卡内基最新报告：全球超半数顶尖AI人才，本科竟都读于中国！

最近一份国际智库的报告，刚出来就在科技圈传开了，很多人第一眼看数据的时候，都觉得有点不敢相信。卡内基国际和平基金会在9月23日更新了全球AI人才追踪3.0版本，核心结论一句话概括：纳入统计的全球顶尖AI研究者里面，57%的人本科阶段是在中国高校完成学业，美国本科出身的顶尖AI人才占比只有13%。三年前的2022年，中国这个数字还只是46%，短短三年直接上涨11个百分点，这个变化幅度，超出了很多业内人士之前的预判。

先把一件最重要的事说清楚，免得大家误解这份报告到底统计的是什么，很多自媒体转述的时候很容易把概念讲偏，咱们先把统计口径掰开讲明白，这也是读所有行业报告最关键的一步，数据一旦看错口径，得出的结论完全是两码事。

这份报告定义的顶尖AI人才，样本选取的是全球AI领域最权威学术会议NeurIPS 2025的论文作者，一共纳入一万零二百八十多名研究人员，筛选的都是能在这个顶会上发表论文的科研工作者。报告划分人才来源的标准，看的是这个人本科在哪里读，不是国籍，也不是博士在哪里深造，更不是现在在哪上班。举个例子，一名学生本科在清华大学读书，之后去斯坦福读博士，毕业留在硅谷大厂做AI研发，在这份统计里面，他依旧归类为“本科就读于中国的AI人才”。很多人第一眼看到这个数据，下意识理解成“全世界一半顶尖AI专家都是中国人”，这个说法是不准确的，它准确的含义是：这批站在AI科研最前沿的研究者，超过一半的本科基础教育阶段，是在中国的高校完成的。

很多朋友看到这里心里会冒出第二个疑问：样本会议NeurIPS，含金量到底怎么样，能不能代表AI行业的顶尖水平？简单说，NeurIPS是人工智能领域三大顶会之一，全世界做机器学习、大模型、深度学习前沿研究的科研人员，都以在这个会议上发表论文作为科研成果的重要标杆，投稿录用难度很高，每年只有少数高质量论文能够入选。所以这份报告挑选这个会议的作者作为样本，在行业内是具备参考价值的，不是随便找一批普通程序员凑出来的数据。

报告还有一组很有分量的榜单，统计各个高校对顶尖AI论文的贡献分值，全球高校排行榜里面，前十名里面中国高校一口气占了5个，北京大学排在第一位，清华大学紧随其后排第二，上海交通大学第四，浙江大学第九。剩下的席位是麻省理工、斯坦福、韩国科学技术院这些大家耳熟能详的名校。这个榜单同样是以本科院校的贡献来核算分值，换句话说，国内这几所头部高校，本科阶段培养出来的学生，后来成长为AI顶尖研究者的数量，在全世界范围内排在前列。

看到这里，有人会提出一个很现实的问题：既然我们本科培养出这么多AI尖子生，以前不都是读完本科就出国读博，留在海外工作吗？这不等于我们辛辛苦苦培养人才，最后成果被别的国家拿走？这份报告刚好也追踪了人才流向，给出了最新的答案。

我们看人才留存率这个指标：本科在中国读完的顶尖AI研究者，2022年的时候，只有57%选择留在国内工作；到2025年，这个留存率直接上涨到69%。简单理解，十个国内本科培养出来的顶尖AI科研人员，接近七个人毕业后选择在国内就业，只有三成去往海外。这个变化，就是最近这三年AI行业最值得细品的转折点。

同时，全球顶尖AI研究者现在的工作地点，格局也发生反转。2022年，在样本群体里面，46%的顶尖人才在美国工作，中国仅仅27%；到2025年，在中国工作的顶尖AI研究者占比达到40.6%，美国下降到34.2%。三年时间，工作地的占比完成反超，中国成为这份样本里面顶尖AI研究者选择最多的工作所在地。

很多人会好奇，为什么短短三年，人才流向会发生这么大的变化？报告里面总结成两个词，拉力和推力，换成大白话讲，一边是国内的吸引力越来越强，另一边，去往海外发展的阻力越来越大。

