戴明洁：美国加速AI军事化，硅谷的华人人才怎么办？

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导语：硅谷“科技右翼”正在推动美国人工智能军事化的道路上“狂奔”。过去一年，包括OpenAI、Google在内的美国前沿科技公司已融入了美国的军事网络与国防体系。近日，五角大楼又将Palantir的AI系统Maven列为“正式在编项目”，推动美国多个军种将AI技术投入军事应用。随着美国AI军事化进程加快，特朗普政府很可能进一步收紧中国学生与科研人员在敏感领域的签证、学术参与和技术交流。

然而，从研究生培养、实验室科研，到企业研发、创业转化等环节，仍有一大批在美国的华人AI人才深度嵌入了美国的AI发展链条。在IPP研究员戴明洁看来，在全球AI竞赛正转向国家安全与战略优势领域的趋势下，在美华人工程师与科学家们正面临“选边站”的困境，中美AI或将面临“在美国的中国人”与“在中国的中国人”之间竞争的窘境。面对这一局面，中国需直面AI人才“重培养、轻发展”的结构性问题，通过体制机制改革，打造“地域嵌入型人才生态”，让人才真正融入本土创新体系，在产学研协同中扎根生长，从而推动中国从AI人才“培养大国”走向人才“发展高地”。

戴明洁

华南理工大学公共政策研究院（IPP）研究员

硅谷的代码，正以前所未有的速度接入五角大楼的指挥系统。去年以来，从OpenAI与美国国防高级研究计划局（DARPA）携手，到马斯克旗下的xAI为美国军方开发专用AI模型，一条清晰的“科技-军工”融合路径正在美国迅速铺开。叠加2026年开年美国在抓捕马杜罗与美以对伊军事行动中对AI技术的应用，全球AI竞赛正加速迈向“下半场”，从前沿科技和商业竞争维度，转向国家安全与战略优势领域。

在这一趋势下，那些在美国顶尖AI实验室和科技巨头中承担关键研发工作的华人工程师与科学家们，其处境与选择也被摆上了大国博弈的棋盘。尤其是在美国将AI与国家安全、新战争形态捆绑的趋势下，AI顶尖人才在科技企业、发展目标国之间的选择，已经超越了单纯的个人行为与商业利益考量，成为影响国家战略安全的关键议题。

一、硅谷华人AI人才的“选边站”困境

一个关键事实是，自二战以来，美国的科技领先地位一直建立在吸引全球人才的基础之上。此轮AI科技革命也不例外，只不过这次华人人才首次占据着举足轻重的地位——眼下，美国AI技术的军事化转向，正将硅谷顶尖华人AI人才置于“个人职业发展”与“国家民族认同”的夹缝之中。

2020年，《纽约时报》就曾发布过以“美国AI的秘密武器：中国人才”为主题的报道。美国智库MacroPolo的报告显示，在美国工作的顶尖AI研究员中，超过2/3本科毕业于其他国家，其中中国的大学毕业生占比最高，达到38%。[1]

数据显示，2019年，在美国机构工作的人工智能研究人员中，31%来自美国，27%来自中国。2022年，美国对中国人工智能研究人员的依赖程度更高，38%的中国籍人工智能研究人员在美国机构工作。图源：美国信息技术与创新基金会（ITIF）

这一图景印证了中国高等教育在基础学科和工程人才培养上的显著成功，但在美国AI军事化以及硅谷日益由“科技右翼”主导的环境下，一个尖锐的问题随即浮现：美国关键AI项目中的华人人才，将被置于何种位置？他们是会遭遇“安全隔离”，还是会被吸纳进美国的“科技-军工”体系？

一方面，基于美国日益严格的安全审查制度，涉及国防和敏感技术的核心项目对非美国公民，特别是持有中国国籍的研发人员将设置更高的权限壁垒。中国国籍的研发人员甚至会被排除在外。

另一方面，来自社会与政治层面的压力将日益增大。在硅谷集体“右转”，“中国威胁论”甚嚣尘上的舆论环境中，硅谷的“科技理想主义”色彩日益褪去，“科技应服务于国家竞争优势”的“科技右翼”主张日益凸显。这些顶尖华人人才即便贡献卓著，其忠诚度也时刻受到美国社会的质疑，面临着身份认同的撕裂与职业的不安全感。

