【文章来源：techweb】
【】11 月 4 日消息，「硅谷的一家知名 AI 企业里，外籍员工发现想要融入核心团队，掌握中文正变得前所未有地重要 「。近日，猎豹移动首席执行官傅盛在社交平台分享上述观察。
在这家企业，尽管正式会议仍使用英语，但团队日常交流中大量采用中文，导致不懂中文的成员产生被边缘化的感受，甚至有外籍员工在内部邮件中抱怨经常无法理解同事间的对话。
「几年前去硅谷，还需要专门准备英文交流。如今再去探讨 AI 技术，现场几乎清一色是华人面孔。」 傅盛如此描述他的亲身体验。
这多少让人有些震惊。
要知道，在社交平台上，关于 「美国硅谷被印度裔占领」 的相关内容分享一直以来更风行，印度裔跻身美国科技大厂重要管理层的案例也比比皆是，比如微软 CEO 等。
怎么突然间硅谷 AI 圈就 「汉化」 了呢？
华人主导硅谷 AI 实验室成新常态
事实上，梳理当前的硅谷 AI 圈，从 OpenAI 到 Meta，从 xAI 到谷歌 DeepMind，华人科学家不再是可有可无的配角，而是推动技术突破的核心力量 。
今年 6 月，美国 CNBC 网站报道，为筹建 Meta 的超级智能实验室，扎克伯格为抢夺 AI 人才不惜开出四年 3 亿美元的天价薪酬。
而这份豪华名单的首批 11 人核心成员中， 7 位具有华人背景 。
今年 7 月，马斯克的 xAI 发布 Grok 4 时，与他一同站在舞台 C 位的是两位华人科学家——吴宇怀与吉米•巴。
在 xAI 的 12 人创始团队中，华人科学家更占了五席。
OpenAI 的情况同样令人惊叹。ChatGPT 最初的 87 人核心团队中，就有 9 位华人。
随后亮相的 GPT 4、Sora、GPT 4o 等关键项目的研发团队中，华人比例持续攀升。这一状态在每场直播发布会上都能窥见一斑。
在 GPT 4o 的关键团队中，17 位成员有 6 位是华人。
中国开源模型成美国创业公司 「基建」
更有意思的是，就在上周，美国知名 AI 编码工具 Cursor 发布了 2.0 版，并推出了首个自家的代码模型 Composer，不少用户在使用时发现 Composer 这个大模型在思考推理的时候会用中文来进行，被疑是基于阿里通义千问 (Qwen) 大模型进行的微调和再开发。
也在上周，另一家 AI 编程独角兽 Cognition 也推出了最新 AI 模型 SWE-1.5。有人对 SWE 1.5 进行了大模型 「越狱」，结果模型直接回答自己是智谱 AI 开发的 GLM 大模型。
这些现象或许并非偶然，其背后是技术、市场和成本因素共同作用的结果。
目前，中国的开源大模型，如 DeepSeek、阿里的 Qwen、智谱的 GLM 等，已经在全球范围内得到广泛认可。它们在 HuggingFace 等权威社区的榜单上名列前茅，尤其在编码能力上，部分模型的表现甚至超越了国际顶尖闭源模型。
对于许多初创公司和产品团队而言，从头开始训练一个顶级大模型的成本极高。直接在这些已经非常强大的开源模型基础上进行微调 （Fine-tuning），是更高效、更经济的选择。这也自然导致了模型底层保留了其训练数据中的语言特征。
一年前，还是中国公司积极接入 GPT 等美国模型，而现在，美国的知名产品开始集成并依赖中国的 AI 技术引擎。这表明中国在 AI 领域，正从 「跟跑者」 向 「领跑者」 之一转变。
事实上，由斯坦福大学李飞飞团队发布的 《2025 年人工智能指数报告》 显示，中国开发的模型正逐步赶超美国同行。2024 年 1 月，美国顶尖模型的表现比中国最佳模型高出 9.3%。但到 2025 年 2 月，这一差距已缩小至仅 1.70%。
