本以为是两个科(ke)技产业大国之间的产业博弈，结果(guo)却成(cheng)为了一群在美国的中(zhong)国学霸和另(ling)一群在中(zhong)国的中(zhong)国学霸之间的竞争。

果(guo)然能打赢中(zhong)国人的只有另(ling)一群中(zhong)国人。

叫什么中(zhong)美AI竞赛， 改名叫“985高校杯”AI大模型对抗赛（2025赛季）得了。

01.AI行业的人才格局

该怎么形容这些年AI产业里的人才变化(hua)情况呢？

根据美国保尔森基(ji)金会的《全球人工智能人才追踪报告2.0》的数据，大概可以总结出这么几个点：

第一，最顶尖的“AI大神”里，开始有人选择在中(zhong)国工作。

第二，最顶尖的“AI大神”里，中(zhong)国人和中(zhong)国机构的份量越(yue)来越(yue)重(zhong)。

第三，整个AI行业里，中(zhong)国人已经(jing)比美国人还多了。

第四(si)，中(zhong)国的教育(yu)体(ti)系，撑(cheng)起了全球AI产业半边天(tian)。

2019VS2022 最精英的AI研究(jiu)者(zhe)们都在哪(na)里工作？资料来源：保尔森基(ji)金会

六年前的2019年，全球人工智能领域的顶尖人才几乎被美国垄断(duan)。那时候能在NeurIPS（可以理解为人工智能领域的“奥斯卡颁奖典礼”）上露脸的科(ke)学家们，65%都在美国工作，中(zhong)国几乎为零。

比这更扎心的，则是这群全球最顶尖AI学者(zhe)的出身——本科(ke)在美国读的，独占35%；本科(ke)在中(zhong)国读的仅有10%，甚至被印度(du)本科(ke)背景(jing)的（12%）甩在身后。

也就(jiu)是说，在当年的顶尖AI大神里，在中(zhong)国读过(guo)大学的只有10%，还不如在印度(du)读大学的多。而且我(wo)们好(hao)不容易才培养出来的这些精英大神，毕业后又都跑到美国工作去了。

2019VS2022 最精英的AI研究(jiu)者(zhe)们本科(ke)在哪(na)里就(jiu)读？资料来源：保尔森基(ji)金会

不否认(ren)那时候的国内(nei)也有不少(shao)搞AI的企业，但拉到国际上其实根本不够看。

然而，短短三年后，2022年的NeurIPS会议上，情况却完全变了。虽然NeurIPS的大神们依旧有接近六成(cheng)（57%）都在美国工作，但已经(jing)有12%的大神 们是在中(zhong)国工作了。

这说明，中(zhong)国国内(nei)的AI产业，已经(jing)对那些AI行业中(zhong)最顶尖的科(ke)学家们产生吸(xi)引力了。

而且，从出身上看，中(zhong)国本科(ke)毕业的大神们也在增加——2019年的大神们，在中(zhong)国读大学的只有10%。而2022年，大神们里面有26%都是中(zhong)国大学走出来的，仅次于美国的28%，相当于每(mei)四(si)个AI领域的大神里，就(jiu)有一个毕业于中(zhong)国院校。

但不要忘(wang)了，这个统计针对的是参加NeurIPS这种高规格会议的大神，反映的是圈子(zi)里最尖端那群人的情况—— 每(mei)当有一个中(zhong)国学者(zhe)出现在这种高规格的顶尖会议上，很可能意味着背后整个AI产业里增加了成(cheng)百上千个中(zhong)国研究(jiu)员。

实际上，在2022年，哪(na)怕(pa)在美国的头部AI研究(jiu)机构里，华人的数量已经(jing)比美国人还多了——在美国排名前20%的AI机构中(zhong)，华人研究(jiu)员的比例从2019年的27%涨到2022年的38%，直接反超美国本土(tu)研究(jiu)员（37%）。

2019VS2022 美国前20%的AI研究(jiu)人员都来自哪(na)里？资料来源：保尔森基(ji)金会

中(zhong)美AI竞争，现在完全就(jiu)是“在华中(zhong)国人”和“在美中(zhong)国人”之间的一场(chang)智力竞赛。

而如果(guo)我(wo)们不管在中(zhong)国还是在美国工作，单纯只算(suan)看你在哪(na)里读的本科(ke)，那么在全球的AI产业里，近半数的高级AI研究(jiu)人员本科(ke)都是在中(zhong)国读的——2019年他们占29%，这已经(jing)很多了；但没想到，2022年直接飙到47%，快接近一半了。

