硅谷大换血！从小镇做题家到顶级AI研究员，华人为什么统治了AGI？

在硅谷顶级科技公司的 AI 部门里，核心成员中华人比例高得惊人。

保尔森基金会发布的《全球人工智能人才追踪报告 2.0》显示，2022 年，在美国排名前 20% 的 AI 机构中，中国研究人员的占比达到38%，甚至超过了美国本土的 37%。

如果把视角拉到具体公司就会发现，华人的身影更为突出。

（1）Meta 超级智能实验室，首批核心成员华人占比 64%

7 月，Meta 成立超级智能实验室，华人占比引人注目。在首批公布的 11 人核心成员中，7 位具华人背景。

他们几乎都是 OpenAI 关键技术和产品突破背后的技术骨干：

毕树超：GPT-4o 语音模式与 o4-mini 的共创者，前 OpenAI 多模态后训练负责人；

常慧雯：GPT-4o 图像生成的共创者，于谷歌发明 MaskGIT 和 Muse 文生图架构；

赵晟佳：ChatGPT、GPT-4 及多个 mini 模型的共创者，前 OpenAI 合成数据团队负责人。

此后团队扩展至 30 多人，在一份流传的 44 人名单中，华人比例接近一半。据《连线》杂志报道，Meta 为了抢人，甚至开出了四年 3 亿美元的薪酬方案，首年即可兑现超 1 亿。

（2）OpenAI 金牌 AI 团队，华人占 35%

在 OpenAI，华人的比重同样惊人。

2022 年 11 月，ChatGPT 惊艳问世，87 人的主创团队中，华人占比 10.34%，达到 9 人，且其中有 5 人本科就读于中国内地高校。

而后陆续亮相的多项产品背后，同样闪现着大量华人面孔：

GPT-4 背后有 30 余位华人，GPT-4o mini 团队的 9 位负责人中，有 5 位是华人，Sora 的 13 人研发团队中有 4 位华人

去年，OpenAI 推出其首个原生多模态模型 GPT‑4o，关键团队 17 位成员中有 6 位华人，来自清华大学、北京大学、上海交大、中科大等院校。

最新的 GPT-5 演示上，也三次出现华人研究员的面孔。更值得注意的是，华人已经开始走向管理层。比如，Mark Chen，2018 年加入 OpenAI，参与 DALL·E、GPT-4、o1 等核心项目，如今已被提拔为高级研究副总裁。

（3）马斯克的“中国智囊团”

在 xAI，马斯克的“智囊团”同样少不了华人。

创始团队 12 人中有 5 人是华人，占比超过 40%。在 Grok 4 的发布会上，和马斯克同台的两位核心创始成员就是 Tony Wu 和 Jimmy Ba。

其中，前者的身份是 xAI 的联合创始人，曾在谷歌 DeepMind、OpenAI 实习。而后者更是著名的 AdamW 优化算法提出者，论文引用量超过 21 万，早已是学术圈里的大牛。

由此可见，华人已经成为硅谷顶级 AI 实验室最重要的人才来源，没有之一。

这并不是偶然。根据智库 MacroPolo 报告，2019 年美国顶级 AI 研究机构中，拥有本科中国国籍背景的研究人员占比为 29%。仅仅三年后的 2022 年，这个数字飙升至 47%，几乎占了一半，而美国只有 18%。

一条清晰的顶级 AI 人才路径正在显现：清北等顶尖院校本科+美国博士=全球顶级 AI 人才。

据乌鸦君的不完全统计，在梳理的 30 位华人核心研究者中，有 22 人的路径相似：

本科就读于清华、北大、中科大、浙大等国内顶尖高校，随后前往普林斯顿、斯坦福、MIT、卡内基梅隆等名校攻读博士，再进入硅谷最前沿的 AI 实验室，成为推动技术边界的中坚力量。

比如，Meta 超级智能实验室里的核心成员中，就有不少这样的代表人物：余家辉，本科出自中科大少年班，博士阶段在 UIUC 就读；赵晟佳，本科清华、博士斯坦福；毕树超，本科浙大、博士伯克利；任泓宇，本科北大、博士斯坦福。