在 AI 能力上，2023 年，中国在人工智能论文发表数量上居全球首位，占比达 23.2%；中国人工智能论文的引用量占比达 22.6%，位居全球首位。截至 2023 年，中国在人工智能专利总数上遥遥领先，占所有授权的 69.7%，这一比例在生成式 AI 领域的全球十大专利持有者中更为突出。
同时，开源生态的繁荣成为中国技术突围的关键路径。通义千问 Qwen 衍生模型数量已突破 10 万，超越美国第一开源模型 Llama，成为全球第一 AI 开源模型。
华人 AI 人才的统治力如何炼成的？
华人科学家在硅谷的崛起并非偶然现象，而是有扎实数据支撑的结构性变化。
美国保尔森基金会内部智库 MacroPolo 于 2024 年发布的 《全球 AI 人才追踪报告》 显示，2022 年，在美国的机构中，来自美国和中国的人工智能研究人员 （基于本科学位） 占顶尖人工智能人才 （前 20%） 的 75%。其中，原籍国是中国的人才占比 （38%） 甚至超过了原籍国是美国 （37%） 的比例。
全球范围内，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中，原籍国是中国的人才占比进一步扩大，2022 年达到 47%，远远超过原籍国是美国的 18%。
也就是说，早在 2022 年，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中就有近一半 （47%） 来自中国。
黄仁勋在今年 3 月的一次访谈中指出：「全球范围内，约一半的 AI 研究人员具有中国背景，这一群体规模远超其他来源地。因此，中国对全球 AI 发展的贡献将不可避免地持续增强。」
值得注意的是，这些数字背后，是一条清晰而稳定的顶级 AI 人才输送管道： 中国顶尖高校本科+美国顶尖学府博士=全球顶级 AI 研究者 。
《全球 AI 人才追踪报告》 就显示，从出身的本科院校来看，2022 年中国高校几乎培养了全球一半 （47%） 的顶尖人工智能研究人员，比 3 年前大幅增长。
促成这一增长变化的原因之一无疑是中国在人工智能教育方面的加大投入。
中国在 2018 年就出台 《高等学校人工智能创新行动计划》，全面启动 AI 人才的系统化培养。截至 2025 年 4 月，全国共有 626 所普通高校成功备案人工智能本科专业。为人工智能研究型、创新型、应用型人才培养奠定了基础。
根据国家相关机构发布的统计数据，中国每年科学 （Science）、技术 （Technology）、工程 （Engineering）、数学 （Mathematics） 专业 （STEM） 毕业生的数量超 500 万，全球领先。
在国际数学奥林匹克竞赛 （IMO） 赛场中国队在 2019 年至 2023 年实现了五连冠，2024 年仅以 2 分差距未能卫冕。中国队长期保持国际数学奥林匹克竞赛中的领先地位。
这种数学竞赛强化训练培养了华人研究者两大核心素质： 结构化思维，能够把现实问题翻译成数学问题；以及耐心和韧性，能够承受长期的研究压力。
强化学习特点是目标明确，路径不唯一，需要不断试错迭代。
这与奥数解题的 「尝试路径→失败→纠错→总结→再尝试」 逻辑惊人相似。
当大模型强化学习成为技术主流后，华人的优势更加凸显。
「强化学习就是华人工程师的 『天然主场』 。」 一位观察者如此评价。
华人能在 AI 时代脱颖而出，可以说背后是系统性培养与独特优势的结合。
除了教育与技术范式的契合，文化认知与社会心理也是推动华人在 AI 领域崭露头角的重要因素。
同样是这篇斯坦福大学 《2025 年人工智能指数报告》 的数据，仅 39% 的美国人认为 AI 利大于弊，而在中国，这一比例高达 83% 。中国这种强烈的 「科技乐观主义」，为 AI 行业源不断地输送了才华和热情。
硅谷的 「中文通关密语」 现象，某种程度上反映了这种人才流动的自然结果。（宜月）