与此同时，形成(cheng)鲜明对比的则是：美国人占比从20%降低到了18%，欧洲人占比从17%降到了12%，印度(du)人占比从8%降到了5%。

2019VS2022 全球前20%的AI研究(jiu)人员都来自哪(na)里？资料来源：保尔森基(ji)金会

换句话说就(jiu)是： 中(zhong)国的教育(yu)体(ti)系，现在为全世界的AI产业贡献了接近一半的人才。他们或许在中(zhong)国读博，或许跑到美国深造，或许在杭州，或许在加州，但不论如何，他们都是在国内(nei)上的本科(ke)。

总体(ti)来看，当前全球AI人才的格局基(ji)本就(jiu)是：

中(zhong)国教育(yu)体(ti)系成(cheng)了中(zhong)美两个AI大国的人才源泉，全世界近一半（47%）的AI研究(jiu)者(zhe)都是中(zhong)国教育(yu)体(ti)系培养出来的，这也与中(zhong)国独步天(tian)下的理工科(ke)毕业生数量相称。但当前来看，最顶尖的AI人才和最顶尖的机构，依旧主要选择留在美国。不过(guo)，在这群最顶尖的AI人才和机构里，中(zhong)国玩家的存在感越(yue)来越(yue)强—— 未来中(zhong)国和美国在AI领域的竞争，必然是围绕顶尖人才的去留和顶级机构的培育(yu)。

2019VS2022 在美国博士毕业后，大多数非美国籍AI人才仍然选择留在美国 资料来源：保尔森基(ji)金会

02.人才井喷(pen)背后

是中(zhong)国AI科(ke)研的结构性升级

为什么短短的几年之内(nei)，中(zhong)国人在AI领域的表现会如翻天(tian)覆地一般呢？

看下面这个图。

2019VS2022 全球最强的25家AI研究(jiu)机构 资料来源：保尔森基(ji)金会

这个图，讲的是2019年全球25家最强AI研究(jiu)机构，评分标准是根据所有被接受的论文来计算(suan)，一个论文算(suan)一分，若是来自两个机构就(jiu)各自按0.5分计算(suan)。

里面的细节，很值得我(wo)们品味一下。

在2019年上榜的25家机构里，美国占了18家，其中(zhong)有14家高校，4家企业。这四(si)家企业分别是：谷歌、微软(ruan)、Facebook（Meta）、IBM。 而在此时，中(zhong)国只有清华、北大两家高校上榜，而且排名中(zhong)间靠后；欧洲也只有法国国家信息与自动化(hua)研究(jiu)所、苏黎世联邦理工、洛桑联邦理工三个高校/科(ke)研机构上榜。

而在2022年，同样是25家机构，美国少(shao)了三家，变成(cheng)了15家，其中(zhong)12家高校企业和3家企业。美国高校组的变化(hua)这里没太多要说的，但在企业组里，IBM遗憾出局。

中(zhong)国方面，则多了不少(shao)玩家——清华北大继续上榜，而且排名非常靠前：清华成(cheng)了仅次于斯坦福的AI强校，北大前面也只有斯坦福、清华、卡耐基(ji)梅隆和麻省理工。另(ling)外，中(zhong)科(ke)院、上海交大、浙大也都榜上有名了。 而最值得注意的是：华为，也上榜了。

以前，中(zhong)国只有高校才能上榜； 后来，中(zhong)国的企业也上榜了——这就(jiu)很不一般了——因为当企业加入AI研发，意味着研发经(jing)费将会极大充足。

如果(guo)只有高校在做AI，那么研发经(jing)费其实是不太够的。 高校的经(jing)费来源就(jiu)两个大头：要么是国家拨款，要么是接了政府部门或企业研究(jiu)委(wei)托。对于单个高校来说，不论是哪(na)个来源，加起来金额也就(jiu)百亿规模，清华一年也就(jiu)300亿经(jing)费顶天(tian)了，普通211能有几十亿也就(jiu)烧(shao)高香了。

对于咱(zan)们普通人来说，百亿资金是天(tian)文数字；但对于AI行业，百亿也就(jiu)是刚够塞(sai)个牙(ya)缝——咱(zan)学校一共才100亿的经(jing)费，一个项目(mu)组能分多少(shao)钱？一个项目(mu)组的经(jing)费够买几块(kuai)显卡？其实别说显卡了，对于正经(jing)的AI训练来说，项目(mu)组那点经(jing)费连支付电费都够呛——Chatgpt训练一年的电费就(jiu)要2亿元人民币，就(jiu)算(suan)国内(nei)电费便宜，这也不是高等院校能扛住的。全国这么多大学、这么多国家级实验室，也没几个能拿出2亿元的设备经(jing)费，更别提(ti)电费了。

