黄仁勋已经忍不住第二次公开谈论中国的AI人才优势了。

第一次是在3月的GTC峰会后。在舞台上，他没有发布面向中国特供的AI芯片，但在台下被记者问及，如今的地缘竞争，如果一切都没有发生过，英伟达及在中国将是怎么样的一番愿景后，他沉思了10秒，又5秒，没有直接回答，称自己看到全球50%的AI研究人员都来自中国；美国每个AI实验室都活跃着华人研究者身影，无一例外。

第二次是在5月的Hill and Valley (指国会山与硅谷）论坛上。他穿着西装，在回答大国之间的AI竞赛的问题时，再次警告说，全球一半的AI研究人员来自中国；而上一次工业革命的赢家，并不是发明技术的国家，而是像美国这样快速大规模的应用技术的国家。

DeepSeek是对其言论的有力印证。它打破了美国的人才神话：只有美国才是批量培养AI人才的关键起点，只有美国才是AI人才的最终归宿。中国正在从跟随创新走向硬核创新，DeepSeek印证了尖端AI人才的本土化叙事，将在今后成为常态。

中国人才的本土化叙事，不仅仅只是停留在AI领域，也发生在生物、材料等理工科领域。同时，它伴随着美国教育、移民及财政政策的波澜与动荡，欧洲与中国正在争夺因此萌生去意的美国人才。在争夺海外华人回流上，中国优势明显；但要像美国那样，成为下一次工业革命的真正赢家，中国要想法设法，吸引更广泛的全球人才涌入。

美国实验室离不开华人

谁也输不起的大模型与AI行业，是观察中国与美国人才格局“逆转”的最直观的窗口。

越来越多华人面孔，出现在美国AI企业的发布会上。Benchmark这样的美国风险投资机构，也不得不冒着投资禁令升级的风险，重新投资HeyGen与Manus等海外华人团队在中国境外的创业项目。

甚至，支撑AI的全球算力，都已经被华人掌控。英伟达的黄仁勋、AMD的苏姿丰、博通的陈福阳、英特尔的陈立武，他们越来越清晰地认识到，无论市场在哪里，华人尤其是中国本土人才，正在发挥越来越重要的作用。

在去年底OpenAI的圣诞12连发中，至少有5场出现了华人面孔，其中数场同时多人一起亮相；xAI最新发布的Grok3，也是马斯克领着两位华人。

而且，华人研究者的占比正在上升。在OpenAI发布的GPT-4o中，关键贡献者（语言与多模态部分）华人约占20%，到了o-1发布，关键贡献者（推理研究部分）华人占比提升至约27%。还有人对照了o1华人贡献者的LinkdeIn主页，发现本科毕业于中国院校的占比过半。

中国AI人才的供给总量，开始逐步超越美国。智库MacroPolo通过追踪AI领域顶级会议NeurIPS的作者身份来统计全球AI人才流向。其中，本科毕业于中国的全球顶级AI研究人员，从2019年的29%，升至2022年的47%。

在中国取得本科学位，意味着在中国接受了基础教育与高等教育。这打破了人们对当前各类全球大学排行榜中国高校排名虚高的刻板印象。

而且，这些毕业于中国本科院校的AI研究人才，具备相当的全球竞争力。该智库统计发现，在美国机构工作的顶级AI研究人员，原籍中国的比例，从2019年的27%，上升到了2022年的38%；而原籍美国的，只从31%上升到37%。逆转已经发生了。

这种数量上的逆转，还会继续下去。中国正在扩大理工科学生尤其是人工智能相关专业的招生。今年春节后，北京大学、清华大学等中国15所头部高校密集宣布本科扩招，复旦还宣布将文科招生压缩至20%左右。中国还释放了扩大研究生培养规模，稳步提高博士研究生占比的信号。

中国本土培养的博士也在崭露头角。图灵奖得主杨立昆非常重视十年前有关ResNet的研究。论文第一作者何恺明（Kaiming He），本科毕业于清华，在香港中文大学获得博士学位，在微软亚洲研究院完成了这份报告后，前往了Meta，最近又赴任MIT。前OpenAI的CTO米拉·穆拉蒂（Mira Murati），自立门户，初创团队中4名华人，其中，刘瀛海（Yinghai Lu）本科毕业于同济大学，博士毕业于复旦大学。

美国政府对AI人才赤字，尤其是本土培养的人才赤字，忧心忡忡。拜登政府在任期结束前发布了一份美国经济分析局（CEA）撰写的《人工智能人才报告》(AI Talent Report)。该报告将更广泛的“软件算法”与“算力硬件”专业的毕业生，也视为AI相关人才。

2022年，在中国取得本科学位的AI人才是美国的6倍，远高于两国人口差距的4倍。在中国取得博士学位的AI人才同样超过美国，并且差距还在持续扩大，到了2022年，中国几乎已经是美国的两倍。美国培育的博士，近60%还不是本土公民。