【文章来源：techweb】
【】11 月 4 日消息，「硅谷的一家知名 AI 企业里，外籍员工发现想要融入核心团队，掌握中文正变得前所未有地重要 「。近日，猎豹移动首席执行官傅盛在社交平台分享上述观察。
在这家企业，尽管正式会议仍使用英语，但团队日常交流中大量采用中文，导致不懂中文的成员产生被边缘化的感受，甚至有外籍员工在内部邮件中抱怨经常无法理解同事间的对话。
「几年前去硅谷，还需要专门准备英文交流。如今再去探讨 AI 技术，现场几乎清一色是华人面孔。」 傅盛如此描述他的亲身体验。
这多少让人有些震惊。
要知道，在社交平台上，关于 「美国硅谷被印度裔占领」 的相关内容分享一直以来更风行，印度裔跻身美国科技大厂重要管理层的案例也比比皆是，比如微软 CEO 等。
怎么突然间硅谷 AI 圈就 「汉化」 了呢？
华人主导硅谷 AI 实验室成新常态
事实上，梳理当前的硅谷 AI 圈，从 OpenAI 到 Meta，从 xAI 到谷歌 DeepMind，华人科学家不再是可有可无的配角，而是推动技术突破的核心力量 。
今年 6 月，美国 CNBC 网站报道，为筹建 Meta 的超级智能实验室，扎克伯格为抢夺 AI 人才不惜开出四年 3 亿美元的天价薪酬。
而这份豪华名单的首批 11 人核心成员中， 7 位具有华人背景 。
今年 7 月，马斯克的 xAI 发布 Grok 4 时，与他一同站在舞台 C 位的是两位华人科学家——吴宇怀与吉米•巴。
在 xAI 的 12 人创始团队中，华人科学家更占了五席。
OpenAI 的情况同样令人惊叹。ChatGPT 最初的 87 人核心团队中，就有 9 位华人。
随后亮相的 GPT 4、Sora、GPT 4o 等关键项目的研发团队中，华人比例持续攀升。这一状态在每场直播发布会上都能窥见一斑。
在 GPT 4o 的关键团队中，17 位成员有 6 位是华人。
中国开源模型成美国创业公司 「基建」
更有意思的是，就在上周，美国知名 AI 编码工具 Cursor 发布了 2.0 版，并推出了首个自家的代码模型 Composer，不少用户在使用时发现 Composer 这个大模型在思考推理的时候会用中文来进行，被疑是基于阿里通义千问 (Qwen) 大模型进行的微调和再开发。
也在上周，另一家 AI 编程独角兽 Cognition 也推出了最新 AI 模型 SWE-1.5。有人对 SWE 1.5 进行了大模型 「越狱」，结果模型直接回答自己是智谱 AI 开发的 GLM 大模型。
这些现象或许并非偶然，其背后是技术、市场和成本因素共同作用的结果。
目前，中国的开源大模型，如 DeepSeek、阿里的 Qwen、智谱的 GLM 等，已经在全球范围内得到广泛认可。它们在 HuggingFace 等权威社区的榜单上名列前茅，尤其在编码能力上，部分模型的表现甚至超越了国际顶尖闭源模型。
对于许多初创公司和产品团队而言，从头开始训练一个顶级大模型的成本极高。直接在这些已经非常强大的开源模型基础上进行微调 （Fine-tuning），是更高效、更经济的选择。这也自然导致了模型底层保留了其训练数据中的语言特征。
一年前，还是中国公司积极接入 GPT 等美国模型，而现在，美国的知名产品开始集成并依赖中国的 AI 技术引擎。这表明中国在 AI 领域，正从 「跟跑者」 向 「领跑者」 之一转变。
事实上，由斯坦福大学李飞飞团队发布的 《2025 年人工智能指数报告》 显示，中国开发的模型正逐步赶超美国同行。2024 年 1 月，美国顶尖模型的表现比中国最佳模型高出 9.3%。但到 2025 年 2 月，这一差距已缩小至仅 1.70%。