因此，哪(na)怕(pa)是清华北大，想组建“万卡集群”那也是可望而不可及(ji)。

而如果(guo)企业参与到了AI的研发中(zhong)，那就(jiu)是另(ling)一个故事了——万卡集群那都属于常规配置，现在业内(nei)甚至开始追求“十万卡集群”了。

在AI领域，企业取代了高校、研究(jiu)所成(cheng)为了绝(jue)对的研发主力。

华为，过(guo)去十年研发总投(tou)入是一万亿，哪(na)怕(pa)只有十分之一在AI，那也是千亿规模。 比亚迪这些年做智能驾(jia)驶，搞出了“天(tian)神之眼(yan)”，前前后后投(tou)入了1600多亿。

阿里CEO吴泳铭今天(tian)才刚刚表示“ 未来三年，阿里将投(tou)入超过(guo)3800亿元，用于建设云和AI硬件基(ji)础设施，总额超过(guo)去十年总和。”字节那更是舍得给AI投(tou)资，每(mei)年几百亿属于基(ji)本操作。腾讯仅仅去年二季度(du)就(jiu)给AI投(tou)了173亿。

哪(na)怕(pa)是以低成(cheng)本出名的deepseek，背后的幻方当年也投(tou)资了10亿组建“萤火2号”万卡集群。

大模型时代，资金门槛奇高，如果(guo)没有企业的投(tou)入建设算(suan)力基(ji)础设施，大学那点经(jing)费其实根本不够用—— 牛顿(dun)靠着一棵苹果(guo)树就(jiu)能发论文的时代是再回不去了。

所以，只有企业拿着百亿千亿的资本开始入局做AI，AI的研发经(jing)费才有了着落，AI基(ji)础设施才能搞起来。然后，大学里的教授和学生才能租得起算(suan)力，最后才培养出那么多AI人才。

美国人在AI领域的强势地位，靠的是谷歌、微软(ruan)、马斯克的投(tou)资，没有这些投(tou)入，就(jiu)不会有OpenAI。中(zhong)国也差不多，没有华为、阿里、腾讯、字节这些年在AI上的投(tou)资，我(wo)们也压根儿培养不出来这么多AI人才。

典型的反例则是欧洲和日本，名牌大学很多，科(ke)技企业太少(shao)，所以AI时代他们俩也就(jiu)只能蹲(dun)场(chang)边看看热闹。

说到底，中(zhong)国AI人才的井喷(pen)背后的底气，是中(zhong)国的产业界认(ren)识到了AI的价值并坚定为AI进行投(tou)资。

结尾：当中(zhong)国教育(yu)遇到中(zhong)国产业

前几年很多人还在质疑中(zhong)国教育(yu)，说中(zhong)国教育(yu)抹杀天(tian)才和人性，扼制创新。 但这几年，随着中(zhong)国科(ke)技各种新成(cheng)果(guo)层出不穷，这种论调也渐渐没有市(shi)场(chang)了。

AI人才领域的发展(zhan)，充分向我(wo)们展(zhan)示了当中(zhong)国教育(yu)遇到中(zhong)国产业，将会迸发出多么强大的力量：一 边是扎扎实实地用一张又一张卷(juan)子(zi)磨练出来的数理化(hua)功底；一边是中(zhong)外产业界几百上千亿的真金白银投(tou)入，当两者(zhe)相遇，才能真正试出中(zhong)国教育(yu)的成(cheng)色如何——马斯克的团队里有浙大的学霸，OpenAi的Sora团队里有武汉二中(zhong)的毕业生，华为、阿里的实验室里更是学霸如云。

不管他们最终选择了什么样的赛道(dao)，不论最后去的是哪(na)一个公司，追根溯(su)源，数理基(ji)础和学术训练，都是在中(zhong)国教育(yu)体(ti)系下学成(cheng)的。

未来无论AI技术如何迭代，这场(chang)中(zhong)美AI竞赛已经(jing)证明： 中(zhong)国教育(yu)体(ti)系不是所谓”流(liu)水线(xian)工厂”，而是真正的创新孵化(hua)器。