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導語：硅谷“科技右翼”正在推動美國人工智能軍事化的道路上“狂奔”。過去一年，包括OpenAI、Google在內(nèi)的美國前沿科技公司已融入了美國的軍事網(wǎng)絡(luò)與國防體系。近日，五角大樓又將Palantir的AI系統(tǒng)Maven列為“正式在編項目”，推動美國多個軍種將AI技術(shù)投入軍事應(yīng)用。隨著美國AI軍事化進程加快，特朗普政府很可能進一步收緊中國學生與科研人員在敏感領(lǐng)域的簽證、學術(shù)參與和技術(shù)交流。

然而，從研究生培養(yǎng)、實驗室科研，到企業(yè)研發(fā)、創(chuàng)業(yè)轉(zhuǎn)化等環(huán)節(jié)，仍有一大批在美國的華人AI人才深度嵌入了美國的AI發(fā)展鏈條。在IPP研究員戴明潔看來，在全球AI競賽正轉(zhuǎn)向國家安全與戰(zhàn)略優(yōu)勢領(lǐng)域的趨勢下，在美華人工程師與科學家們正面臨“選邊站”的困境，中美AI或?qū)⒚媾R“在美國的中國人”與“在中國的中國人”之間競爭的窘境。面對這一局面，中國需直面AI人才“重培養(yǎng)、輕發(fā)展”的結(jié)構(gòu)性問題，通過體制機制改革，打造“地域嵌入型人才生態(tài)”，讓人才真正融入本土創(chuàng)新體系，在產(chǎn)學研協(xié)同中扎根生長，從而推動中國從AI人才“培養(yǎng)大國”走向人才“發(fā)展高地”。

戴明潔

華南理工大學公共政策研究院（IPP）研究員

硅谷的代碼，正以前所未有的速度接入五角大樓的指揮系統(tǒng)。去年以來，從OpenAI與美國國防高級研究計劃局（DARPA）攜手，到馬斯克旗下的xAI為美國軍方開發(fā)專用AI模型，一條清晰的“科技-軍工”融合路徑正在美國迅速鋪開。疊加2026年開年美國在抓捕馬杜羅與美以對伊軍事行動中對AI技術(shù)的應(yīng)用，全球AI競賽正加速邁向“下半場”，從前沿科技和商業(yè)競爭維度，轉(zhuǎn)向國家安全與戰(zhàn)略優(yōu)勢領(lǐng)域。

在這一趨勢下，那些在美國頂尖AI實驗室和科技巨頭中承擔關(guān)鍵研發(fā)工作的華人工程師與科學家們，其處境與選擇也被擺上了大國博弈的棋盤。尤其是在美國將AI與國家安全、新戰(zhàn)爭形態(tài)捆綁的趨勢下，AI頂尖人才在科技企業(yè)、發(fā)展目標國之間的選擇，已經(jīng)超越了單純的個人行為與商業(yè)利益考量，成為影響國家戰(zhàn)略安全的關(guān)鍵議題。

一、硅谷華人AI人才的“選邊站”困境

一個關(guān)鍵事實是，自二戰(zhàn)以來，美國的科技領(lǐng)先地位一直建立在吸引全球人才的基礎(chǔ)之上。此輪AI科技革命也不例外，只不過這次華人人才首次占據(jù)著舉足輕重的地位——眼下，美國AI技術(shù)的軍事化轉(zhuǎn)向，正將硅谷頂尖華人AI人才置于“個人職業(yè)發(fā)展”與“國家民族認同”的夾縫之中。

2020年，《紐約時報》就曾發(fā)布過以“美國AI的秘密武器：中國人才”為主題的報道。美國智庫MacroPolo的報告顯示，在美國工作的頂尖AI研究員中，超過2/3本科畢業(yè)于其他國家，其中中國的大學畢業(yè)生占比最高，達到38%。[1]