在 AI 能力上，2023 年，中国在人工智能论文发表数量上居全球首位，占比达 23.2%；中国人工智能论文的引用量占比达 22.6%，位居全球首位。截至 2023 年，中国在人工智能专利总数上遥遥领先，占所有授权的 69.7%，这一比例在生成式 AI 领域的全球十大专利持有者中更为突出。
同时，开源生态的繁荣成为中国技术突围的关键路径。通义千问 Qwen 衍生模型数量已突破 10 万，超越美国第一开源模型 Llama，成为全球第一 AI 开源模型。
华人 AI 人才的统治力如何炼成的？
华人科学家在硅谷的崛起并非偶然现象，而是有扎实数据支撑的结构性变化。
美国保尔森基金会内部智库 MacroPolo 于 2024 年发布的 《全球 AI 人才追踪报告》 显示，2022 年，在美国的机构中，来自美国和中国的人工智能研究人员 （基于本科学位） 占顶尖人工智能人才 （前 20%） 的 75%。其中，原籍国是中国的人才占比 （38%） 甚至超过了原籍国是美国 （37%） 的比例。
全球范围内，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中，原籍国是中国的人才占比进一步扩大，2022 年达到 47%，远远超过原籍国是美国的 18%。
也就是说，早在 2022 年，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中就有近一半 （47%） 来自中国。
黄仁勋在今年 3 月的一次访谈中指出：「全球范围内，约一半的 AI 研究人员具有中国背景，这一群体规模远超其他来源地。因此，中国对全球 AI 发展的贡献将不可避免地持续增强。」
值得注意的是，这些数字背后，是一条清晰而稳定的顶级 AI 人才输送管道： 中国顶尖高校本科+美国顶尖学府博士=全球顶级 AI 研究者 。
《全球 AI 人才追踪报告》 就显示，从出身的本科院校来看，2022 年中国高校几乎培养了全球一半 （47%） 的顶尖人工智能研究人员，比 3 年前大幅增长。
促成这一增长变化的原因之一无疑是中国在人工智能教育方面的加大投入。
中国在 2018 年就出台 《高等学校人工智能创新行动计划》，全面启动 AI 人才的系统化培养。截至 2025 年 4 月，全国共有 626 所普通高校成功备案人工智能本科专业。为人工智能研究型、创新型、应用型人才培养奠定了基础。
根据国家相关机构发布的统计数据，中国每年科学 （Science）、技术 （Technology）、工程 （Engineering）、数学 （Mathematics） 专业 （STEM） 毕业生的数量超 500 万，全球领先。
在国际数学奥林匹克竞赛 （IMO） 赛场中国队在 2019 年至 2023 年实现了五连冠，2024 年仅以 2 分差距未能卫冕。中国队长期保持国际数学奥林匹克竞赛中的领先地位。
这种数学竞赛强化训练培养了华人研究者两大核心素质： 结构化思维，能够把现实问题翻译成数学问题；以及耐心和韧性，能够承受长期的研究压力。
强化学习特点是目标明确，路径不唯一，需要不断试错迭代。
这与奥数解题的 「尝试路径→失败→纠错→总结→再尝试」 逻辑惊人相似。
当大模型强化学习成为技术主流后，华人的优势更加凸显。
「强化学习就是华人工程师的 『天然主场』 。」 一位观察者如此评价。
华人能在 AI 时代脱颖而出，可以说背后是系统性培养与独特优势的结合。
除了教育与技术范式的契合，文化认知与社会心理也是推动华人在 AI 领域崭露头角的重要因素。
同样是这篇斯坦福大学 《2025 年人工智能指数报告》 的数据，仅 39% 的美国人认为 AI 利大于弊，而在中国，这一比例高达 83% 。中国这种强烈的 「科技乐观主义」，为 AI 行业源不断地输送了才华和热情。
硅谷的 「中文通关密语」 现象，某种程度上反映了这种人才流动的自然结果。（宜月）