咱们先说拉力，也就是国内AI产业实实在在的机会。前几年国内AI行业还处在起步阶段，本土的高端岗位不多，大模型相关的前沿研发岗位很少，顶尖的AI毕业生想要做最前沿的研究，只能选择去硅谷的高校、大厂。但是最近这几年，国内一批本土AI企业快速成长，深度求索、月之暗面，还有很多头部科技企业的大模型团队陆续落地，大量前沿研发岗位被释放出来。岗位多了，对应的薪酬待遇、科研经费、硬件算力资源，慢慢跟上国际一线水平。

对于顶尖AI科研人员来说，找工作看重三样东西：能不能做自己感兴趣的前沿课题、算力资源够不够、收入能不能匹配自身价值。以前国内在这三点上面短板明显，现在差距持续缩小。很多海归科研人员回来之后，可以牵头组建独立的实验室，拿到大额度的研发经费，国内庞大的应用场景，也是海外很难具备的优势。大模型不能只待在实验室里面，想要持续迭代优化，离不开真实落地场景，国内各行各业数字化转型，制造业、智慧城市、自动驾驶、医疗辅助诊断，海量的落地场景，是AI科研人员施展技术的沃土。很多做AI研究的人会看重这一点：自己写出来的算法、研发出来的模型，有机会落地变成真实产品，而不是仅仅停留在论文层面。

再来说推力，去往海外发展遇到的现实阻碍。最近几年，美国针对理工科留学生、科研从业者的签证审核不断收紧，不少国内理工科的毕业生，申请赴美读书、工作签证的时候，等待周期拉长，拒签的风险相比过去明显提升。很多想要出国深造的学生，会权衡风险：耗费很长时间准备申请，最后签证办不下来，所有规划全部落空。在这种情况下，越来越多优秀的本科生，会把国内读研、本土就业当成优先选项，不再把赴美深造当成唯一出路。

这里我也要客观讲一句，不要过度解读，不是所有想去美国读书的学生都拿不到签证，只是不确定性变高，大家做选择的时候会更加谨慎。很多人综合对比国内外的发展机会，最后主动选择留在国内发展，是主动选择，不完全是被迫不能出去。

聊到这里，很多人心里还有一个疑问：我们本科培养出这么多顶尖AI人才，是不是代表国内AI教育已经全面领先，没有短板了？看报告一定要学会辩证看待，一组亮眼的数据背后，还有不能忽略的客观现实，只看高光数字盲目乐观，也是不理性的。

第一个关键点：这份报告统计的优势，集中在本科基础教育。很多国内本科毕业的顶尖AI研究者，博士阶段依旧选择海外名校深造。我们的本科基础教育体系，擅长打数理基础，中小学长期重视理科教育，国内头部高校的数理、计算机基础教育功底扎实，把一大批学生送到了科研的起跑线上。但是也要承认，在顶尖博士阶段的培养、前沿底层理论的长期积累上，欧美部分老牌名校依旧具备深厚沉淀，还有继续追赶的空间。人才成长是一条完整链条，本科只是起点，后面研究生阶段的培养、科研平台建设，同样至关重要。

第二点，人才数量多不等于产业转化自动变强。顶尖AI科研人才，只是AI产业里面其中一环。想要把前沿论文里面的技术，变成老百姓能用的产品，还需要工程师团队、芯片算力、产业供应链、商业落地、政策配套，一整条产业链协同发力。科研论文产出是上游，普通人能够实实在在用到AI产品，是下游落地。我们上游的科研人才储备上来了，接下来最大的课题，就是打通从论文到商业化落地的全链路，把人才优势转化成实实在在的产业竞争力。

第三点，人才流动依旧是全球化的。就算现在国内留存率提升到69%，依旧还有三成国内本科出身的顶尖AI人才选择在海外工作。人才本身是自由流动的，全球的科研交流本身就是互相往来。不用把这件事理解成“人才外流就是损失”，很多身在海外的华人科研人员，也会和国内高校、企业开展学术合作，技术交流本身就是双向互通的。健康的科技生态，从来不是闭门造车，而是在交流竞争当中持续变强。

