AI竞赛：华人科学家闪耀舞台
中美之间的AI竞赛，正呈现出令人瞩目的新动向。
在马斯克旗下xAI公司发布Grok3模型时，两位华人科学家站在了聚光灯下。一位是吴宇怀，来自浙江建德；另一位是Jimmy Ba，同样是华裔。
事实上，xAI的创始人团队中，华人背景占据了重要地位。除了吴宇怀和Jimmy Ba，Greg Yang（杨格，湖南人，哈佛数学系毕业）、Guodong Zhang（张国栋，浙江大学本科，多伦多大学博士）以及Zihang Dai（戴子航，清华大学本科，卡耐基梅隆大学硕士博士）均是创始人团队成员。
原本被视为两个科技大国之间的产业博弈，如今更像是中国学霸在美国与中国之间的较量。
与其称之为中美AI竞赛，不如戏称为“985高校杯”AI大模型对抗赛（2025赛季）。
AI行业人才格局巨变
近年来，AI产业人才格局发生了深刻变化。
美国保尔森基金会的《全球人工智能人才追踪报告2.0》揭示了以下几个关键趋势：
1. 顶尖AI人才开始回流中国。
2. 中国籍AI人才及机构的影响力日益增强。
3. 中国AI从业者数量已超过美国。
4. 中国教育体系为全球AI产业提供了坚实的人才支撑。
2019年，全球顶尖AI人才几乎被美国垄断。在NeurIPS（人工智能领域的顶级会议）上崭露头角的科学家中，65%在美国工作，而中国几乎为零。
更令人深思的是这些顶尖AI学者的教育背景——本科毕业于美国的学者占比高达35%，而中国仅占10%，甚至低于印度（12%）。
这意味着，2019年，顶尖AI人才中，本科在中国就读的比例仅为10%，远低于印度。更令人惋惜的是，中国培养的这些精英人才，毕业后大多选择赴美发展。
虽然当时中国也有不少AI企业，但在国际舞台上竞争力不足。
然而，短短三年后，2022年的NeurIPS会议呈现出截然不同的景象。虽然近六成（57%）的顶尖AI人才仍在美国工作，但已有12%选择在中国发展。
这表明，中国AI产业已开始吸引全球顶尖的AI科学家。
从教育背景来看，中国本科毕业的顶尖人才也在增加——2019年仅占10%，而2022年，这一比例升至26%，仅次于美国的28%，相当于每四个AI领域顶尖人才中就有一位毕业于中国院校。
需要强调的是，NeurIPS代表着AI领域最前沿的研究水平。每一位中国学者在这种顶级会议上崭露头角，都可能意味着中国AI产业新增数百甚至数千名研究人员。
事实上，2022年，即使在美国顶尖的AI研究机构中，华人研究人员的数量也已超过美国本土研究人员——在美国排名前20%的AI机构中，华人研究人员的比例从2019年的27%上升至2022年的38%，超过了美国本土研究人员的37%。
因此，中美AI竞争，在某种程度上已演变为“在华中国人”与“在美中国人”之间的智力较量。
如果仅从本科就读地来看，全球AI产业中，近半数高级AI研究人员本科毕业于中国——2019年占比为29%，2022年飙升至47%，接近一半。
与此同时，美国研究人员的占比从20%下降至18%，欧洲研究人员的占比从17%下降至12%，印度研究人员的占比从8%下降至5%。
换言之，中国教育体系为全球AI产业贡献了近一半的人才。他们或许在中国攻读博士学位，或许赴美深造，或许在杭州，或许在加州，但无论如何，他们都毕业于中国的大学。
综上所述，当前全球AI人才格局呈现以下特点：
中国教育体系成为中美两国AI产业的人才源泉，全球近一半（47%）的AI研究人员都接受过中国教育的培养，这也与中国庞大的理工科毕业生数量相符。然而，目前顶尖AI人才和机构仍倾向于留在美国。尽管如此，中国玩家在顶尖AI人才和机构中的影响力日益增强——未来，中美在AI领域的竞争，必将围绕顶尖人才的流动和顶级机构的培育展开。
人才井喷：中国AI科研的结构性升级
短短几年内，中国AI领域为何能取得如此巨大的进步？
关键在于中国AI科研的结构性升级。
下图展示了2019年全球25家最强AI研究机构的排名，评分标准基于论文发表数量，每篇论文计1分，如果论文来自两个机构，则每个机构计0.5分。