【文章来源：techweb】
【】11 月 4 日消息，「硅谷的一家知名 AI 企业里，外籍员工发现想要融入核心团队，掌握中文正变得前所未有地重要 「。近日，猎豹移动首席执行官傅盛在社交平台分享上述观察。
在这家企业，尽管正式会议仍使用英语，但团队日常交流中大量采用中文，导致不懂中文的成员产生被边缘化的感受，甚至有外籍员工在内部邮件中抱怨经常无法理解同事间的对话。
「几年前去硅谷，还需要专门准备英文交流。如今再去探讨 AI 技术，现场几乎清一色是华人面孔。」 傅盛如此描述他的亲身体验。
这多少让人有些震惊。
要知道，在社交平台上，关于 「美国硅谷被印度裔占领」 的相关内容分享一直以来更风行，印度裔跻身美国科技大厂重要管理层的案例也比比皆是，比如微软 CEO 等。
怎么突然间硅谷 AI 圈就 「汉化」 了呢？
华人主导硅谷 AI 实验室成新常态
事实上，梳理当前的硅谷 AI 圈，从 OpenAI 到 Meta，从 xAI 到谷歌 DeepMind，华人科学家不再是可有可无的配角，而是推动技术突破的核心力量 。
今年 6 月，美国 CNBC 网站报道，为筹建 Meta 的超级智能实验室，扎克伯格为抢夺 AI 人才不惜开出四年 3 亿美元的天价薪酬。
而这份豪华名单的首批 11 人核心成员中， 7 位具有华人背景 。
今年 7 月，马斯克的 xAI 发布 Grok 4 时，与他一同站在舞台 C 位的是两位华人科学家——吴宇怀与吉米•巴。
在 xAI 的 12 人创始团队中，华人科学家更占了五席。
OpenAI 的情况同样令人惊叹。ChatGPT 最初的 87 人核心团队中，就有 9 位华人。
随后亮相的 GPT 4、Sora、GPT 4o 等关键项目的研发团队中，华人比例持续攀升。这一状态在每场直播发布会上都能窥见一斑。
在 GPT 4o 的关键团队中，17 位成员有 6 位是华人。
中国开源模型成美国创业公司 「基建」
更有意思的是，就在上周，美国知名 AI 编码工具 Cursor 发布了 2.0 版，并推出了首个自家的代码模型 Composer，不少用户在使用时发现 Composer 这个大模型在思考推理的时候会用中文来进行，被疑是基于阿里通义千问 (Qwen) 大模型进行的微调和再开发。
也在上周，另一家 AI 编程独角兽 Cognition 也推出了最新 AI 模型 SWE-1.5。有人对 SWE 1.5 进行了大模型 「越狱」，结果模型直接回答自己是智谱 AI 开发的 GLM 大模型。
这些现象或许并非偶然，其背后是技术、市场和成本因素共同作用的结果。
目前，中国的开源大模型，如 DeepSeek、阿里的 Qwen、智谱的 GLM 等，已经在全球范围内得到广泛认可。它们在 HuggingFace 等权威社区的榜单上名列前茅，尤其在编码能力上，部分模型的表现甚至超越了国际顶尖闭源模型。
对于许多初创公司和产品团队而言，从头开始训练一个顶级大模型的成本极高。直接在这些已经非常强大的开源模型基础上进行微调 （Fine-tuning），是更高效、更经济的选择。这也自然导致了模型底层保留了其训练数据中的语言特征。
一年前，还是中国公司积极接入 GPT 等美国模型，而现在，美国的知名产品开始集成并依赖中国的 AI 技术引擎。这表明中国在 AI 领域，正从 「跟跑者」 向 「领跑者」 之一转变。
事实上，由斯坦福大学李飞飞团队发布的 《2025 年人工智能指数报告》 显示，中国开发的模型正逐步赶超美国同行。2024 年 1 月，美国顶尖模型的表现比中国最佳模型高出 9.3%。但到 2025 年 2 月，这一差距已缩小至仅 1.70%。