这些看似是“题海”里成长起来的“小镇做题家”，为什么会成为当下 AI 行业最稀缺的人才？

过去，大家谈 AI，习惯性会把目光放在硅谷。但如果把镜头拉到现在，你会发现另一股力量正在快速生长，那就是中国在 AI 研究上的人才积累。

现在，中国每年计算机及相关专业毕业生超过 500 万，是全球最大的 STEM 人才输出国。

根据 Dimensions 研究数据库，目前，中国活跃的人工智能研究人员超过 3 万名。仅博士和博士后总数就相当于美国人工智能研究人员总数的两倍。相比之下，美国约有 1 万名研究人员，欧盟 27 国约有 2 万名，英国约有 3000 名。

这构成了中国 AI 庞大的人才梯队，甚至可以说是，AI 时代新的“工程师红利”。

更重要的是，中国的基础教育强调数理基础与解题能力，这种长期高强度的训练，恰恰培养了适合 AI 研究的核心素质：

第一，结构化思维，能够把现实问题翻译成数学问题。

比如，在奥数题、物理题，其实都是在让你练习：把现实情况转成公式和方程，再用数学方法解决。

做题训练里，学生学会了“去掉多余信息，抓住核心变量”的能力。在 AI 研究里也是一样，语言、图像、动作这些复杂的东西，都要先翻译成向量和矩阵，才能交给机器去处理。

第二，耐心和韧性。

数学题、竞赛题往往需要很久的思考和演算过程，耐心是必备品质。AI 研究也一样，一篇论文背后，可能要跑几百上千次实验；模型动辄几十亿、上千亿参数，调参非常耗时，没有耐心，很难在大模型实验里坚持下来。

尤其当强化学习取代预训练成为模型新的 Scaling law 后，中国学生的能力就就更适配了。

强化学习特点是目标明确（奖励函数），路径不唯一，需要不断试错迭代。用 Ilya 的话说：

“强化学习让 AI 用随机的路径尝试新的任务，如果效果超预期，那就更新神经网络的权重，使得 AI 记住多使用这个成功的事件，再开始下一次的尝试。”

这和奥数的逻辑很像：尝试路径→失败→纠错→总结→再尝试。

而这正是中国学生最熟悉的节奏。从小做题，他们已经习惯了把大问题拆成小问题，再逐步求解。长期的数理训练，也让他们对概率、优化、线性代数这些工具很熟练——而这些恰恰是 RL 的基本功。

很多人本科毕业时，矩阵运算、梯度下降、概率建模早就烂熟于心，所以进入研究时不用“补课”，能直接投入到算法创新和实现里。

再加上，RL 的特点是结果量化、指标清晰：奖励曲线、收敛速度、测试分数，都能一眼看到改进。这样的研究模式，特别符合华人务实、高效、追求确定性的习惯。

这也是为什么在 RL 领域华人的存在感格外强。

NeurIPS 2020 的 RL 论文里，30% 的第一作者是华裔；谷歌的 RL 团队里，有四分之一到三分之一毕业于中国高校；xAI 团队里，张国栋、杨歌、JimmyBa 等人，都在顶级 RL 研究里留下过成果。

某种程度上说，强化学习就是华人工程师的“天然主场”。而今年年初 DeepSeek-R1 的崛起，更像是一声清脆的锤响，昭示着这种优势正在结出果实。

背后并不神秘。中国有庞大的受教育人口、从小到大的数理训练、国家层面对科研的长期投入，以及一种深植文化的动力——相信技术能够改造世界。

正是这些因素，共同撑起了一条巨大的“人才管道”，源源不断地把博士级研究者送进美国的顶尖学府和 AI 实验室。

在大模型时代，硅谷仍然需要少数能发明全新范式的“达·芬奇式天才”，但当下更需要一大批能把算法磨到极致的工程科学家。中国的教育和人才体系，恰好在此刻展现出了强大的“造血能力”，提供稳定而厚实的科研底座。

AI 的竞争从来不是单一技术曲线的冲刺，而是人才管道、教育制度与文化心智的长期博弈。

当硅谷最前沿的实验室里遍布华人的身影时，这不仅是一种人才现象，更是一种文明现象。AGI 的未来，并不只是公司之间的角逐，而是全球文明在人才配置上的竞赛。

而在这场竞赛中，华人已经站在舞台中央。