中国特稿:中美科技竞争白热化 AI精英携西经东归 旋转门恐难再流转

计算机科学博士潘梓正有2023年两个选择:留在英伟达,还是加入一家成立不到几个月的中国初创公司?

英伟达当年市值刚突破1万亿美元,但潘梓正毫不犹豫地选了后者,一家名为深度求索(DeepSeek)的杭州企业。

一年多后,DeepSeek登顶苹果美区免费应用下载榜,潘梓正发文庆祝,英伟达高级研究科学家禹之鼎转发并评论:“我们许多最优秀的人才来自中国,他们不必只在美国公司取得成功。”

哈佛大学肯尼迪政府学院创始人艾利森则发问:“为什么美国没有留下他?”

长期以来,美国聚集了大量华人学者和工程师。保尔森基金会数据显示,美国顶尖AI研究人员中,约38%的本科毕业于中国高校。但是,在过去几年里,像潘梓正这样选择回流中国的案例正在增加。

去年,谷歌DeepMind原研究副总裁吴永辉加入字节跳动,曾在OpenAI主导多个智能体项目的姚顺雨加入腾讯,担任首席AI科学家。

今年1月,前Gemini强化学习负责人周浩加入阿里巴巴。

这些人有相似的轨迹:中国本科、欧美博士、国际大厂积累经验,然后回到中国。

高校界回流的AI科学家数量更多。2020年以来,中国高校和新型研究机构吸引了至少数十名有海外背景的AI学者任职。

《经济学人》通过分析AI顶尖国际会议NeurIPS(神经信息处理系统大会)论文作者发现,2019年,在海外取得研究生学历的中国AI研究人员,回到中国工作的比例仅有12%,但2025年,这一比例上升到了28%。

推动这一趋势发生的,包括美国对华技术管制升级、移民签证收紧,还有中国国产大模型崛起,AI产业成熟,高校投入发展科技,研究人员有了更大发挥空间。

美国卡内基基金会中国主任马旸(Damien Ma)对《联合早报》说:“顶尖AI人才是流动性最强的一批人,他们会去能发挥最大潜能的地方。钱是一部分,但工作环境和工作本身的性质更重要。”

虽然回流绝对人数不多,但无论是企业高层、首席科学家,还是高校教授,角色都十分关键。

月之暗面的杨植麟是典型的一个例子。他本科毕业于清华大学,后赴卡内基梅隆大学攻读博士,并曾在谷歌大脑和Meta从事AI研究。2023年,他创办的月之暗面成为中国最受关注的大模型玩家之一。

腾讯也表示,混元大模型也因为姚顺雨的加入活跃度提升。

马旸说,华人顶尖人才是美国AI体系的重要组成部分,如今也正在影响、甚至引领中国AI的发展。

学者:中国在AI时代与美国形成事实“G2”

华南理工大学公共政策研究院研究员戴明洁受访时说,跨国人才过去对中美乃至全球科技进步都起到巨大推动作用,也支撑了中国的后发优势,缩短了科技产业的学习曲线。与互联网时代相比,中国在AI时代更进一步,同时有基础研发和应用转化人才,“与美国形成事实上的‘G2’”。

但在中美科技竞争背景下,人才的作用越是关键,人才流动也越难被看作单纯的职业选择。尽管对个人而言,加入哪家公司,是薪资、理想的综合结果;但在大国博弈的背景下,则会被追问:选择什么体系、为谁出力?

当美国通过收紧对中国科技企业的资本、算力输出和模型服务,遏制中国技术发展,中国也开始加强对关键技术、数据和人才外流的审查。

Manus案是一次标志性事件。这家原生于中国的AI公司去年7月迁至新加坡,关闭中国业务。去年底Meta传出收购消息后,中国宣布对交易展开调查,公司创始人和首席科学家据称被限制出境。

接近公司的知情人士告诉《联合早报》,公司迁往新加坡,是因为接受美国机构Benchmark投资后面临华盛顿审查,也因其产品需调用Claude模型,而Claude母公司Anthropic已停止向中国用户提供服务。

在企业看来,这是遭受美国资金和技术限制后做出的商业选择。但在中国监管机构眼中,Manus带走的是40名核心技术人员和相关数据,伤害了国家利益。

影响也外溢到其他AI公司。3月,将技术人员迁至海外的AI公司MiroMind也收到了监管提醒。

据彭博社报道,盛大网络创始人、MiroMind出资人陈天桥选择在公司的中国与全球业务间建立“防火墙”,禁止跨境共享代码,并减少人员、数据跨境流动。

陈天桥说,自己过去相信可以把中国和全球人才结合起来,为人类未来作出贡献;但Manus事件后,这种全球化设想已难以为继,企业实际上别无选择,“只能选边”。

MiroMind此前为使用海外算力,曾为部分中国AI研发人员办理日本和新加坡工作签证。Manus事件后,这种安排变得敏感。据了解,MiroMind联合创始人、清华大学电子工程系副教授代继峰也因反对把人送出境,选择离职。

《华尔街日报》也报道,今年以来,中国官方要求顶尖AI专家不要前往美国,旨在保障国家安全、防止技术泄露。

插图/何汉聪

专家:管控人才流动有风险 留人才“胡萝卜比大棒重要”

这些案例引发了人才自由流动受阻的担忧。戴明洁认为,吸引回流和防止外流并存,是国际科技竞争白热化、国家安全议题凸显下的反应;对核心人才和技术流动进行必要审查,也是主要大国当前的普遍做法。

