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。從Meta到OpenAI，再到xAI，華人的身影無處不在，他們的成功背后是中國強大的教育體系和獨特的文化優(yōu)勢。這篇文章不僅揭示了華人在AI領(lǐng)域的崛起，還探討了中國如何通過教育和人才體系為全球科技發(fā)展提供支持。

在過去二十年，硅谷的互聯(lián)網(wǎng)是屬于印度人的。他們以勤奮、高效和強大的執(zhí)行力，撐起了硅谷互聯(lián)網(wǎng)時代的軟件帝國。

但隨著生成式AI的崛起，硅谷的人才格局正在發(fā)生系統(tǒng)性傾斜。華人，正在成為AGI賽道里最重要的人才來源，沒有之一。

看看硅谷的“含華量”有多高：

Meta超級智能實驗室初始團隊11人，就有7位華人；xAI的首批12位成員里，5位是華人，占比超過40%；馬斯克發(fā)布Grok 4時，身邊坐著的兩位核心人物也是華人；至于OpenAI，關(guān)鍵團隊17人中6位是華人。

難怪有人調(diào)侃：“猶太人的金融，華人的AGI”。

更有意思的是，這些頂尖人才的履歷幾乎如同“模板”：

本科多出身于清北等國內(nèi)頂尖院校，隨后前往普林斯頓、斯坦福、MIT、卡內(nèi)基梅隆等名校攻讀博士，再順理成章進入硅谷最前沿的AI實驗室，成為推動技術(shù)邊界的中堅力量。這幾乎成了AI時代最穩(wěn)定、最高效的人才輸送渠道。

這背后有一個耐人尋味的問題：一個常被詬病”缺乏創(chuàng)造力”的教育體系，是如何系統(tǒng)性地培養(yǎng)出能穿透技術(shù)迷霧、找到AGI路徑的頂尖人才的？

01 華人，成了美國最貴的人才

在硅谷頂級科技公司的AI部門里，核心成員中華人比例高得驚人。

保爾森基金會發(fā)布的《全球人工智能人才追蹤報告2.0》顯示，2022年，在美國排名前20%的AI機構(gòu)中，中國研究人員的占比達到38%，甚至超過了美國本土的37%。

如果把視角拉到具體公司就會發(fā)現(xiàn)，華人的身影更為突出。

（1）Meta超級智能實驗室，首批核心成員華人占比64%

7月，Meta成立超級智能實驗室，華人占比引人注目。在首批公布的11人核心成員中，7位具華人背景。

他們幾乎都是OpenAI關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品突破背后的技術(shù)骨干：

• 畢樹超：GPT-4o語音模式與o4-mini的共創(chuàng)者，前OpenAI多模態(tài)后訓練負責人；
• ?；埚篏PT-4o圖像生成的共創(chuàng)者，于谷歌發(fā)明MaskGIT和Muse文生圖架構(gòu)；
• 趙晟佳：ChatGPT、GPT-4及多個mini模型的共創(chuàng)者，前OpenAI合成數(shù)據(jù)團隊負責人。

此后團隊擴展至30多人，在一份流傳的44人名單中，華人比例接近一半。據(jù)《連線》雜志報道，Meta為了搶人，甚至開出了四年3億美元的薪酬方案，首年即可兌現(xiàn)超1億。

（2）OpenAI金牌AI團隊，華人占35%

在OpenAI，華人的比重同樣驚人。

2022年11月，ChatGPT驚艷問世，87人的主創(chuàng)團隊中，華人占比10.34%，達到9人，且其中有5人本科就讀于中國內(nèi)地高校。

而后陸續(xù)亮相的多項產(chǎn)品背后，同樣閃現(xiàn)著大量華人面孔：

GPT-4背后有30余位華人，GPT-4o mini團隊的9位負責人中，有5位是華人，Sora的13人研發(fā)團隊中有4位華人

去年，OpenAI推出其首個原生多模態(tài)模型GPT?4o，關(guān)鍵團隊17位成員中有6位華人，來自清華大學、北京大學、上海交大、中科大等院校。

最新的GPT-5演示上，也三次出現(xiàn)華人研究員的面孔。更值得注意的是，華人已經(jīng)開始走向管理層。比如，Mark Chen，2018年加入OpenAI，參與DALL·E、GPT-4、o1等核心項目，如今已被提拔為高級研究副總裁。

（3）馬斯克的“中國智囊團”

在xAI，馬斯克的“智囊團”同樣少不了華人。

創(chuàng)始團隊12人中有5人是華人，占比超過40%。在Grok 4的發(fā)布會上，和馬斯克同臺的兩位核心創(chuàng)始成員就是Tony Wu和Jimmy Ba。

其中，前者的身份是xAI的聯(lián)合創(chuàng)始人，曾在谷歌DeepMind、OpenAI實習。而后者更是著名的AdamW優(yōu)化算法提出者，論文引用量超過21萬，早已是學術(shù)圈里的大牛。

由此可見，華人已經(jīng)成為硅谷頂級AI實驗室最重要的人才來源，沒有之一。

這并不是偶然。根據(jù)智庫MacroPolo報告，2019年美國頂級AI研究機構(gòu)中，擁有本科中國國籍背景的研究人員占比為29%。僅僅三年后的2022年，這個數(shù)字飆升至47%，幾乎占了一半，而美國只有18%。

一條清晰的頂級AI人才路徑正在顯現(xiàn)：清北等頂尖院校本科+美國博士=全球頂級AI人才。

據(jù)烏鴉君的不完全統(tǒng)計，在梳理的30位華人核心研究者中，有22人的路徑相似：

本科就讀于清華、北大、中科大、浙大等國內(nèi)頂尖高校，隨后前往普林斯頓、斯坦福、MIT、卡內(nèi)基梅隆等名校攻讀博士，再進入硅谷最前沿的AI實驗室，成為推動技術(shù)邊界的中堅力量。

