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      不是算力,不是電力,這才是中美AI競爭的終極變量

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      趨勢正在逆轉。

      文 | 華商韜略 張雅坤

      近日,英國《經濟學人》發表題為《中國正贏得人工智能人才競賽》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。

      西方媒體并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。

      【01 中國引力】

      《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占比,從2019年的11%猛漲到28%——雖然還落后于美國的42%,但升勢已十分顯著。

      與此同時,中美之間的緊張關系也在悄悄改變年輕人的選擇。STEM專業的中國學生,前往美國讀博的概率降了大約15%,畢業后留在美國的概率又降了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,進而在人才增量上被動。

      再看存量。

      黃仁勛說過一句很直白的話:“美國絕對有可能在AI上落后于中國,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,先后在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;回國后,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。他宣布加入清華大學人工智能學院,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,前谷歌DeepMind研究副總裁,去了字節跳動;潘欣,前谷歌大腦研究員,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后,沒有留在美國,而是回到國內創辦了月之暗面。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所采用。



      ▲月之暗面在過去一年迅速完成多輪融資,受到頭部基金、互聯網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持,也有一批頭部公司和頂尖高校,算力不缺,數據全面,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舍得為頂級人才投入,給錢、給空間,乃至給權力。不少人在硅谷可能是“螺絲釘”,但回到中國就能獨當一面,當負責人。

      最重要的是,中國不斷涌現的成功案例,大大增加了對美國硅谷人才的吸引力。過去幾年,中國涌現出一批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,這里是實現夢想的理想殿堂。

      【02 基礎優勢】

      如今,談中國的科創人才優勢,核心的核心,還在于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。國家不斷出臺政策支持理工科人才培養,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“人工智能”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涌出了驚人的勢能。

      到今天,全國已有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“開天辟地”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,中國企業發布了超過300款AI產品,遍布醫療、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:

      “目前在人工智能領域,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。一位清華大學計算機系的博士畢業后,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互聯網巨頭的Offer,最終他選擇了那家國內創業公司,年薪過百萬。

      這并非個例。

      脈脈數據顯示,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《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,明確提出到2030年,人工智能要全面賦能高質量發展;同月,八部門聯合發文,提出要“超常規”構建領軍人才培養的新模式。

      政策支持不僅是文件上的表態。2024年,中國的研發經費超過了3.6萬億元,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,重點投向人工智能、集成電路這些關鍵戰場。

      同時,人社部也在去年發布了42個新工種——生成式人工智能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“去哪兒搶人”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。

      【03 挑戰猶存】

      人才培養的底座越筑越厚實,但遠沒到高枕無憂的時候。這場人才戰的敘事里,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,六年后再看,87%的人還留在美國機構里。



      ▲2019–2025年,頂尖中國籍AI研究人員的職業路徑

      “回流”確實在發生,但還只是“涓涓細流”,星星之火。

      美國為什么能留住他們?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’的優化升級和‘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優化的人,供需比已經掉到了0.3左右。高性能計算工程師更夸張——0.15,相當于七個崗位搶一個人。

      再者,美國政策的不確定性,既是機遇,也是變量。

      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簽率跌到了11.7%。Meta、亞馬遜這樣的科技巨頭,已經宣布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算法優化的學生,如果研究方向被貼上“受控技術”的標簽,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量。

      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量。

      人才之戰,不是一場百米沖刺,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涌現,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。

      【參考資料】

      [1]《評卡內基基金會報告:中美AI競爭中的人才博弈》前海國際事務研究院

      [2]《把墻修成路:AI人才跨國流動下的中國公司機會》澎湃新聞

      [3]《中國頂尖人才,為何仍留在美國?》IPP評論

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