這幾年全球人工智能領(lǐng)域人才分布變化挺快的，一看數(shù)據(jù)就覺得格局有點(diǎn)意思。美國那邊比例直接到57%，韓國只剩0.5%，中國的情況卻超出不少人的預(yù)料。這不光是數(shù)字游戲，還牽扯到各國怎么培養(yǎng)人、留住人、用好人。

美國在頂尖AI人才這塊兒一直有股磁石般的吸引力。報(bào)告里明確，全球最精英的那批AI人才，也就是前2%的水平，有57%首選在美國就業(yè)或者發(fā)展。

這比例不是隨便說說，背后是美國高校和研究機(jī)構(gòu)加起來占了全球頂尖AI機(jī)構(gòu)的六成多。硅谷那些地方薪酬高、設(shè)備先進(jìn)、項(xiàng)目多，確實(shí)能把人留住。

不少從其他國家來的研究者，本科或者研究生階段在中國或者歐洲讀的，畢業(yè)后直接轉(zhuǎn)到美國機(jī)構(gòu)工作。2022年的數(shù)據(jù)對(duì)比2019年，美國雖然在全球精英人才工作地的份額從65%降到57%，但還是牢牢占著主導(dǎo)。

為什么呢？因?yàn)樗娜瞬攀袌?chǎng)成熟，私營(yíng)投資多，項(xiàng)目落地快，企業(yè)跟高校聯(lián)動(dòng)緊密。舉個(gè)例子，LinkedIn這類平臺(tái)上，美國AI相關(guān)崗位需求一直排在前頭，人才流動(dòng)起來也順暢。

中國在AI人才上的表現(xiàn)確實(shí)讓人多看兩眼。MacroPolo的跟蹤顯示，到2022年，全球前20%的頂尖AI研究人員里，有47%本科是在中國讀的，比2019年的29%漲了不少。最精英的前2%里，中國出身的也從10%升到26%。這意味著中國成了全球最大的AI人才輸出國。

國內(nèi)這些年高校擴(kuò)招AI專業(yè)，產(chǎn)學(xué)結(jié)合搞得挺實(shí)，清華大學(xué)、北京大學(xué)這類學(xué)校培養(yǎng)出來的畢業(yè)生，很多人直接進(jìn)企業(yè)做研發(fā)。企業(yè)那邊，像騰訊、阿里巴巴的團(tuán)隊(duì)規(guī)模也不小，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景多，從智能制造到大數(shù)據(jù)分析，都在用人。

雖說有部分人才流向海外，尤其是美國那邊機(jī)會(huì)多，但國內(nèi)保留率也在慢慢提升，2022年數(shù)據(jù)顯示有28%的頂尖人才選擇在中國工作，比之前11%明顯好轉(zhuǎn)。

基數(shù)大是個(gè)關(guān)鍵，中國人口和教育規(guī)模擺在那兒，政策上支持AI教育和產(chǎn)業(yè)落地，城市像北京、上海、廣州、杭州這些地方，AI崗位需求旺盛。

讓人意外的點(diǎn)就在這，本來以為輸出多是劣勢(shì)，結(jié)果中國一邊輸出一邊自己也在積累，市場(chǎng)規(guī)模大，應(yīng)用落地快，形成了一種滾動(dòng)發(fā)展的勢(shì)頭。跟美國比，中國在工作地選擇上差距縮小了，從原來美國一家獨(dú)大，變成現(xiàn)在中美兩強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)的格局。

韓國的情況跟中美一比，就顯得儲(chǔ)備明顯不足。2020年Element AI的全球報(bào)告里，韓國AI專業(yè)人才只有2551人，占全球比例0.5%，在30個(gè)主要國家和地區(qū)里排第22位，甚至落后于一些數(shù)字化起步晚的國家。這數(shù)據(jù)一出來，韓國內(nèi)部也討論不少。

早幾年AlphaGo比賽后，韓國確實(shí)意識(shí)到AI的重要性，學(xué)界和產(chǎn)業(yè)開始加投入，但人才基數(shù)小，高校AI專業(yè)招生有限，企業(yè)生態(tài)里高端崗位不多，導(dǎo)致不少畢業(yè)生或者研究員選擇去美國或者其他地方發(fā)展。

斯坦福AI指數(shù)報(bào)告提到，韓國AI人才濃度從2016年到現(xiàn)在差不多砍半，凈流出情況連續(xù)幾年在OECD國家里靠后。2023年韓國經(jīng)濟(jì)人協(xié)會(huì)的報(bào)告也直指這個(gè)問題，人才短缺成了制約AI競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

韓國有三星、SK海力士這些大企業(yè)，在半導(dǎo)體和電子領(lǐng)域有基礎(chǔ)，但純AI研究和應(yīng)用人才跟不上節(jié)奏。政府后來推“培養(yǎng)100萬數(shù)字人才”計(jì)劃，高校也設(shè)AI研究生院，可每年招生名額有限，薪酬跟國際比還有差距，留人難。

結(jié)果就是比例低到0.5%，跟美國57%一對(duì)比，像斷崖一樣。近年韓國也在反思，向中美學(xué)經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整培養(yǎng)策略，但短期內(nèi)基數(shù)和吸引力還追不上。整個(gè)過程顯示，起步晚、儲(chǔ)備薄會(huì)讓差距越拉越大，不是一兩天能扭轉(zhuǎn)的。

連起來看，全球AI人才分布就是這么個(gè)現(xiàn)實(shí)。美國靠吸納保持優(yōu)勢(shì)，中國憑培養(yǎng)和市場(chǎng)在追趕，韓國則在低位努力突圍。數(shù)據(jù)年年更新，2024、2025年的報(bào)告繼續(xù)印證這些趨勢(shì)，美國私營(yíng)投資多，中國研究規(guī)模大，韓國凈流出還在持續(xù)。

各國都在實(shí)干，政策、投資、教育三管齊下，誰的步子穩(wěn)，誰就能在技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)里多占些位置。這事說到底，還是看實(shí)際行動(dòng)和效果。人才流動(dòng)全球性強(qiáng)，合作機(jī)會(huì)也多，中美之間交流沒斷，韓國也想融入更大網(wǎng)絡(luò)。

整體格局動(dòng)態(tài)變化，但核心還是各國自己怎么把人才用好、留住、培養(yǎng)多。看到這些數(shù)字，挺能說明技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)，就是比誰準(zhǔn)備得更充分，誰的體系更匹配需求。