比如，Meta超級智能實驗室里的核心成員中，就有不少這樣的代表人物：余家輝，本科出自中科大少年班，博士階段在UIUC就讀；趙晟佳，本科清華、博士斯坦福；畢樹超，本科浙大、博士伯克利；任泓宇，本科北大、博士斯坦福。

這些看似是“題?！崩锍砷L起來的“小鎮(zhèn)做題家”，為什么會成為當下AI行業(yè)最稀缺的人才？

02 AI時代的工程師紅利從何而來？

過去，大家談AI，習慣性會把目光放在硅谷。但如果把鏡頭拉到現(xiàn)在，你會發(fā)現(xiàn)另一股力量正在快速生長，那就是中國在AI研究上的人才積累。

現(xiàn)在，中國每年計算機及相關(guān)專業(yè)畢業(yè)生超過500萬，是全球最大的STEM人才輸出國。

根據(jù)Dimensions研究數(shù)據(jù)庫，目前，中國活躍的人工智能研究人員超過3萬名。僅博士和博士后總數(shù)就相當于美國人工智能研究人員總數(shù)的兩倍。相比之下，美國約有1萬名研究人員，歐盟27國約有2萬名，英國約有3000名。

這構(gòu)成了中國AI龐大的人才梯隊，甚至可以說是，AI時代新的“工程師紅利”。

更重要的是，中國的基礎(chǔ)教育強調(diào)數(shù)理基礎(chǔ)與解題能力，這種長期高強度的訓練，恰恰培養(yǎng)了適合AI研究的核心素質(zhì)：

第一，結(jié)構(gòu)化思維，能夠把現(xiàn)實問題翻譯成數(shù)學問題

比如，在奧數(shù)題、物理題，其實都是在讓你練習：把現(xiàn)實情況轉(zhuǎn)成公式和方程，再用數(shù)學方法解決。

做題訓練里，學生學會了“去掉多余信息，抓住核心變量”的能力。在AI研究里也是一樣，語言、圖像、動作這些復雜的東西，都要先翻譯成向量和矩陣，才能交給機器去處理。

第二，耐心和韌性

數(shù)學題、競賽題往往需要很久的思考和演算過程，耐心是必備品質(zhì)。AI研究也一樣，一篇論文背后，可能要跑幾百上千次實驗；模型動輒幾十億、上千億參數(shù)，調(diào)參非常耗時，沒有耐心，很難在大模型實驗里堅持下來。

尤其當強化學習取代預訓練成為模型新的Scaling law后，中國學生的能力就就更適配了。

強化學習特點是目標明確（獎勵函數(shù)），路徑不唯一，需要不斷試錯迭代。用Ilya的話說：

“強化學習讓AI用隨機的路徑嘗試新的任務，如果效果超預期，那就更新神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)重，使得AI記住多使用這個成功的事件，再開始下一次的嘗試?！?/p>

這和奧數(shù)的邏輯很像：嘗試路徑→失敗→糾錯→總結(jié)→再嘗試。

而這正是中國學生最熟悉的節(jié)奏。從小做題，他們已經(jīng)習慣了把大問題拆成小問題，再逐步求解。長期的數(shù)理訓練，也讓他們對概率、優(yōu)化、線性代數(shù)這些工具很熟練——而這些恰恰是RL的基本功。

很多人本科畢業(yè)時，矩陣運算、梯度下降、概率建模早就爛熟于心，所以進入研究時不用“補課”，能直接投入到算法創(chuàng)新和實現(xiàn)里。

再加上，RL的特點是結(jié)果量化、指標清晰：獎勵曲線、收斂速度、測試分數(shù)，都能一眼看到改進。這樣的研究模式，特別符合華人務實、高效、追求確定性的習慣。

這也是為什么在RL領(lǐng)域華人的存在感格外強。

NeurIPS 2020的RL論文里，30%的第一作者是華裔；谷歌的RL團隊里，有四分之一到三分之一畢業(yè)于中國高校；xAI團隊里，張國棟、楊歌、JimmyBa等人，都在頂級RL研究里留下過成果。

某種程度上說，強化學習就是華人工程師的“天然主場”。而今年年初DeepSeek-R1的崛起，更像是一聲清脆的錘響，昭示著這種優(yōu)勢正在結(jié)出果實。

背后并不神秘。中國有龐大的受教育人口、從小到大的數(shù)理訓練、國家層面對科研的長期投入，以及一種深植文化的動力——相信技術(shù)能夠改造世界。

正是這些因素，共同撐起了一條巨大的“人才管道”，源源不斷地把博士級研究者送進美國的頂尖學府和AI實驗室。

在大模型時代，硅谷仍然需要少數(shù)能發(fā)明全新范式的“達·芬奇式天才”，但當下更需要一大批能把算法磨到極致的工程科學家。中國的教育和人才體系，恰好在此刻展現(xiàn)出了強大的“造血能力”，提供穩(wěn)定而厚實的科研底座。

AI的競爭從來不是單一技術(shù)曲線的沖刺，而是人才管道、教育制度與文化心智的長期博弈。

當硅谷最前沿的實驗室里遍布華人的身影時，這不僅是一種人才現(xiàn)象，更是一種文明現(xiàn)象。AGI的未來，并不只是公司之間的角逐，而是全球文明在人才配置上的競賽。

而在這場競賽中，華人已經(jīng)站在舞臺中央。