当然，美国仍然是全球人才流动的关键节点。在美国取得突出成就的海外华人，他们中的多数，研究生阶段的学位仍在美国取得。而按MacroPolo的标准，顶尖人才（占所有的前20%）中的顶尖个体（占所有的前2%），在美国获得本科学位的仍然占比最高，约28%，高于中国的26%。

DeepSeek，人才本土化仅仅是起点

没有任何一个行业，像AI前沿企业这样强调人才的密集度和拔尖度。如果说美国是想创造出一个“数据中心里的天才国度”，而中国为AI人才展开的，是前程更加远大的数字世界与物理世界。

从DeepSeek用在中国的中国人，“打败”了在美国的中国人，到黄仁勋的一再警告，美国的AI神话正在一天天祛魅。

胡佛研究所（Hoover Institution）高级研究员艾米·泽加特（Amy Zegart）指出，中国人才正在本土化。五一节前一周，胡佛研究所与斯坦福大学HAI发布报告，为这一论断提供了更翔实的数据。

它们的研究，主要基于DeepSeek五篇关键论文（即DeepSeekLLM、V1、V2、Coder-V2、V3与R1）的研究人员——共223名署名研究者，有完整信息的211名，其中，31名“核心研究者”参与了全部五篇论文的工作——及其教育背景、职业路径和国际流动情况。

结果，报告发现，以往美国人才流动的主流叙事模式，已被DeepSeek打破。为DeepSeek研发出前述五个模型的AI人才，并没有遵循先在接受中国基础教育，再去美国接受研究深造，最后留在美国创造价值的路径。

他们当中，超过半数（共111名）从未离开过中国求学或工作。这意味着，即使完全依靠国内培养渠道，中国就能够造就世界级的人工智能人才。

尽管，仍然有近25%的人才（共49名），在其职业生涯中的某一个阶段，短暂停留美国，但他们中的大部分，最终又重返中国。差不多40%（共19名）与美国有过交集的研究者，他们的职业生涯是从中国开始的，然后前往海外，最终回到中国。甚至超过20%（共11名）的研究者，以美国为起点，已经直接或辗转回流中国，超过了从中国起步、目前留在美国的人数（共9名，不足20%）。

留在美国，已经不再是中国AI人才的默认选项。那些与美国有过交集的研究者，超过60%仅停留了1年，只有不到20%停留超过5年。很难说，那些目前仍然留在美国的研究者，最终又会做出什么选择。

英伟达高级研究科学家禹之鼎（Zhiding Yu）回忆道，当时公司正考虑给潘梓正（Zizheng Pan）全职工作机会，但他“毫不犹豫”地选择了回国加入DeepSeek。当时，这家初创企业的多模态团队仅3个人。

DeepSeek让美国体会到“苦涩的教训”，并不来仅仅来自于算法，更不是硬件，而是AI本土人才的胜利。这不是数量的胜利，而是质量的胜利。

与OpenAI相比，DeepSeek缺乏科研明星，但这不是劣势。据胡佛研究所分析，DeepSeek的全体研究者及“核心研究者”，过往研究的平均引用指标与中位引用指标相对均衡；而OpenAI的o1的贡献者则不然，平均指标远高于中位指标，意味着过度依赖少数高引用个人。

DeepSeek拉开了AI本土叙事的第一幕，有望成为中国大模型领域的黄埔军校。目前，为DeepSeek的研究贡献最大的前五家国内机构，是中科院（CAS）、北京大学、清华大学、中山大学与南京大学；即使扩展至前十，也全是高等教育机构。在全部368家中国机构中，出现了全部研究者履历中的私营企业仅17家，加上政府机构与非营利组织，合计也仅占10%。

中国进入硬核创新阶段，必然成就顶尖本土AI人才。他们早就在那里，但是以往被低估了。过去，跟随式创新的产业需求，成为了他们的天花板；DeepSeek“做最难的事”，掀掉了限制，“对顶级人才吸引最大”。而顶级人才的本土化，将撬动中国吸引全球顶级人才。

美国的AI人才逼近赤字

美国真正成为科学技术大国，其实是在二战之后，它吸引了欧洲最优秀的科学和和技术人员，也确立了《无尽的前沿》所倡导的基础研究的国策。

现在，全球顶尖人才储备开始再平衡进程。传统上，美国具备强大的全球人才虹吸力，但最近势头开始减弱。一大原因在于本土保守主义抬头，不满于被称为“沉湎于受害者心态”，也无法接受“赞美舞会皇后而不是数学奥林匹克冠军，不会产生最好的工程师”的评价，对海外尤其是来自前两大国际生源的印度与中国的人才，充满了敌意。