在 AI 能力上，2023 年，中国在人工智能论文发表数量上居全球首位，占比达 23.2%；中国人工智能论文的引用量占比达 22.6%，位居全球首位。截至 2023 年，中国在人工智能专利总数上遥遥领先，占所有授权的 69.7%，这一比例在生成式 AI 领域的全球十大专利持有者中更为突出。
同时，开源生态的繁荣成为中国技术突围的关键路径。通义千问 Qwen 衍生模型数量已突破 10 万，超越美国第一开源模型 Llama，成为全球第一 AI 开源模型。
华人 AI 人才的统治力如何炼成的？
华人科学家在硅谷的崛起并非偶然现象，而是有扎实数据支撑的结构性变化。
美国保尔森基金会内部智库 MacroPolo 于 2024 年发布的 《全球 AI 人才追踪报告》 显示，2022 年，在美国的机构中，来自美国和中国的人工智能研究人员 （基于本科学位） 占顶尖人工智能人才 （前 20%） 的 75%。其中，原籍国是中国的人才占比 （38%） 甚至超过了原籍国是美国 （37%） 的比例。
全球范围内，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中，原籍国是中国的人才占比进一步扩大，2022 年达到 47%，远远超过原籍国是美国的 18%。
也就是说，早在 2022 年，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中就有近一半 （47%） 来自中国。
黄仁勋在今年 3 月的一次访谈中指出：「全球范围内，约一半的 AI 研究人员具有中国背景，这一群体规模远超其他来源地。因此，中国对全球 AI 发展的贡献将不可避免地持续增强。」
值得注意的是，这些数字背后，是一条清晰而稳定的顶级 AI 人才输送管道： 中国顶尖高校本科+美国顶尖学府博士=全球顶级 AI 研究者 。
《全球 AI 人才追踪报告》 就显示，从出身的本科院校来看，2022 年中国高校几乎培养了全球一半 （47%） 的顶尖人工智能研究人员，比 3 年前大幅增长。
促成这一增长变化的原因之一无疑是中国在人工智能教育方面的加大投入。
中国在 2018 年就出台 《高等学校人工智能创新行动计划》，全面启动 AI 人才的系统化培养。截至 2025 年 4 月，全国共有 626 所普通高校成功备案人工智能本科专业。为人工智能研究型、创新型、应用型人才培养奠定了基础。
根据国家相关机构发布的统计数据，中国每年科学 （Science）、技术 （Technology）、工程 （Engineering）、数学 （Mathematics） 专业 （STEM） 毕业生的数量超 500 万，全球领先。
在国际数学奥林匹克竞赛 （IMO） 赛场中国队在 2019 年至 2023 年实现了五连冠，2024 年仅以 2 分差距未能卫冕。中国队长期保持国际数学奥林匹克竞赛中的领先地位。
这种数学竞赛强化训练培养了华人研究者两大核心素质： 结构化思维，能够把现实问题翻译成数学问题；以及耐心和韧性，能够承受长期的研究压力。
强化学习特点是目标明确，路径不唯一，需要不断试错迭代。
这与奥数解题的 「尝试路径→失败→纠错→总结→再尝试」 逻辑惊人相似。
当大模型强化学习成为技术主流后，华人的优势更加凸显。
「强化学习就是华人工程师的 『天然主场』 。」 一位观察者如此评价。
华人能在 AI 时代脱颖而出，可以说背后是系统性培养与独特优势的结合。
除了教育与技术范式的契合，文化认知与社会心理也是推动华人在 AI 领域崭露头角的重要因素。
同样是这篇斯坦福大学 《2025 年人工智能指数报告》 的数据，仅 39% 的美国人认为 AI 利大于弊，而在中国，这一比例高达 83% 。中国这种强烈的 「科技乐观主义」，为 AI 行业源不断地输送了才华和热情。