还有一个值得拿出来对比的数据，报告顺带统计了其他国家的人才留存情况。美国本土本科培养出来的顶尖AI人才，留存率接近89%；韩国本土培养的顶尖AI人才，留存率大约77%；印度的数据就比较扎心，本土本科培养的顶尖AI人才，留在本国工作的仅仅只有10%，九成去往海外发展。对比下来能够发现，中国69%的人才留存率，在全球范围内已经处在很高的水平，短短几年时间提升这么多，是非常明显的进步。

很多普通读者可能会问，这份AI人才的报告，跟我们普通人有什么关系？AI是接下来几十年最重要的产业赛道之一，人才储备，决定未来国内AI产品的发展速度，最后会落到普通人生活的方方面面。

举几个看得见的例子：人工智能辅助看病，帮医生快速读CT影像；工厂里面智能机器人，降低流水线工人繁重重复的劳动；自动驾驶、智能物流，降低物流运输的成本；普通人手机里面的AI助手、AI办公工具，能不能做得更好、性价比更高，很大程度上，都取决于本土AI团队的研发实力。如果本土有足够多顶尖AI人才，国内企业之间良性竞争，AI产品的价格会更加亲民，服务也更贴合国人的使用习惯，而不是全部依靠进口产品。

站在家长的角度，这份数据也能带来一点启发。很多家长在规划孩子求学路线的时候，一门心思认定，中学读完就要送出国读书。这份报告的数据告诉我们，国内顶尖高校的本科教育质量，在人工智能这类理工科方向，已经得到全球科研圈的认可。国内本科打下扎实的数理基础，之后无论是留在国内读研，还是出国深造，都是很好的起点。当然不是说出国读书不好，只是选择变多了，不用再唯海外名校论。

对于想要入行AI行业的年轻人，也有参考意义。很多人担心国内AI行业机会少，高端岗位都在国外。从这份人才流向数据能看出来，国内AI行业的高端岗位正在快速增加，本土成长起来的AI企业，大量吸纳顶尖科研人才，行业的上升空间还很大。当然，AI行业门槛并不低，想要走到顶尖科研梯队，扎实的数学、编程功底是绕不开的基础，国内本科阶段的数理训练，恰恰是很多顶尖科研人员能够走下去的根基。

客观来讲，我们也要清醒看到挑战。AI人才的竞争，是一场持久战，不是一次报告数据亮眼就可以高枕无忧。现在全球各个国家，都已经意识到人工智能是核心赛道，各个国家都在出台政策争抢AI高端人才，竞争只会越来越激烈。美国、欧洲、韩国都在持续加码AI科研投入，不会原地停下脚步。我们现在的优势，是源源不断的本科人才供给，接下来要做的，就是持续完善科研环境，留住、用好这些培养出来的优秀人才。

怎么留住高端科技人才，从来不是单单靠高薪就可以全部解决。顶尖科研人员，很看重宽松自由的科研环境、充足的算力设备、完善的科研配套、尊重科研的氛围。国内这些年也一直在持续投入，建设国家重点实验室，给前沿科研项目长期稳定的经费支持，不断完善科研评价体系，减少科研人员不必要的事务性负担，让科研人员可以专心做研究。这些配套建设，需要持续投入，慢慢沉淀，不是一朝一夕就能完成。

还有一个不能回避的关键点，AI大模型训练离不开高端算力芯片，算力硬件是卡脖子环节。就算我们有足够多优秀的算法人才，如果算力供给跟不上，人才的能力也很难充分发挥。所以最近几年国内大力推进半导体产业自主研发，也是在补齐AI产业链当中硬件这块短板。人才、算法、算力，三者缺一不可，只有三条腿都站稳，整个AI产业才能稳稳向前走。

网上讨论这件事的时候，很容易走向两个极端。一部分人看到57%这个数字，直接说国内AI已经天下第一，没有对手；另一部分人，习惯性唱衰，觉得就算培养再多本科生，最后还是留不住，只是给海外输送人才。这两种看法，都不够客观。这份报告呈现出来的，是一个正在变化的趋势：我们已经建立起规模庞大、质量过硬的AI本科人才培养体系，人才留存率持续上涨，越来越多顶尖科研人员选择回国、留在国内发展，但是底层硬件、前沿理论研究、科研生态建设，依旧还有很长的路要走。优势是真实存在的，短板同样清晰，不吹不黑，理性看待才是正道。