2019年，美国占据了25家机构中的18家，包括14所高校和4家企业（谷歌、微软、Facebook/Meta、IBM）。中国仅有清华大学和北京大学两所高校上榜，且排名靠后。欧洲仅有法国国家信息与自动化研究所、苏黎世联邦理工学院和洛桑联邦理工学院三所高校/科研机构上榜。
2022年，美国机构数量减少至15家，包括12所高校和3家企业。美国高校组变化不大，但在企业组中，IBM未能上榜。
中国方面，上榜机构数量增加——清华大学和北京大学继续上榜，且排名大幅提升：清华大学成为仅次于斯坦福大学的AI强校，北京大学的排名也仅次于斯坦福大学、清华大学、卡耐基梅隆大学和麻省理工学院。此外，中国科学院、上海交通大学和浙江大学也榜上有名。最值得注意的是，华为也成功上榜。
过去，只有中国高校才能上榜，如今，中国企业也加入了竞争——这意味着AI研发资金将得到极大补充。
如果只有高校进行AI研发，资金往往捉襟见肘。高校的经费来源主要有两个：国家拨款和政府部门或企业的委托研究。对于单个高校而言，无论哪个来源，总金额通常在百亿规模。清华大学一年的经费约为300亿元，普通211高校能有几十亿元就已十分难得。
对于普通人来说，百亿资金是天文数字，但对于AI行业而言，百亿资金仅仅是杯水车薪——高校总经费才100亿元，一个项目组能分到多少？项目组的经费够买几块显卡？实际上，对于正规的AI训练而言，项目组的经费甚至难以支付电费——ChatGPT训练一年的电费高达2亿元人民币。即使中国电费较低，高校也难以承担。中国有如此多的大学和国家级实验室，能够拿出2亿元设备经费的机构寥寥无几，更不用说电费了。
因此，即使是清华大学和北京大学，组建“万卡集群”也是遥不可及的目标。
然而，如果企业参与到AI研发中，情况则大不相同——万卡集群已成为常规配置，业内甚至开始追求“十万卡集群”。
在AI领域，企业已取代高校和研究所，成为绝对的研发主力。
华为过去十年研发总投入达一万亿元，即使只有十分之一投入AI，也高达千亿规模。比亚迪近年来在智能驾驶领域投入巨大，打造了“天神之眼”，累计投入超过1600亿元。
阿里巴巴CEO吴泳铭近日表示：“未来三年，阿里巴巴将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。”字节跳动同样愿意为AI投资，每年数百亿元已是基本操作。腾讯仅去年二季度就为AI投入了173亿元。
即使是以低成本著称的DeepSeek，其背后的幻方也投资10亿元组建了“萤火2号”万卡集群。
在大模型时代，资金门槛极高。如果没有企业的投入来建设算力基础设施，高校的经费根本不够用——牛顿靠一棵苹果树就能发表论文的时代已一去不复返。
因此，只有企业拿着百亿甚至千亿资金入局AI，AI研发经费才能得到保障，AI基础设施才能建立起来。然后，大学教授和学生才能租用算力，最终培养出大量的AI人才。
美国在AI领域的强势地位，得益于谷歌、微软和马斯克的投资。没有这些投入，就不会有OpenAI。中国的情况也类似，如果没有华为、阿里巴巴、腾讯和字节跳动等企业在AI上的投资，中国也无法培养出如此多的AI人才。
典型的反例是欧洲和日本，拥有众多名牌大学，但科技企业数量不足，因此在AI时代只能充当看客。
归根结底，中国AI人才的井喷，源于中国产业界对AI价值的认可和坚定投资。
结论：中国教育与中国产业的融合
前几年，很多人质疑中国教育，认为其抹杀天才和人性，扼杀创新。但近年来，随着中国科技成果不断涌现，这种论调逐渐失去了市场。
AI人才领域的发展充分展现了中国教育与中国产业融合后迸发出的强大力量：扎实的数理化基础与中外产业界数百上千亿元的真金白银投入相结合，共同检验着中国教育的成色——马斯克的团队中有浙江大学的学霸，OpenAI的Sora团队中有武汉二中的毕业生，华为和阿里巴巴的实验室里更是学霸云集。
无论他们最终选择了哪条道路，无论最终加入了哪家公司，其数理基础和学术训练都来自于中国教育体系的培养。
未来无论AI技术如何迭代，这场中美AI竞赛已证明：中国教育体系不是所谓的“流水线工厂”，而是真正的创新孵化器。
更多AI行业最新资讯新闻信息请关注AI人工智能网站--AITOP100平台--AI资讯专区：https://www.aitop100.cn/infomation/index.html
