%，還不如在印度讀大學的多。而且我們好不容易才培養出來的這些精英大神，畢業後又都跑到美國工作去了。
2019VS2022 最精英的AI研究者們本科在哪裡就讀？資料來源：保爾森基金會
不否認那時候的國內也有不少搞AI的企業，但拉到國際上其實根本不夠看。
然而，短短三年後，2022年的NeurIPS會議上，情況卻完全變了。雖然NeurIPS的大神們依舊有接近六成（57%）都在美國工作，但已經有12%的大神們是在中國工作了。
這說明，中國國內的AI產業，已經對那些AI行業中最頂尖的科學家們產生吸引力了。
而且，從出身上看，中國本科畢業的大神們也在增加——2019年的大神們，在中國讀大學的只有10%。而2022年，大神們裡面有26%都是中國大學走出來的，僅次於美國的28%，相當於每四個AI領域的大神里，就有一個畢業於中國院校。
但不要忘了，這個統計針對的是參加NeurIPS這種高規格會議的大神，反映的是圈子裡最尖端那群人的情況——每當有一箇中國學者出現在這種高規格的頂尖會議上，很可能意味著背後整個AI產業裡增加了成百上千箇中國研究員。
實際上，在2022年，哪怕在美國的頭部AI研究機構裡，華人的數量已經比美國人還多了——在美國排名前20%的AI機構中，華人研究員的比例從2019年的27%漲到2022年的38%，直接反超美國本土研究員（37%）。
2019VS2022 美國前20%的AI研究人員都來自哪裡？資料來源：保爾森基金會
中美AI競爭，現在完全就是“在華中國人”和“在美中國人”之間的一場智力競賽。
而如果我們不管在中國還是在美國工作，單純只算看你在哪裡讀的本科，那麼在全球的AI產業裡，近半數的高階AI研究人員本科都是在中國讀的——2019年他們佔29%，這已經很多了；但沒想到，2022年直接飆到47%，快接近一半了。
與此同時，形成鮮明對比的則是：美國人佔比從20%降低到了18%，歐洲人佔比從17%降到了12%，印度人佔比從8%降到了5%。
2019VS2022 全球前20%的AI研究人員都來自哪裡？資料來源：保爾森基金會
換句話說就是：中國的教育體系，現在為全世界的AI產業貢獻了接近一半的人才。他們或許在中國讀博，或許跑到美國深造，或許在杭州，或許在加州，但不論如何，他們都是在國內上的本科。
總體來看，當前全球AI人才的格局基本就是：
中國教育體系成了中美兩個AI大國的人才源泉，全世界近一半（47%）的AI研究者都是中國教育體系培養出來的，這也與中國獨步天下的理工科畢業生數量相稱。但當前來看，最頂尖的AI人才和最頂尖的機構，依舊主要選擇留在美國。不過，在這群最頂尖的AI人才和機構裡，中國玩家的存在感越來越強——未來中國和美國在AI領域的競爭，必然是圍繞頂尖人才的去留和頂級機構的培育。
2019VS2022 在美國博士畢業後，大多數非美國籍AI人才仍然選擇留在美國
資料來源：保爾森基金會
人才井噴背後
是中國AI科研的結構性升級
為什麼短短的幾年之內，中國人在AI領域的表現會如翻天覆地一般呢？
看下面這個圖。
2019VS2022 全球最強的25家AI研究機構 資料來源：保爾森基金會
這個圖，講的是2019年全球25家最強AI研究機構，評分標準是根據所有被接受的論文來計算，一個論文算一分，若是來自兩個機構就各自按0.5分計算。
裡面的細節，很值得我們品味一下。
在2019年上榜的25家機構裡，美國佔了18家，其中有14家高校，4家企業。這四家企業分別是：谷歌、微軟、Facebook（Meta）、IBM。而在此時，中國只有清華、北大兩家高校上榜，而且排名中間靠後；歐洲也只有法國國家資訊與自動化研究所、蘇黎世聯邦理工、洛桑聯邦理工三個高校/科研機構上榜。
而在2022年，同樣是25家機構，美國少了三家，變成了15家，其中12家高校企業和3家企業。美國高校組的變化這裡沒太多要說的，但在企業組裡，IBM遺憾出局。
