黃仁勛的話白說了！

9月5日，據彭博社、《金融時報》等多家外媒消息，全球主流大模型之一Claude的開發商Anthropic發布公告宣稱，“由于法律、監管和安全風險”，將立即停止向“中國控股公司”提供服務。

消息一出，引發了科技圈與媒體圈的廣泛關注。

Anthropic由OpenAI前員工于2021年創立，被稱為繼OpenAI后最具潛力的美國人工智能公司。

但Anthropic的這次“神操作”，無疑暴露了自身認知的狹隘與幼稚。

因為AI的競爭，歸根結底是人才的競爭，不是某項技術的競爭。這一點，飽嘗美國禁令之苦的英偉達創始人黃仁勛最懂。

黃仁勛曾多次在采訪和公開演講中提到一個讓人震驚的數據：“全球50%的AI研究人員，是華人?！币源藖碜屆绹盐颉?/p>

文/趙文娜 混沌商業研究團隊

AI 人才才是全球 博弈的焦點

2025年，初夏。華盛頓，希爾頓大酒店的宴會廳。一場叫Hill & Valley Forum的峰會正在舉行。政界、商界、科技巨頭云集。

NVIDIA創始人黃仁勛登臺，穿著他標志性的黑色皮夾克。在談到AI的未來時，他說：“全球50%的AI研究人員是華人?！?/p>

他又接著強調，這一現實必須“成為我們重新審視這場技術競賽游戲規則的一個核心變量”。

所有人都清楚，黃仁勛談到的并不僅僅是簡單的AI人才統計，更代表著一個復雜的人才流動與文化歸屬問題。這正是美國當下最核心的AI戰略焦慮之一。

這個論壇是什么來頭？Hill & Valley Forum于2023年成立，由美國國會下屬的“中國經濟與安全評估委員會”以及幾位硅谷頭部風投人共同發起。目的非常明確：專門應對中國科技崛起帶來的戰略挑戰，推動政策制定者與科技界之間建立更緊密的協作機制。論壇每年在華盛頓舉行，包括閉門圓桌和公開峰會，討論的議題涵蓋國家安全、人工智能、清潔能源、制造業回流等戰略方向。出席的嘉賓幾乎囊括了美國科技與政治領域的全部關鍵人物：國會議員、拜登或特朗普政府高層、硅谷科技巨頭創始人以及風投領袖。有媒體認為它已經成為美國制定技術競爭戰略的核心平臺之一。

在這樣一個政治與技術交叉、全球視野極高的場合，黃仁勛選擇強調AI人才的族裔結構，絕非偶然。

其言外之意是，AI人才已經不再只是企業招聘的問題。它已經上升到國家戰略資源的高度。人才的流動和歸屬，已經成為國家間博弈的焦點。

這個信號非常清晰。就在論壇前不久，美國政府通過了一系列旨在限制高端技術人才流動的政策，尤其是在AI和半導體領域。美國政府加強了對與某些中國機構或企業有聯系的中國研究人員和學生的簽證審查。這使得他們更難獲得或續簽F-1學生簽證和H-1B工作簽證。還禁止或限制一些被認為對國家安全構成威脅的中國公司（如華為、中芯國際等）來美進行技術合作和交流。

全球 AI 人才供給格局中中國人才矚目

要理解這個數據的深意，我們必須深入分析全球AI人才的供給格局。

根據Digital Science2024年發布的報告《DeepSeek and the New Geopolitics of AI: China’s ascent to research pre-eminence in AI (DeepSeek 與人工智能的新地緣政治：中國崛起為人工智能研究的領軍力) 》，中國的AI人才在全球范圍都令人矚目。報告指出：中國的AI論文產出量，已接近全球總量的一半，成為全球AI研究的發動機。

這可不僅僅體現在數量上，還有質量上。根據喬治·華盛頓大學數據分析平臺ETO的最新調查報告《國家/地區AI活躍度指標》，2017年至2022年間，在論文被引次數方面，美國以34036篇高被引論文位居榜首，中國以29229篇緊隨其后。尤其值得注意的是，在學術和科研機構排名中，中國科學院和清華大學的人工智能論文被引次數已超越麻省理工學院、斯坦福大學等世界知名高校，分別位居第一和第三。

在AI基礎研究中，中國已是全球無可爭議的領導者之一。中國的高校和科研機構，正在源源不斷地培養出具有扎實理論基礎和創新潛力的AI人才。這種人才的批量生產，為全球AI產業提供了堅實的人才儲備。

但有一個問題需要我們注意，那就是人才我們是培養了，那這些人才流向了哪里？最終在哪里創造了價值？

這里，一個顯著的地理斷層就出現了。很多華人AI精英雖然畢業于中國頂尖學府，但他們的突破性研究成果，卻是在硅谷的科技巨頭們（如OpenAI、Google DeepMind、Meta）的實驗室里實現的。這種現象被稱為“人才供給”與“成果轉化”之間的地理錯位。

比如，人工智能領域最知名的華人科學家之一，李飛飛，本科畢業于中國，但她的主要成就，ImageNet項目和斯坦福AI實驗室的建設，都是在美國完成的。再比如，OpenAI的頂級華人科學家們，他們的貢獻直接推動了ChatGPT的誕生。這些中國培養的AI人才，最終被美國的創新生態系統所轉化。