硅谷的 「中文通关密语」 现象，某种程度上反映了这种人才流动的自然结果。（宜月）
【文章来源：techweb】
【】11 月 4 日消息，「硅谷的一家知名 AI 企业里，外籍员工发现想要融入核心团队，掌握中文正变得前所未有地重要 「。近日，猎豹移动首席执行官傅盛在社交平台分享上述观察。
在这家企业，尽管正式会议仍使用英语，但团队日常交流中大量采用中文，导致不懂中文的成员产生被边缘化的感受，甚至有外籍员工在内部邮件中抱怨经常无法理解同事间的对话。
「几年前去硅谷，还需要专门准备英文交流。如今再去探讨 AI 技术，现场几乎清一色是华人面孔。」 傅盛如此描述他的亲身体验。
这多少让人有些震惊。
要知道，在社交平台上，关于 「美国硅谷被印度裔占领」 的相关内容分享一直以来更风行，印度裔跻身美国科技大厂重要管理层的案例也比比皆是，比如微软 CEO 等。
怎么突然间硅谷 AI 圈就 「汉化」 了呢？
华人主导硅谷 AI 实验室成新常态
事实上，梳理当前的硅谷 AI 圈，从 OpenAI 到 Meta，从 xAI 到谷歌 DeepMind，华人科学家不再是可有可无的配角，而是推动技术突破的核心力量 。
今年 6 月，美国 CNBC 网站报道，为筹建 Meta 的超级智能实验室，扎克伯格为抢夺 AI 人才不惜开出四年 3 亿美元的天价薪酬。
而这份豪华名单的首批 11 人核心成员中， 7 位具有华人背景 。
今年 7 月，马斯克的 xAI 发布 Grok 4 时，与他一同站在舞台 C 位的是两位华人科学家——吴宇怀与吉米•巴。
在 xAI 的 12 人创始团队中，华人科学家更占了五席。
OpenAI 的情况同样令人惊叹。ChatGPT 最初的 87 人核心团队中，就有 9 位华人。
随后亮相的 GPT 4、Sora、GPT 4o 等关键项目的研发团队中，华人比例持续攀升。这一状态在每场直播发布会上都能窥见一斑。
在 GPT 4o 的关键团队中，17 位成员有 6 位是华人。
中国开源模型成美国创业公司 「基建」
更有意思的是，就在上周，美国知名 AI 编码工具 Cursor 发布了 2.0 版，并推出了首个自家的代码模型 Composer，不少用户在使用时发现 Composer 这个大模型在思考推理的时候会用中文来进行，被疑是基于阿里通义千问 (Qwen) 大模型进行的微调和再开发。
也在上周，另一家 AI 编程独角兽 Cognition 也推出了最新 AI 模型 SWE-1.5。有人对 SWE 1.5 进行了大模型 「越狱」，结果模型直接回答自己是智谱 AI 开发的 GLM 大模型。
这些现象或许并非偶然，其背后是技术、市场和成本因素共同作用的结果。
目前，中国的开源大模型，如 DeepSeek、阿里的 Qwen、智谱的 GLM 等，已经在全球范围内得到广泛认可。它们在 HuggingFace 等权威社区的榜单上名列前茅，尤其在编码能力上，部分模型的表现甚至超越了国际顶尖闭源模型。
对于许多初创公司和产品团队而言，从头开始训练一个顶级大模型的成本极高。直接在这些已经非常强大的开源模型基础上进行微调 （Fine-tuning），是更高效、更经济的选择。这也自然导致了模型底层保留了其训练数据中的语言特征。
一年前，还是中国公司积极接入 GPT 等美国模型，而现在，美国的知名产品开始集成并依赖中国的 AI 技术引擎。这表明中国在 AI 领域，正从 「跟跑者」 向 「领跑者」 之一转变。
事实上，由斯坦福大学李飞飞团队发布的 《2025 年人工智能指数报告》 显示，中国开发的模型正逐步赶超美国同行。2024 年 1 月，美国顶尖模型的表现比中国最佳模型高出 9.3%。但到 2025 年 2 月，这一差距已缩小至仅 1.70%。
