为什么华人科学家和工程师正在成为美国AI产业不可忽视的力量

最近，两则看似普通的AI人才流动消息，非常值得关注。9月16日，曾在 Google DeepMind 深度参与 Gemini 2.5/3、世界模型 Genie 2/3，以及具身智能体 SIMA 2 研发的核心研究员 Bonnie Li 宣布离职并转向 OpenAI。与此同时，哈工大校友、WebArena 作者 Shuyan Zhou 也宣布自己已经离开学术界，加入 Meta 的超级智能实验室。

表面上看，这只是两位AI研究人员的职业选择。但如果把它放到过去几年美国人工智能产业的人才版图中观察，就会发现一个更值得讨论的现象，在美国这一轮人工智能革命中，华人科学家和工程师已经不是一个边缘群体，而是从基础研究、LLM、Agent、计算机视觉，到机器人、AI基础设施和芯片等多个方向的重要参与者。

更重要的是，这并不是偶然现象。

一、AI公司的竞争，越来越变成顶尖人才的竞争

过去我们谈科技公司竞争，经常谈资本、市场和产品。进入大模型时代以后，一个越来越明显的变化是：少数顶尖研究人员和工程师能够对一家公司的技术路线产生非常大的影响。原因很简单。今天最前沿的AI系统已经不是传统意义上的一个软件项目，而是由模型算法、数据、算力、训练基础设施、推理系统、强化学习、Agent、评测、安全等大量复杂技术共同组成。而且AI发展的速度非常快。

Stanford 2026 AI Index显示，2025年超过90%的重要AI模型已经来自工业界，而不是大学；美国机构2025年产生了59个重要AI模型，中国为35个。也就是说，最前沿AI创新越来越集中在拥有巨大算力和资本投入的大型科技公司和AI实验室。于是，一个非常特殊的人才市场形成了，Google DeepMind、OpenAI、Meta、Anthropic等公司不仅是在争夺市场，也是在争夺同一批世界顶尖AI科学家和工程师。

Bonnie Li从DeepMind流向OpenAI，Shuyan Zhou从学术界进入Meta，正是这种趋势的缩影。

二、一个经常被忽略的事实：美国AI本身就是全球人才共同建设的结果

讨论美国AI领先优势时，人们经常想到硅谷、Nvidia、Google、Microsoft、Meta和OpenAI。但如果进一步看这些公司的研究团队，会发现一个非常重要的特点美国AI体系本质上是一个全球人才体系。美国国家科学基金会NCSES公布的2026年数据提供了一个很好的观察窗口。

2024年，美国约22%的STEM工作者出生于美国以外；在科学与工程职业中，这一比例达到28%。而随着学历提高，海外出生人才的重要性进一步上升。2023年，美国拥有硕士学历的科学与工程工作者中，39%出生于海外；博士学历人群中则达到46%。更值得注意的是，在博士级别的计算机与数学科学家中，57%出生于美国以外；博士级工程师中，这个比例达到58%。

这意味着，美国最先进的科技产业实际上建立在一个非常国际化的人才基础之上。而在这些海外人才中，中国是非常重要的来源之一。NCSES数据显示，在美国海外出生的科学与工程人才中，印度和中国是两个最主要来源国，其中印度约占29%，中国约占12%。因此，当我们讨论“华人为什么在美国AI行业如此活跃”时，首先需要理解，这其实是美国科技创新体系长期吸收全球高端人才的结果。

三、在AI领域，这种现象甚至更加明显

如果把范围从整个STEM进一步缩小到最顶尖AI人才，这个现象会更加突出。

Carnegie Endowment在2026年发布的全球AI人才研究中，以本科教育所在地作为人才来源指标。数据显示，2025年全球顶尖AI人才中，中国本科教育背景的人才占比达到约57%，而美国本科教育背景约为13%。与此同时，美国仍然是全球AI人才最重要的聚集地之一。

在美国工作的AI研究人员中，具有中国本科教育背景的人才占比相比2022年还进一步增加。这里需要特别强调，“中国教育背景”“华人”“中国公民”和“华裔美国人”是不同概念，不能简单混为一谈。但这些数据仍然说明了一个重要趋势：中国教育体系已经成为全球AI人才的重要来源，而美国科技产业则长期扮演着吸收和聚集这些人才的重要角色。这就形成了一个非常有意思的组合，中国拥有巨大的人才培养规模，美国拥有全球最强的资本、算力、大学、创业生态和科技公司体系。

两者在过去十几年中形成了大量人才流动和科研合作。一项基于超过35万名AI科学家和500万篇论文的研究甚至发现，中美之间存在显著的双向AI人才流动，而且两国合作产生的AI研究往往具有更高影响力。

四、为什么华人在AI领域尤其突出

这个问题不能简单归结为“华人数学好”或者“华人努力”。这种解释过于简单，也容易忽略真正起作用的结构性因素。我认为至少存在以下几个原因。第一，长期积累的数学和工程教育基础。现代AI虽然已经高度工程化，但它的基础仍然离不开数学、统计、计算机科学和工程。线性代数、概率统计、优化算法、数值计算、数据结构、分布式系统，这些都是机器学习和大模型的重要基础。中国过去几十年培养了规模巨大的理工科学生群体。 当深度学习和大模型时代到来时，这批数学、计算机、电子工程和自动化背景的人才自然成为AI人才的重要来源。