但她强调,中国的管控是“防御性的、有限度的”,以保护自身核心技术和人才为目标,而非通过长臂管辖去争夺他国资源。

马旸则指出,管控人才流动的尝试是有风险的。要促进人才留存和创新,“胡萝卜比大棒重要”。

他认为,人才始终是流动的。虽然当前中美AI竞争激烈,但人才生态不应、也不会走向脱钩。“如果人力流动完全停止,两国都将承受巨大负面影响。”

他说,中美AI生态侧重不同,不是对立关系,也应该保持人员流动交流。

“到目前为止,人类还没有找到比让大量不同背景、才华横溢的人聚集在一起,并开放地接受不同想法的更好方法,来持续产生突破性创新。”

500万AI人才缺口下 中国政校企同步发力

中国防控人才外流的另一面,是对人才不足的焦虑。据《人民日报》去年5月的报道,中国人力资源社会保障部测算,中国人工智能人才缺口超过500万。《新京报》去年对百余家企业的调研显示,近半受访企业缺乏能熟练掌握AI的复合型人才。

面对缺口,地方政府、企业和高校同步发力。地方政府把AI人才单列为引才对象,补助各类AI创业企业;一线的AI大厂则把招聘前线推到海外——去年底美国圣地亚哥的NeurIPS大会上,字节跳动、快手等中国公司均在会场设有招聘展台。

中国高校则通过“海外优青”等专项计划、全球人才招聘会、国际青年学者论坛等渠道,吸引海外学者返华任职。

除物质条件和机会之外 历史叙事拉力也是感召

一位在新加坡高校的博士后研究员告诉《联合早报》,他还没毕业就已收到中国的邀约,一线大厂技术管理岗,年薪从200万至300万元人民币起谈,高校则按最低副教授职级洽谈,并承诺“可以带研究生,有团队”。

物质条件和机会之外,对部分华人科学家而言,还有一种难以量化的历史叙事拉力。2020年,AI科学家朱松纯在美国生活28年后回到中国,让许多人意外。他受北京市政府邀请创办了北京通用人工智能研究院,并同时在北京大学和清华大学任教。

据英国《卫报》报道,朱松纯曾向友人强调,回国不是“要帮中国赢”,而是“中国给了我在美国拿不到的资源”。

但他的选择很难完全脱离国家科技竞争的语境。他曾在看钱学森纪录片时当众落泪,也曾作为全国政协委员建言将通用人工智能提升到“两弹一星”的高度,也曾在央视访问中说,国家需要时”如果转过背去对国家说no,一辈子都无法原谅自己”。

在新加坡南洋理工大学完成人工智能方向博士课程的林深对《联合早报》说,海外人才对中国的归属感,以及让科学成就嵌入历史叙事的可能,也是一种感召。在他看来,这也是中国对华人科学家一种特有的策略,美国相对“家国情怀就少很多”。

此外,中国的社会氛围也是吸引力的一部分。林深说,在政府主导下,中国社会对AI持拥抱态度,所有产业都在跟AI发生关系,有许多落地空间;但美国社会对AI和公众利益就有更多争论。“在美国,从政府得到的明确政策红利相对来说不这么重要,美国市场的吸引力更多来自自由市场、资本和创新环境。”

回流人才“水土不服”留不住? 学者:全面改变长期惯性需时间

回流人才能否长久留下,仍会受到个人、环境、文化等多个因素影响。

2020年,曾任OpenAI研究员、参与多个项目深度开发的吴翼回到中国,加入清华大学交叉信息研究院担任助理教授,一度与其他三位同在美国伯克利大学研究深度强化学习和具身智能的青年科学家,并称为“伯克利归国四子”。

今年4月中,吴翼转投Meta超级智能实验室,清华交叉信息研究院官网撤下了他的教职信息。

据了解,吴翼离开清华的过程并不平静,双方的沟通持续数月,清华并不希望他离开,而且在交接过程中,出现吴翼课程负面反馈,引起清华不满。

知情人士称,促使他离开的有Meta的优厚条件,也有他本人在清华遇到的“水土不服”。

硅谷仍然以高薪和前沿研究吸引着优秀人才,这样的“水土不服”也并非个案。回流者带着海外科研环境的工作习惯回到中国,往往要面对一套不同的评价体系和合作文化。

林深说,中国高校每招一个杰出海外人才,要投入的资源很多,因此对发文章、出成果的要求也更高,“更卷”。

他说,常见的困难除了内卷、人际关系复杂,也有找到志同道合研究者的难度。“举个例子,如果归国导师想做最前沿的研究,但研究生只想拿学位,就很难合作。”

华南理工大学的研究员戴明洁说,中国在吸引人才方面做出了很多努力,但与美国在成果转化、创新氛围上仍然有距离。

戴明洁说,与硅谷生态相比,中国大学、科研院所与企业之间的“旋转门”不够顺畅,与企业间仍有“体制内外”的差异,人员流动、成果转化的成本高。此外,一些地方对“形式主义”和KPI的强调,会无形中消耗人才的创造热情和冒险精神。

但戴明洁也强调,中国在政策层面尝试改革,一些高校试点“破五唯”,破除“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项、唯帽子”的考核惯性;国家基金等项目也加大对青年人才和颠覆性创新的支持。“但是,全面改变长期惯性,还需要时间。”

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