人才、主權與技術霸權

不難看出，人才≠主權。

我們以OpenAI為例。ChatGPT的成功背后，華人科學家如Lilian Weng (翁麗蓮)、Chen Zeqing (陳澤青) 等人扮演了關鍵角色，他們的研究成果為模型提供了重要的理論支持。這些突破性研究的最終所有權和商業利益，仍然牢牢掌握在美國企業手中。人才的貢獻是巨大的，但它最終服務的是美國的資本和技術霸權。

從國家層面看，中美這場博弈愈發微妙。

美國擔心人才外流，擔心頂尖人才在本土創造的知識產權和創新能力，可能通過人才回流而產生技術“外溢”。這樣一來，就直接關系到美國的國家安全和技術壟斷地位。這也是為什么美國政府這幾年通過各種政策，試圖限制高端人才，特別AI領域的華人科學家，與中國的技術交流和合作。美國司法部就曾啟動了“中國行動計劃”，對涉嫌技術盜竊的華裔科學家進行調查和起訴。這些，都其實都是為了切斷人才鏈條中可能出現的外漏，確保技術成果的獨占性。

中國則擔心創新力外包。自己耗費巨資培養的頂尖人才，最終卻為美國的科技霸權添磚加瓦，這無疑是對國家戰略資源的一種損耗。中國在人才培養上投入巨大，卻面臨著人才流失和技術成果無法完全留存的困境。人才的腦力外包，讓中國在AI研究的“上游”占據優勢，卻在“下游”的商業轉化和技術霸權競爭中處于被動地位。

AI 地緣政治可能導致未來 AI 生態的分化

在地緣政治的博弈中，企業也無法獨善其身。傳統的競爭維度正在發生變化。過去，企業可能只關注誰擁有最強的GPU、誰的算力最強?，F在，更核心的競爭是：誰能建立一個能夠吸引、還要留住、還能高效協同的全球頂尖AI團隊。

那么，如果企業過于依賴單一國家的人才供給，或因地緣政治因素而無法在全球范圍內自由配置人才，其長期創新能力將受到嚴重制約。這一點對中國和美國來說都是一樣的。例如，一個依賴中國留學生作為主要研究力量的美國公司，可能會因為簽證政策收緊而面臨人才短缺。同樣，一個在中國設立研發中心的跨國公司，也可能因為地緣政治緊張而面臨數據和技術外溢的風險。

這還帶來一個開放性問題：當地緣政治將AI人才鎖定在不同區域時，未來的AI商業模式和技術發展路線圖是否會因此分化，形成不同的生態圈？

我們在不遠的將來，可能會看到美國主導的AI模型，更注重西方價值觀和商業應用。而中國主導的AI模型，則可能更貼近本土數據和市場需求。

這種分化不僅是技術上的，更是文化和戰略上的。這意味著全球AI生態的碎片化。

對企業而言，未來的戰略布局將變得異常復雜。他們需要考慮的不僅僅是技術和市場，更需要考慮地緣政治的風險。投資和研發可能需要分散到不同的國家，以建立一個更加彈性的全球網絡。例如，微軟和谷歌在全球各地都設立了AI研究實驗室，以分散地緣政治風險。微軟在加拿大蒙特利爾、英國劍橋等地設立了AI研究實驗室；谷歌則在瑞士蘇黎世、法國巴黎、以色列特拉維夫等地建立了AI研究中心，

而另一邊，一些中國公司也開始在海外設立研發中心，以吸引全球人才。騰訊在2017年就成立了自己的全球AI Lab，西雅圖、加州等地設立了AI實驗室，目前“聚集全球數十位人工智能科學家、50位世界一流AI博士，專注機器學習、計算機視覺、語音識別。同一年，阿里巴巴成立全球研究院阿里巴巴達摩院，主攻機器智能、芯片技術等前沿領域研究，在全球8個城市設立研究中心，集聚近10名IEEE Fellow級別科學家。

總結：

分析到這，最終的趨勢是很清晰的。未來的AI技術博弈，算力（GPU）和資金會隨著時間推移而趨于同質化。也就是說，GPU的性能提升會放緩，投資熱潮也會最終趨于理性。真正能拉開國家或企業間差距的，是人才鏈條的掌控力。誰能吸引、培養并留住頂尖人才，誰就能在長期AI競爭中占據優勢。

對國家而言，僅僅是“搶人”是不夠的。不僅僅是待遇問題，更重要的是建立一個能夠讓頂尖人才發揮最大價值環境，這包括開放的科研文化、高效的轉化機制和有保障的知識產權保護。

對企業，則是需要具備全球化視野，最好能夠建立一個在全球范圍內吸納和配置人才的彈性組織架構。這需要企業在文化上更加包容，在管理上更加靈活，以打造一個真正的人才“護城河”。

未來的技術戰爭，可能不是一場芯片的決戰，而是一場人才的爭奪戰。誰能贏得人才，誰就能書寫未來的游戲規則。

數據來源：

[1]Hook, Daniel (2025). Deepseek and the New Geopolitics of AI. figshare. Online resource. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.29336588.v1

[2]Melot, J., Arnold, Z., Abdulla, S., & Chalal, H. (2024). Country AI Activity Metrics (1.3.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14522783