二、“在美国的中国人”与“在中国的中国人”之间的竞争

除了个人的“选边站”困境，在国家层面，中美AI也将面临“在美国的中国人”与“在中国的中国人”之间竞争的可能。

尽管中国已成为全球顶尖AI人才的“最大培养国”，但却不是“发展首选地”。根据MacroPolo智库报告，中国培养了全球最大比例的AI人才（46%），远超美国（17.5%）和欧洲（11.65%）的总和，占据全球AI人才培养的几乎一半。

硅谷AI华人人才大多具备“中国本科—美国硕博—美国工作”的发展路径。他们大多在中国顶尖院校接受本科教育，毕业后选择赴海外深造获得硕士或博士学位，然后加入当地的科技型企业或科研机构。如Meta超级智能实验室首批“AI超级天才”名单中，有22人具有中国教育背景。占比达50%，其中18人毕业于清华、北大、中科大等国内顶尖院校。

有追踪研究显示，2019年抽样的在美国机构工作的100名华裔顶尖AI研究人员中，87人目前仍留在美国，10人回到中国。一定程度上说明美国对中国背景高端AI人才仍具有较强留才能力。图源：卡内基国际和平研究院

这意味着，随着硅谷的这部分力量日益深入地与美国的国家战略，特别是军事安全战略相绑定，其带来的不仅是人才的流失，更是国家风险的累积。中国付出巨大成本培养的顶尖人才，不仅将在美国的商业与科研体系中创造价值，更可能在其国家机器的驱动下，被用于构筑针对母国的“非对称优势”。

历史的殷鉴并不远。冷战期间，美国用全世界的人才，包括从苏联流失到美国的人才，与苏联竞争并取得了胜利。今天，基于美国军民技术融合的传统（美国国防部历来是硅谷创新的重要推手）和当前的新型“科技—军工复合体”趋势，正让类似的剧本在AI领域重演。今天的中国面临着与当时苏联类似的情况，即：美国正在用全世界的人才，尤其是从中国到美国发展的人才，来与中国竞争。

三、美国为何能持续吸引全球顶尖人才？

尽管可能在未来的军事化浪潮中面临去留抉择，但为何如此多的中国顶尖AI人才仍选择在美国发展？这需要我们进一步剖析美国为什么能持续几十年的吸引全球顶尖人才。

这其中的一个关键是，美国打造了一个涵盖经济激励、产学研协同、创新文化等多维“隐性优势”于一体的人才吸引策略，为全球顶尖人才创造了一个“回报高、成长快、阻力小”的世界一流创新环境。

在这样的环境中，不论美国国内的政治环境如何动荡，也不论全球的经济格局如何演变，世界上最优秀的人才都会向它聚集，并且来了之后就很难离开，从而呈现出一种“地域嵌入型”的特征。[2]

首先，是财富激励与价值实现的双轮驱动。

美国科技企业开出的高薪酬对全球人才都有巨大吸引力。以2024年全球AI工程师年收入中位数为例，美国旧金山湾区最高，达31.8万美元；中国排在第10位，薪资约9.3万美元。[3]

而且，相比于高薪酬，顶尖人才其实更加重视其在AI变革中的“参与感”。相较于单纯的经济激励，他们更希望能够参与到新一轮科技革命中，通过个人价值去塑造参与社会变革的影响力。据“MIT科技评论”分析，许多跳槽者都表示，经济回报并非他们单一的追求，仅31%的受访者将薪资列为首要因素；而超过60%的人才更看重“技术变革参与感”、“研究自主权”、“社会影响力”等。

这张图对比了中美在吸引科技人才方面的不同优势：美国在薪资水平、风险投资、IPO规模和基础创新能力上更具吸引力；中国则在技术应用落地、签证便利性和制度性进入门槛方面相对更友好，但在高端资本回报和全球顶尖人才激励上仍逊于美国。图源：Techloy Research