中國方面，則多了不少玩家——清華北大繼續上榜，而且排名非常靠前：清華成了僅次於斯坦福的AI強校，北大前面也只有斯坦福、清華、卡耐基梅隆和麻省理工。另外，中科院、上海交大、浙大也都榜上有名了。而最值得注意的是：華為，也上榜了。
以前，中國只有高校才能上榜；後來，中國的企業也上榜了——這就很不一般了——因為當企業加入AI研發，意味著研發經費將會極大充足。
如果只有高校在做AI，那麼研發經費其實是不太夠的。高校的經費來源就兩個大頭：要麼是國家撥款，要麼是接了政府部門或企業研究委託。
對於單個高校來說，不論是哪個來源，加起來金額也就百億規模，清華一年也就300億經費頂天了，普通211能有幾十億也就燒高香了。
對於咱們普通人來說，百億資金是天文數字；但對於AI行業，百億也就是剛夠塞個牙縫——咱學校一共才100億的經費，一個專案組能分多少錢？一個專案組的經費夠買幾塊顯示卡？其實別說顯示卡了，對於正經的AI訓練來說，專案組那點經費連支付電費都夠嗆——Chatgpt訓練一年的電費就要2億元人民幣，就算國內電費便宜，這也不是高等院校能扛住的。全國這麼多大學、這麼多國家級實驗室，也沒幾個能拿出2億元的裝置經費，更別提電費了。
因此，哪怕是清華北大，想組建“萬卡叢集”那也是可望而不可及。
而如果企業參與到了AI的研發中，那就是另一個故事了——萬卡叢集那都屬於常規配置，現在業內甚至開始追求“十萬卡叢集”了。
在AI領域，企業取代了高校、研究所成為了絕對的研發主力。
華為，過去十年研發總投入是一萬億，哪怕只有十分之一在AI，那也是千億規模。比亞迪這些年做智慧駕駛，搞出了“天神之眼”，前前後後投入了1600多億。
阿里CEO吳泳銘今天才剛剛表示“未來三年，阿里將投入超過3800億元，用於建設雲和AI硬體基礎設施，總額超過去十年總和。”位元組那更是捨得給AI投資，每年幾百億屬於基本操作。騰訊僅僅去年二季度就給AI投了173億。
哪怕是以低成本出名的deepseek，背後的幻方當年也投資了10億組建“螢火2號”萬卡叢集。
大模型時代，資金門檻奇高，如果沒有企業的投入建設算力基礎設施，大學那點經費其實根本不夠用——牛頓靠著一棵蘋果樹就能發論文的時代是再回不去了。
所以，只有企業拿著百億千億的資本開始入局做AI，AI的研發經費才有了著落，AI基礎設施才能搞起來。然後，大學裡的教授和學生才能租得起算力，最後才培養出那麼多AI人才。
美國人在AI領域的強勢地位，靠的是谷歌、微軟、馬斯克的投資，沒有這些投入，就不會有OpenAI。中國也差不多，沒有華為、阿里、騰訊、位元組這些年在AI上的投資，我們也壓根兒培養不出來這麼多AI人才。
典型的反例則是歐洲和日本，名牌大學很多，科技企業太少，所以AI時代他們倆也就只能蹲場邊看看熱鬧。
說到底，中國AI人才的井噴背後的底氣，是中國的產業界認識到了AI的價值並堅定為AI進行投資。
當中國教育遇到中國產業
前幾年很多人還在質疑中國教育，說中國教育抹殺天才和人性，扼制創新。但這幾年，隨著中國科技各種新成果層出不窮，這種論調也漸漸沒有市場了。
AI人才領域的發展，充分向我們展示了當中國教育遇到中國產業，將會迸發出多麼強大的力量：一邊是紮紮實實地用一張又一張卷子磨練出來的數理化功底；一邊是中外產業界幾百上千億的真金白銀投入，當兩者相遇，才能真正試出中國教育的成色如何——馬斯克的團隊裡有浙大的學霸，OpenAi的Sora團隊裡有武漢二中的畢業生，華為、阿里的實驗室裡更是學霸如雲。
不管他們最終選擇了什麼樣的賽道，不論最後去的是哪一個公司，追根溯源，數理基礎和學術訓練，都是在中國教育體系下學成的。
未來無論AI技術如何迭代，這場中美AI競賽已經證明：中國教育體系不是所謂”流水線工廠”，而是真正的創新孵化器。
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