再回头看高校榜单，北大清华、上海交大、浙大，这几所高校常年在国内理工科第一梯队，这份全球榜单再一次印证了，国内头部高校的本科理工科教育实力。不过也有一个值得思考的地方，前十榜单里面，国内上榜的全部都是大家耳熟能详的头部名校，其他普通高校想要培养出站在全球前沿的AI顶尖研究者，还有不小差距。优质教育资源，依然集中在少数顶尖院校。怎么把头部高校成熟的理工科培养经验，向更多普通高校扩散，让更多城市的学生，有机会接触高质量的计算机、数理教育，扩大优质人才的基数，也是接下来教育改革需要持续发力的方向。

聊完人才供给，再聊聊产业端的事情。有了人才，产业端能不能接住，是关键。如果大量AI顶尖人才回国之后，找不到合适的研发岗位，没有项目可以施展能力，人才一样会流失。最近国内涌现出来一批专注大模型研发的创业公司，还有传统互联网、科技大厂持续布局人工智能赛道，岗位供给持续释放，正好承接这批本土培养的顶尖人才。产业和人才之间，是互相成就的关系，产业繁荣，才有高薪、有挑战性的岗位留住人才；人才扎堆，反过来持续产出新技术，推动产业继续升级，形成正向循环。

很多人关心，未来AI人才的流向还会不会继续维持这个趋势。从现在能看到的信号来看，大概率这个趋势还会延续。国内AI落地场景优势独一无二，十几亿人口的市场，各行各业数字化转型的需求摆在那里，对于AI技术的需求持续旺盛；国内企业在大模型研发上面投入持续加码，科研经费充足。反观海外，科技人才之间的竞争白热化，岗位竞争激烈，再加上签证政策的不确定性，综合对比之下，国内对于华人AI科研人员的吸引力还会继续上升。

当然，任何趋势都不会一成不变，后续走向，取决于很多变量：国内科研环境能不能持续优化、算力硬件能不能稳步突破、海外的人才政策会不会调整，多重因素叠加在一起，最终决定未来全球AI人才格局。这份卡内基报告，更像是一张快照，拍下了2025年这个节点全球顶尖AI人才版图的样子，后续的走向，还要持续观察。

落到普通人身上，我们不用去纠结复杂的学术名词，记住一个核心结论就够了：在人工智能这场全球竞赛当中，中国已经牢牢把握住了人才源头。想要做AI研究，最核心的数理基础，我们的本科教育体系，已经可以批量培养出达到全球顶尖科研入门门槛的年轻人。以前大家总说，我们缺少高端AI人才，这份数据告诉我们，人才苗子，我们一点都不缺，接下来比拼的，就是我们能不能搭建好平台，让这些苗子在国内长成参天大树。

人工智能不是一场短期赛跑，是长达几十年的长跑。现在我们拿到了很不错的开局，手握规模庞大的优质青年人才储备，这是最大的底气。但长跑比拼的不是起跑速度，是持续奔跑的耐力，产业链各个环节能不能协同跟上，科研创新的土壤能不能持续滋养人才，决定我们能不能把人才优势，转化成长期的科技竞争力。

我写这篇文章，不是为了单纯晒一组亮眼的数据博眼球，而是希望大家可以看见这份数据背后，这么多年国内基础教育、高等教育默默投入结出来的果实。一代又一代理科老师的教学，高校实验室持续的投入，无数埋头苦读的学生，最后共同造就了今天这份成绩单。同时也要保持清醒，不能被漂亮的数据遮蔽双眼，看清我们还存在的短板，一步一步踏实补齐。

最后，我想抛出一个话题和大家一起聊聊。看到这份报告的数据，很多网友看法不一。有人觉得本土AI产业机会越来越多，优秀学子留在国内发展是大势所趋；也有人认为，前沿学术交流不能断，人才双向流动，对整个行业发展更有利。**你觉得想要留住国内培养出来的顶尖AI科研人才，最关键的是什么？是更高的薪资待遇，宽松自由的科研环境，还是更多前沿项目机会？**欢迎大家在评论区说说你的观点，一起理性交流。喜欢市井杂谈的内容，欢迎点上关注，后续持续拆解国内外产业、科技热点，带来接地气的深度解读。

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