五、第二个原因：巨大的人才基数

顶尖AI人才本质上是一个“金字塔”。一万个优秀本科生中，可能出现几百个优秀博士生；几百个优秀博士生中，可能出现几十个顶尖AI研究人员；最终可能只有极少数人成为能够影响下一代基础模型方向的核心科学家。因此，人才基数非常重要。中国拥有世界上规模最大的理工科教育体系之一。当这个庞大人才池与美国大学的博士培养体系、硅谷的创业生态以及大型科技公司的研发资源结合之后，自然会产生大量优秀AI研究人员。

六、第三个原因：华人较早进入了美国计算机科学人才链

从上世纪80年代、90年代开始，大量中国学生赴美国学习计算机、电子工程、数学、统计和自动化。他们后来进入大学、研究机构和科技公司。经过几十年发展，实际上已经形成了一条相当成熟的人才路径：中国理工科本科 → 美国CS/EE/Statistics博士 → AI Lab → Big Tech / AI Startup → Principal Scientist / Staff Engineer / Founder。这条路径已经持续很多年。今天我们看到的大量华人AI科学家，并不是突然出现的，而是过去三四十年人才积累的结果。

七、第四个原因：AI恰好处在“科研能力”和“工程能力”的交叉点

AI与传统理论研究有一个非常大的不同，论文只是开始，真正把模型做出来需要巨大的工程能力。例如训练一个大型语言模型，需要解决GPU集群、分布式训练、数据Pipeline、模型并行、Tensor Parallel、Pipeline Parallel、Checkpoint、容错、推理优化、量化、Serving以及Evaluation等一系列工程问题。

这意味着AI需要一种非常特殊的人才既能够理解Transformer、Attention、RL和Scaling Law，又能够真正写代码、搭系统、跑实验、优化GPU。这种“Research + Engineering”的复合能力恰好是很多华人工程师的优势领域。这也是为什么在美国AI公司里，华人人才不仅出现在Research Scientist岗位，也大量存在于ML Engineer、Research Engineer、AI Infrastructure Engineer、LLM Engineer和Forward-Deployed Engineer等岗位。

八、第五个原因：AI已经成为全球化程度最高的技术领域之一

今天一个典型的AI项目可能是这样的研究人员来自中国、美国、印度、加拿大和欧洲。GPU由美国公司设计；先进芯片由台湾的晶圆代工体系生产；训练集群部署在美国数据中心；开源代码通过GitHub全球协作；论文通过arXiv快速传播；最终模型面向全球用户。

Stanford 2026 AI Index指出，美国拥有5,427座数据中心，数量超过任何其他国家十倍以上；与此同时，先进AI芯片供应链又高度依赖台湾的晶圆制造能力。所以，现代AI本身就是一个全球协作系统。AI很难被简单理解为某一个国家、某一个族群单独完成的技术革命。

九、美国AI真正的优势，不只是技术，而是“人才聚集能力”

这是理解美国AI竞争力非常重要的一点。2025年，美国私人AI投资达到约2859亿美元；同期中国约124亿美元。美国还拥有大量全球领先AI公司、大学、风险投资机构和算力基础设施。但是，美国过去几十年还有一个更难复制的优势，全世界最优秀的人愿意来到美国。

一个学生可能出生在北京、上海、哈尔滨、印度班加罗尔、加拿大多伦多或者法国巴黎，但最终可以来到Stanford、MIT、Berkeley、CMU等学校学习，然后进入Google、Meta、OpenAI、Nvidia、Anthropic或者创业公司。美国实际上建立了一个全球人才“汇聚器”。而硅谷最强大的地方之一，就是能够把不同国家、不同文化、不同教育背景的人放到同一个技术生态里竞争和合作。

十、但是这个优势并不是永远存在的

Stanford 2026 AI Index提出了一个值得关注的趋势。前往美国的AI研究人员和开发者数量相比2017年下降了89%，仅最近一年就下降约80%。美国仍然拥有世界上规模最大的AI人才群体之一，但新增国际AI人才的吸引速度已经明显下降。与此同时，中国本身的AI生态正在快速成熟。

2026 AI Index显示，中美顶级模型之间的能力差距已经显著缩小；中国在AI论文数量、引用和专利数量等指标上处于领先位置，而美国仍然在重要模型产出和高影响力专利等方面保持优势。这意味着未来顶尖华人AI科学家并不只有美国这一个选择。他们可以去美国，可以回中国，也可以去加拿大、新加坡、英国，甚至直接创业。

全球AI人才市场正在从“人才流向美国”，逐渐变成“多个AI中心争夺人才”。

“谁拥有最多GPU？”而是：“世界上最优秀的AI科学家和工程师愿意在哪里学习、工作、创业和长期生活？”

从这个角度来看，华人科学家和工程师在美国AI产业中的重要性，并不是一个孤立现象，而是全球AI人才重新配置的一部分。今天，我们看到Bonnie Li从DeepMind走向OpenAI，看到Shuyan Zhou从学术界进入Meta。明天还会看到更多类似的人才流动。

真正值得关注的，不是哪家公司“抢到了一个人”，而是一个更大的趋势：AI时代，人才本身正在成为最重要的战略资源之一。而在这场全球AI人才竞争中，华人科学家和工程师已经成为一支不可忽视的力量。

感谢阅读！你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量大数据行业相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/。