今年，美国部分政客酝酿推进“中国行动计划2.0”，甚至要求六所顶尖高校公开中国留学生信息，将对华人人才的“有罪推定”，从教授扩展至学生群体。中国顶尖的AI人才，再次处于十字路口。回顾“中国行动计划1.0”期间，离开美国的顶尖科学家增加了75%，其中三分之二的离开者前往了中国。

此外，特朗普原计划撤销教育部，大额削减研究机构经费，以及在校园内审查“多元化”议题，也引得人心惶惶。其中，美国国立卫生研究院（NIH）经费降至15%，美国国家科学基金会（NSF）预算砍2/3。而在近十年里，NIH在与人工智能相关的公共资助中占比 44%，而 NSF占比 28%。

就在前不久，OpenAI核心贡献者绿卡被拒的事，在AI圈闹出轩然大波。“她在GPT-4.5的开发中起到了关键作用。我们的移民系统发疯了一样要赶她走。美国需要她。” 对此，她在OpenAI的同事感到荒唐。OpenAI著名强化学习科学家Noam Brown也疾呼，如果继续拒绝这样的优秀人才，美国在AI领域的领先地位将岌岌可危。

顶尖AI人才将不再把美国视为首选目的地。英国数据公司Zeki的《2025全球AI人才》报告发现，2025年，美国AI人才净流入已经趋近于0。谷歌非常着急，向特朗普政府AI行动计划（AI Action Plan)建言，要重视AI人才政策面临的挑战。

不仅原本预期该来美国的迟疑了，现在在美国的，也都想着搬离是非之地。《自然》（Nature）分析其招聘平台的数据发现，今年一季度，美国科学家申请海外职位的数量同比增长了32%。此外，一项涉及1200名美国科学家的调研发现，已有75%的人正在考虑离开美国。

中国迎接人才净流入

面对美国当前的混乱局面，杨立昆建议欧洲抄底。当地也日渐重视“主权AI”。目前，美国研究者申请欧洲职位的增长幅度，要高于对中国的；考虑到海外华人在美国AI圈里的分量，中国仍未达到当年美国面向全球吸纳人才的盛况。

对于美国学术界而言，相对欧洲，中国仍然相对陌生，需要解决语言、文化等软件问题，他们还会担心，将来被美国算旧账。

但是，长期而言，更多地是需求，而不是供给，更深刻地塑造了人才与创新的生态关系。人才与创新，要在商业中形成价值闭环，成为下一轮创新的新起点。

欧洲已经陷入了“中等技术陷阱”，产业空心化严重。美国尚有全球最大体量的软件行业。但是，未来，AI硬核创新最大的需求，并不局限于数字空间，它还将重塑物理世界。

这也是为什么最近黄仁勋连续拜访了中国与日本的政府高层。这是“物理AI”两大应用市场，也是支撑英伟达市值继续高歌猛进的关键领域。去年底，黄仁勋说，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区；在其他地方，这种情况并不存在。

在乔治华盛顿大学学者Jeffrey Ding看来，美国从跟随式创新逐步实现硬核创新，正是从规模应用起步的。20世纪初，尽管美国最优秀的化学研究人才仍然几乎“完全单向”地前往欧洲深造，但最终是当时已建成全球化学品产能第一的美国笑到了最后。冷战期间，苏联在多个领域的硬核创新不亚于美国，让美国陷入了“斯普特尼克危机”，但苏联失去了技术规模应用的空间，也就失去了技术创新的未来。

中国创新也已经走到了“逆转”的拐点。全球工业与科技产能正在前所未有地向中国集中，而且集中的进程正在不可遏制地前行，可能会超过二战之后美国产能在全球的占比。中国能把有前景的新技术，以最快的速度规模化并推向全球市场，但陷入了产品同质化、产能过剩。要跳出内卷，只能走向硬核创新。

硬核创新正是中国本土人才叙事的关键，也是吸引海外人才回流的关键。DeepSeek的示范效应也开始显现。中国的AI人才们，正在重新看待曾经梦寐以求的硅谷工作。字节跳动从谷歌DeepMind挖来了深度参与Gemini研发的吴永辉，阿里巴巴招募了全球顶尖AI科学家许主洪。同为杭州六小龙的群核科技表示，如今，斯坦福、哈佛的毕业生都开始投来简历。这家公司目前正拟于香港主板上市。

甚至，中国也在慢慢吸引那些缺乏中国背景的全球人才落脚，至少是职业生涯的关键一站。美国机器学习专家兰姆（Alex Lamb），将于2025年秋季正式加入清华大学人工智能学院，他师从图灵奖获得者本希奥（Yoshua Bengio）。全球纳米材料领域的顶尖学者、哈佛化学系前主任Charles M. Lieber，也将全职加盟清华，他曾因与中国合作被捕入狱。这是中国市场人才净流入的开端。

中国要真正在新技术革命中从抢占先机到发挥引领，需要同时做到本土培养人才、吸引全球人才、在全球让人才为我所用。