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文汇时评 从硅谷到京沪深,AI人才的流动逻辑正在变化

近日,月之暗面创始人杨植麟团队发布的开源大模型Kimi K3,以2.8万亿参数规模登顶全球开源大模型性能榜单榜首。大洋彼岸随之掀起一场热议——既然他在卡内基梅隆大学取得博士学位,师从国际AI领域顶尖学者,为什么没有留在美国? 杨植麟的博士导师很快发帖回应:硅谷曾向他抛出百万美元年薪,苹果公司也递来橄榄枝,甚至愿意安排他进入苹果北京分部。但杨植麟仍在2023年毅然选择回国创业,仅用3年就将公司打造成估值超200亿美元、年度经常性营收突破2亿美元的AI独角兽。 当美国人开始追问“为什么没有留住杨植麟”时,杨植麟曾说过“如果不至少尝试一次创办自己的公司,我将来可能会后悔一辈子”,这可能就是问题的答案——全球AI产业发展与人才成长的底层规则已然重塑,顶尖人才不再满足于做庞大机器上的“高级打工人”,而是渴望成为技术路线的“定义者”。 过去,中国AI人才留美的典型路径是:国内打下基础,赴美读博,进入谷歌、Meta、OpenAI等头部实验室深耕细分领域,最终成为某一技术方向的专家。这条路径的局限显而易见——研究者仅能掌控技术研发的某个环节,无法主导产品定义、资本配置、场景落地的全链条决策,技术路线的最终话语权始终握在他人手中。大厂层级体系下,华人技术骨干往往承担核心研发工作,却很难触及顶层战略决策,职业成长存在隐形天花板。 而在月之暗面,从早期主打20万字长文本输入的巧妙开局,到Kimi K2.5首创“Agent集群”机制、动态生成上百个子Agent并行处理复杂任务,再到Kimi K3以2.8万亿参数跻身全球顶尖开源模型之列,杨植麟始终是技术路线的定义者。他与联合创始人周昕宇、吴育昕都是清华同学,三人大学时期曾组建过摇滚乐队,长期协作的默契为创业埋下伏笔。这种从底层算法到团队搭建的全链条掌控力,在硅谷层级分明的组织体系中几乎无法获得。 杨植麟的故事折射出两重变化:其一,中美在AI技术上已同处第一梯队,中国创业者正在开拓“从0到1”的原创技术疆域;其二,新一代AI顶尖人才更看重一个能够定义技术路线、主导产品方向、实现技术价值的平台。而今天的中国,恰恰有能力提供这样的平台。 过去10年,中国对AI人才的吸引力主要是“市场大、制造强、落地快”;如今这组标签已升级为“市场大、资本活、生态全、政策实”,形成了区别于硅谷、难以替代的产业土壤。 从市场看,中国拥有全球最完整的产业体系和最丰富的应用场景,国内AI大模型市场近三年复合增长率超40%,今年市场规模预计突破700亿元,制造业、自动驾驶、金融、医疗等领域的数字化需求,为技术落地提供了全球最大的“试验场”。从资本看,AI大模型赛道已形成“百模竞发”的繁荣格局。以月之暗面为例,仅2026年上半年就完成4轮融资,累计超39亿美元;DeepSeek、智谱、MiniMax等头部企业同样获得多轮大额融资,顶尖人才的项目资金供给充足。从政策看,北京、上海、深圳等地均拿出真金白银,提供覆盖算力、场地、税收、安家的全链条支持。 杨植麟不是孤例。近年来,一批海外顶尖AI人才陆续回流,除了创业之外,更多人也选择进入国内大厂,并直接担任核心技术岗位。这种充分放权、信任核心研发者的行业氛围,正成为吸引顶尖人才回流的深层软实力。 2025年2月,前谷歌Fellow、谷歌大脑及DeepMind研究副总裁吴永辉加入字节跳动,担任大模型团队Seed基础研究负责人;同年12月,前OpenAI研究员、27岁的“天才少年”姚顺雨加入腾讯,成为腾讯史上最年轻的首席AI科学家;今年2月,前新加坡Sea AI Lab高级研究科学家庞天宇加入腾讯混元团队,担任首席研究科学家,负责多模态强化学习技术探索…… 中国已是全球AI创新的“发源地”之一。数据印证了这一判断:全球顶级AI会议NeurIPS的论文作者中,2019年,有29%职业起点来自中国,到2025年,这一比例已飙升至51%。清华大学2025届毕业生出国深造比例仅8.5%,超过90%留在国内。更值得关注的是,DeepSeek团队核心成员大多是本土培养的博士,没有海外留学背景,却做出了震动全球的产品。领英调查显示,过去一年,通过猎头渠道从美国回流的顶尖AI核心研究人员超30人,而此前一年仅为个位数;2025年,应届留学生回国求职人数同比增长12%,创近8年新高。 此消彼长,AI人才流动逻辑发生根本性转变:过去是中国最聪明的学生去美国读博、进硅谷大厂,如今是中国本土既能培养世界级AI人才,也能吸引全球顶尖华人科学家回来“挑大梁”。当“Kimi时刻”震动华尔街,世界看到的不仅是一款国产大模型的突围,更是一个时代的人才流向之变。 少年自有凌云志,赛道规则更新,创新主场扎根中国。当顶尖科创人才不必远赴海外,在本土就能完整走完从底层研发到产品落地的全链条,自主创新的澎湃动能,必将持续驱动新质生产力向前发展。

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📸 王永胜记者 张金生 摄
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