。从Meta到OpenAI，再到xAI端盛康优配，华人的身影无处不在，他们的成功背后是中国强大的教育体系和独特的文化优势。这篇文章不仅揭示了华人在AI领域的崛起，还探讨了中国如何通过教育和人才体系为全球科技发展提供支持。
在过去二十年，硅谷的互联网是属于印度人的。他们以勤奋、高效和强大的执行力，撑起了硅谷互联网时代的软件帝国。
但随着生成式AI的崛起，硅谷的人才格局正在发生系统性倾斜。华人，正在成为AGI赛道里最重要的人才来源，没有之一。
看看硅谷的“含华量”有多高：
Meta超级智能实验室初始团队11人，就有7位华人；xAI的首批12位成员里，5位是华人，占比超过40%；马斯克发布Grok 4时，身边坐着的两位核心人物也是华人；至于OpenAI，关键团队17人中6位是华人。
难怪有人调侃：“犹太人的金融，华人的AGI”。
更有意思的是，这些顶尖人才的履历几乎如同“模板”：
本科多出身于清北等国内顶尖院校，随后前往普林斯顿、斯坦福、MIT、卡内基梅隆等名校攻读博士，再顺理成章进入硅谷最前沿的AI实验室，成为推动技术边界的中坚力量。这几乎成了AI时代最稳定、最高效的人才输送渠道。
这背后有一个耐人寻味的问题：一个常被诟病”缺乏创造力”的教育体系，是如何系统性地培养出能穿透技术迷雾、找到AGI路径的顶尖人才的？
01 华人，成了美国最贵的人才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位是华人端盛康优配，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？
02 AI时代的工程师红利从何而来？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。
文/朗朗
本文由人人都是产品经理作者【乌鸦智能说】，微信公众号：【乌鸦智能说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash端盛康优配，基于 CC0 协议。
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