其次，是多元化、讲求实用性的人才评价体系。

在招聘顶尖研究员时，xAI、OpenAI等AI企业，在招聘时并不拘泥于国籍、学历、经验等标准，而是看中人才在研发项目中锻炼出的解决实际问题的能力。

对比之下，中国人才评价体系的核心问题是设定了一系列诸如学历、就职履历、人才“帽子”、论文专利数等“形式主义”指标，未考虑人才的实用价值。这样的评价体系可以产生大量的一般性成果，但却不利于产出有重要性、原创性的颠覆性成果，因而很难吸引顶尖人才。

再次，美国在拥有世界一流大学与科技企业的“硬环境”下，还配套了“产学研”高效协同的“软环境”。

其中，校企“旋转门”机制为人才流动与跨组织发展提供了广阔的空间与机遇——大学教授可以便捷地创业或到企业兼职，企业专家也可以到大学授课。这种人才的高频流动确保了知识、创意与需求的高效流动。

相比之下，我国近年来虽然一直在强调“科技成果转化”，但产学研体系仍处于相互分隔的碎片化状态。大学、科研院所、企业等各有各的人才培育标准、考核评价体系，导致产学研三方难以形成整体性、系统性的创新合力。产学研之间的分隔，割裂的是人才发展的广阔空间，以及人才在交叉复合型空间中发现创新点子的机遇。

最后，是创新文化的隐性优势。

美国的创新文化继承于洛克希德·马丁公司（Lockheed Martin，总部位于美国马里兰州北贝塞斯达的跨国国防及航空航天综合企业）的创新组织模式，其核心是认为颠覆性创新需要“去官僚化管理”。这种文化认为，最顶尖的人才只有在最开放的环境中自由探索，才最有可能产生颠覆性创新。

相较而言，中国的“内卷”文化正在消耗着整个社会的创新活力。国内科技行业普遍存在的“996”高压工作制与过度竞争，正导致人才身心俱疲。中国互联网大厂的研发人员虽然薪资较高，但却普遍被戏称为“码农”，这种戏谑折射出的是一种牺牲身体健康、牺牲休闲时间来换取高工资的无奈和疲惫。

四、从李约瑟之问、钱学森之问，到AI时代的“中国人才之问”

关于中国的人才问题，历史上有着经典的“李约瑟之问”和“钱学森之问”。

当代著名科技史学家李约瑟曾提出：现代科学为什么出现在西方而不是中国？中国近代以来遭受的屈辱，结合这一著名的“李约瑟之问”，使得相当一部分国人在很长一段时间内都怀疑中华民族是否本身就缺乏创新基因。

但是，“钱学森之问”却把思考指向了体制因素，他的原话是：

“现在中国没有完全发展起来，一个重要原因是没有一所大学能够按照培养科学技术发明创造人才的模式去办学。”

换句话说，钱老并不认同中华民族缺乏创新基因的“文化宿命论”。他更相信，通过教育和科技体制改革是可以培育出科技人才的。

当前，中国的人才培养实践至少已经证明了两点：一是建国以来诸多优秀的中国人才，如李政道、高锟等，在海外创造出了卓越的研究成果，以事实驳斥了“中华民族缺乏创新基因”的谬论；二是在近期的AI革命浪潮中，大量接受中国本科教育的华人在全球顶尖机构和企业中担当科学家与工程师，打破了钱老对于中国“难以培养出科技人才”的担忧。

因此，继“李约瑟之问”、“钱学森之问”之后，如今中国最需要思考的人才问题应该变成：中国人有创新基因、中国也能培养出世界顶尖人才，但为何中国留不住？

面对“中国培养—美国发展”的AI人才困境，我们思考的重点可能要回到中国人才培育体系中存在的“重培养、轻发展”问题上：国家的主要精力都放在了前期的人才培养上，而在后续上没有为人才发展建立激励机制和创造发展环境。

如果说中国是人才的“早期培养型”大国，那么美国则是人才的“中后期发展型”大国。这种差异导致中国正面临着人才“培养—流失—再培养”的恶性循环。这不仅是对中国优质教育资源的浪费，更重要的是，在这一恶性循环中流失的大多是能力出众的顶尖人才而非普通人才。在现有的中美人才格局下，“走出去”（出国留学并在海外找到工作）要比“留下来”（本土深造和工作）对人才能力有着更高的要求。