在 AI 能力上，2023 年，中国在人工智能论文发表数量上居全球首位，占比达 23.2%；中国人工智能论文的引用量占比达 22.6%，位居全球首位。截至 2023 年，中国在人工智能专利总数上遥遥领先，占所有授权的 69.7%，这一比例在生成式 AI 领域的全球十大专利持有者中更为突出。
同时，开源生态的繁荣成为中国技术突围的关键路径。通义千问 Qwen 衍生模型数量已突破 10 万，超越美国第一开源模型 Llama，成为全球第一 AI 开源模型。
华人 AI 人才的统治力如何炼成的？
华人科学家在硅谷的崛起并非偶然现象，而是有扎实数据支撑的结构性变化。
美国保尔森基金会内部智库 MacroPolo 于 2024 年发布的 《全球 AI 人才追踪报告》 显示，2022 年，在美国的机构中，来自美国和中国的人工智能研究人员 （基于本科学位） 占顶尖人工智能人才 （前 20%） 的 75%。其中，原籍国是中国的人才占比 （38%） 甚至超过了原籍国是美国 （37%） 的比例。
全球范围内，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中，原籍国是中国的人才占比进一步扩大，2022 年达到 47%，远远超过原籍国是美国的 18%。
也就是说，早在 2022 年，全球前 20% 的顶尖人工智能人才中就有近一半 （47%） 来自中国。
黄仁勋在今年 3 月的一次访谈中指出：「全球范围内，约一半的 AI 研究人员具有中国背景，这一群体规模远超其他来源地。因此，中国对全球 AI 发展的贡献将不可避免地持续增强。」
值得注意的是，这些数字背后，是一条清晰而稳定的顶级 AI 人才输送管道： 中国顶尖高校本科+美国顶尖学府博士=全球顶级 AI 研究者 。
《全球 AI 人才追踪报告》 就显示，从出身的本科院校来看，2022 年中国高校几乎培养了全球一半 （47%） 的顶尖人工智能研究人员，比 3 年前大幅增长。
促成这一增长变化的原因之一无疑是中国在人工智能教育方面的加大投入。
中国在 2018 年就出台 《高等学校人工智能创新行动计划》，全面启动 AI 人才的系统化培养。截至 2025 年 4 月，全国共有 626 所普通高校成功备案人工智能本科专业。为人工智能研究型、创新型、应用型人才培养奠定了基础。
根据国家相关机构发布的统计数据，中国每年科学 （Science）、技术 （Technology）、工程 （Engineering）、数学 （Mathematics） 专业 （STEM） 毕业生的数量超 500 万，全球领先。
在国际数学奥林匹克竞赛 （IMO） 赛场中国队在 2019 年至 2023 年实现了五连冠，2024 年仅以 2 分差距未能卫冕。中国队长期保持国际数学奥林匹克竞赛中的领先地位。
这种数学竞赛强化训练培养了华人研究者两大核心素质： 结构化思维，能够把现实问题翻译成数学问题；以及耐心和韧性，能够承受长期的研究压力。
强化学习特点是目标明确，路径不唯一，需要不断试错迭代。
这与奥数解题的 「尝试路径→失败→纠错→总结→再尝试」 逻辑惊人相似。
当大模型强化学习成为技术主流后，华人的优势更加凸显。
「强化学习就是华人工程师的 『天然主场』 。」 一位观察者如此评价。
华人能在 AI 时代脱颖而出，可以说背后是系统性培养与独特优势的结合。
除了教育与技术范式的契合，文化认知与社会心理也是推动华人在 AI 领域崭露头角的重要因素。
同样是这篇斯坦福大学 《2025 年人工智能指数报告》 的数据，仅 39% 的美国人认为 AI 利大于弊，而在中国，这一比例高达 83% 。中国这种强烈的 「科技乐观主义」，为 AI 行业源不断地输送了才华和热情。
硅谷的 「中文通关密语」 现象，某种程度上反映了这种人才流动的自然结果。（宜月）
