今年6月，Meta宣布建立超級智能實驗室，當時有11位AI研究員加入，他們?nèi)慷际且泼�，當�?人生于中國。這一現(xiàn)實證明，在美國的許多突破性研究背后都有中國人才的影子。

早在2020年，保爾森研究所發(fā)布研究稱，中國AI研究員占了全球總量的三分之一。在全球100位頂尖AI科學家當中，中國籍研究者占比近三分之一，且多數(shù)效力于美國高校和企業(yè)。

一位參與研究的專家稱：“美國人工智能行業(yè)是中國人才的最大受益者，盡管近年來面臨種種緊張局勢和阻礙，但美國仍吸引了大量來自中國的頂尖研究員——他們來美國工作、學習，而且正如這項研究所示，選擇留在美國�！�

硅谷AI企業(yè)不能沒有中國人才

幫助人們利用AI的arXiv在報告中指出，2018年以來，美中聯(lián)合研究的頻率超過了其他任何雙邊合作。甚至有人認為，如果失去中國研究人才輸送渠道，硅谷企業(yè)將在全球競爭中落后，尤其是落后于中國。

據(jù)三位了解Meta人工智能團隊文化的人透露，新員工經(jīng)常被人開玩笑，說他們應該掌握兩種語言，一種是公司內(nèi)部編程語言Hack，第二種是普通話。

本月早些時候，英偉達CEO黃仁勛發(fā)出警告稱，中國在全球AI競賽中正迅速追趕美國。

不過，美國在某些方面仍然保有優(yōu)勢。根據(jù)斯坦福大學《2025年AI指數(shù)報告》，美國已經(jīng)推出40個知名AI模型，中國只有15個，但中國模型在質(zhì)量方面正在快速追趕，雙方差距不斷縮小。

清華大學成為AI人才高地

兩國的競爭不僅在深圳和硅谷進行，也蔓延到大學。在中國，清華大學已經(jīng)成為本土AI重鎮(zhèn)，正挑戰(zhàn)美國常春藤名校的傳統(tǒng)地位。

在全球100篇高引用論文中，清華大學的數(shù)量最多，超過其他高校。每年清華大學產(chǎn)出的AI相關專利數(shù)量極多，相當于麻省理工學院、斯坦福大學、普林斯頓大學和哈佛大學的總和。

LexisNexis提供的數(shù)據(jù)顯示，從2005年至2024年年底，清華研究人員共提交4986項AI及機器學習相關專利，僅去年就超過900項。

清華大學興華卓越講席教授、美國國家科學院院士劉軍表示：“政府、產(chǎn)業(yè)界和學術界對AI及機器學習抱有極大熱情，AI人才的集聚得益于資本支持，以及中國政府對科研工作的扶持，當中包括AI及其他領域。”

中國教育培養(yǎng)了大量科技人才

現(xiàn)在，一些學校開始向年僅6歲的學生傳授AI基礎知識，北京學校甚至提出每學年至少開設8小時的AI課程。

由于國家重視，中國培養(yǎng)了大量的科技人才。2020年，中國STEM（科學、技術、工程、數(shù)學）專業(yè)的畢業(yè)生達357萬人，而美國為82萬人。一些中國媒體甚至認為，中國培養(yǎng)的人才數(shù)可能超過500萬。

中國本土的人工智能發(fā)展幾乎完全由華人驅(qū)動，增速之快令人咋舌。2024年中國AI研究論文產(chǎn)出量已經(jīng)達到美國、英國、歐盟的總和，目前占據(jù)全球關注度的40%。

在頂尖人工智能研究人才方面，美國目前仍領先于中國，但兩者差距正在不斷縮小。美國經(jīng)濟顧問委員會在一份報告中指出，2019年，全球頂級AI研究人員約有59%為美國工作，中國只有11%；到了2022年，美國的比例降至42%，中國升至28%。

中國AI在多個領域超越美國

越來越多的人認為，開源模型落地將讓中國AI產(chǎn)業(yè)大放異彩。最新報告顯示，中國人工智能模型的月下載量已超越美國；在金融科技、電子商務和物流領域，中國AI的應用水平甚至高于美國。此外，與硬件結(jié)合的AI也將讓中國制造更上層樓，尤其是無人機、工業(yè)機器人領域。

人工智能研究機構Laude聯(lián)合創(chuàng)始人安迪?孔溫斯基（Andy Konwinski）警告稱，觀察加州大學伯克利分校、斯坦福大學等頂尖學府的博士生，不難發(fā)現(xiàn)他們在人工智能領域越來越關注中國的研究成果，而非美國的，這一轉(zhuǎn)變近年才發(fā)生，說明中國在AI領域的影響力越來越大。

孔溫斯基指出，比較中美有影響力的AI論文，中國是美國的兩倍，未來美國能否維持主導地位值得擔憂。DeepSeek和Qwen是中國實現(xiàn)技術突破的典型例證。

與美國相比，中國倡導開源協(xié)作文化，創(chuàng)新步伐更快；美國不一樣，它的創(chuàng)新成果歸AI實驗室專有。各大企業(yè)只開發(fā)專有技術，導致知識傳播受到限制。

另外，美國科技巨頭開出豐厚薪酬，從學術界搶人，這種做法有利有弊。刺激競爭是有利一面，但最終會損害美國AI實驗室，導致實驗項目過于短視。

孔溫斯基舉了Transformer架構作為例子，該架構的關鍵性突破源于一篇可免費獲取的論文。他認為，美國若想維持其在人工智能領域的領導地位，必須鼓勵開放式思想交流。

鑒于當前的形勢變化，無怪乎《金融時報》刊文稱：“從全球視角來看，中國成為21世紀人工智能超級大國似乎只是時間問題�！保ㄐ〉叮