有迹象显示，在拥有海外研究生学历背景的中国顶尖AI研究者中，选择回到中国本土工作的比例持续上升，中国对高端AI人才的吸引力正在增强。图源：经济学人

五、从“货币化”人才政策转向打造“地域嵌入型人才生态”

面对美国AI“军事化”带来的新挑战，以及“中国培养-美国发展”的人才困境，我们需要思考，中国如何才能不止于培养世界顶尖人才，更能构建一个足以留住他们、吸引全球英才的“人才发展高地”？

近年来，国家已经推出一系列的海归政策与引才计划，旨在通过优厚的待遇吸引海外高层次人才回国发展。然而，这种依靠“重金挖人”的“货币化”人才政策，在当前的竞争格局下已显现出其局限性乃至副作用。

一方面，这样的政策不利于当前中国本土AI人才的稳定发展。当中国方面以高报酬吸引在美国的AI人才回国，就相当于为目前在中国本土读大学的学生、在中国企业工作的研究员与工程师释放一种政策信号：去美国读书深造或者跳槽到美国企业工作，未来就会被国家以更为优厚的待遇吸引回国，甚至享有更加尊贵的人才身份或“帽子”。这显然不利于本土既有人才的稳定。

另一方面，片面的高报酬人才计划很难真正吸引AI的顶尖人才，反倒更容易吸引到普通人才，甚至是“投机分子”。中国科学院王贻芳院士在访谈中曾提及：一般的科研人员、一般的科研成果，中国已经有很多。但关键的问题在于，最顶尖的人才还是在国外。经费很重要，但外国吸引人才的关键因素是科研环境——有志同道合的圈子，能够一起讨论、得到启发，这是科研人员成长最重要、最有效的条件。[4]

因此，相较于传统的“货币化”人才政策，新的人才政策需要跳出“零和博弈”的思维，将政策资源更多的放在打造创新生态上，从而营造出让人才愿意来发展的“嵌入型生态环境”。

这一转变的核心是打造“地域嵌入型人才生态”。可以在少数具备条件的区域（如粤港澳大湾区、长三角、京津冀），通过突破性的“块块”改革，打破行政与体制壁垒，将一流的大学、顶尖的企业、活跃的资本和高效的政府服务深度融合，构建一个让人才可以自由流动、让资源可以高效配置、让创意能够快速实现的“开放式创新共同体”。

在生成式人工智能专利申请方面，前十名中中国高校和企业占据多数。图源：彭博社

以粤港澳大湾区为例——这里之所以还未成为比肩美国旧金山湾区、纽约湾区的“地域嵌入型世界级人才平台”，关键原因在于广州、深圳和香港等核心城市并未形成协同互补的合力，而是呈现出内部恶性竞争的态势。另外，由于行政壁垒与体制机制障碍，粤港澳大湾区的产学研协同效应还并不突出。

就个人层面，想来粤港澳大湾区发展的人才，更多的是需要在广州、深圳、香港这几个大城市之间做出选择，难以自由流动于各个城市之间，充分利用各大城市的红利来激发自身潜能，以实现协同效应。

因此在未来，一方面，要打造开放的基础科研、技术研发与科技金融系统，承载和吸引人才发展；另一方面，要通过产学研之间的开放合作，将人才成长嵌入到基础科研、技术研发、产业应用的创新全链条中，加强人才对本地创新生态的嵌入性。

参考文献：

MacroPolo智库.《全球人工智能人才追踪报告2.0》：75%顶尖AI人才来自美中两国，2024-03-19，https://mp.weixin.qq.com/s/tBD4oqrNW1Blg7TpfLQWgQ

郑永年. 人才高地建设与中国的科技现代化. 中国科学院院刊, 2022, 37(12): 1671-1674.

Levels.fyi. AI Engineer Compensation Trends Q1 2024. 2024-05-14. https://www.levels.fyi/blog/ai-engineer-compensation-q1-2024.html

中科院院士评价国内的人才流失：最优秀的人才，现在仍然是流失的。而流失的根本原因，就是因为外国的科研环境好。2024-12-14，https://mp.weixin.qq.com/s/6w7y8rbKF2wMZgOnvA4zQQ

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排版 | 周浩锴

校对 | 刘 深

终审 | 刘金程

戴明洁 华南理工大学公共政策研究院（IPP）研究员

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