數(shù)據(jù)顯示，2019年，在美國機構(gòu)工作的人工智能研究人員中，31%來自美國，27%來自中國。2022年，美國對中國人工智能研究人員的依賴程度更高，38%的中國籍人工智能研究人員在美國機構(gòu)工作。圖源：美國信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會（ITIF）

這一圖景印證了中國高等教育在基礎(chǔ)學科和工程人才培養(yǎng)上的顯著成功，但在美國AI軍事化以及硅谷日益由“科技右翼”主導的環(huán)境下，一個尖銳的問題隨即浮現(xiàn)：美國關(guān)鍵AI項目中的華人人才，將被置于何種位置？他們是會遭遇“安全隔離”，還是會被吸納進美國的“科技-軍工”體系？

一方面，基于美國日益嚴格的安全審查制度，涉及國防和敏感技術(shù)的核心項目對非美國公民，特別是持有中國國籍的研發(fā)人員將設(shè)置更高的權(quán)限壁壘。中國國籍的研發(fā)人員甚至會被排除在外。

另一方面，來自社會與政治層面的壓力將日益增大。在硅谷集體“右轉(zhuǎn)”，“中國威脅論”甚囂塵上的輿論環(huán)境中，硅谷的“科技理想主義”色彩日益褪去，“科技應(yīng)服務(wù)于國家競爭優(yōu)勢”的“科技右翼”主張日益凸顯。這些頂尖華人人才即便貢獻卓著，其忠誠度也時刻受到美國社會的質(zhì)疑，面臨著身份認同的撕裂與職業(yè)的不安全感。

二、“在美國的中國人”與“在中國的中國人”之間的競爭

除了個人的“選邊站”困境，在國家層面，中美AI也將面臨“在美國的中國人”與“在中國的中國人”之間競爭的可能。

盡管中國已成為全球頂尖AI人才的“最大培養(yǎng)國”，但卻不是“發(fā)展首選地”。根據(jù)MacroPolo智庫報告，中國培養(yǎng)了全球最大比例的AI人才（46%），遠超美國（17.5%）和歐洲（11.65%）的總和，占據(jù)全球AI人才培養(yǎng)的幾乎一半。

硅谷AI華人人才大多具備“中國本科—美國碩博—美國工作”的發(fā)展路徑。他們大多在中國頂尖院校接受本科教育，畢業(yè)后選擇赴海外深造獲得碩士或博士學位，然后加入當?shù)氐目萍夹推髽I(yè)或科研機構(gòu)。如Meta超級智能實驗室首批“AI超級天才”名單中，有22人具有中國教育背景。占比達50%，其中18人畢業(yè)于清華、北大、中科大等國內(nèi)頂尖院校。

有追蹤研究顯示，2019年抽樣的在美國機構(gòu)工作的100名華裔頂尖AI研究人員中，87人目前仍留在美國，10人回到中國。一定程度上說明美國對中國背景高端AI人才仍具有較強留才能力。圖源：卡內(nèi)基國際和平研究院

這意味著，隨著硅谷的這部分力量日益深入地與美國的國家戰(zhàn)略，特別是軍事安全戰(zhàn)略相綁定，其帶來的不僅是人才的流失，更是國家風險的累積。中國付出巨大成本培養(yǎng)的頂尖人才，不僅將在美國的商業(yè)與科研體系中創(chuàng)造價值，更可能在其國家機器的驅(qū)動下，被用于構(gòu)筑針對母國的“非對稱優(yōu)勢”。

歷史的殷鑒并不遠。冷戰(zhàn)期間，美國用全世界的人才，包括從蘇聯(lián)流失到美國的人才，與蘇聯(lián)競爭并取得了勝利。今天，基于美國軍民技術(shù)融合的傳統(tǒng)（美國國防部歷來是硅谷創(chuàng)新的重要推手）和當前的新型“科技—軍工復合體”趨勢，正讓類似的劇本在AI領(lǐng)域重演。今天的中國面臨著與當時蘇聯(lián)類似的情況，即：美國正在用全世界的人才，尤其是從中國到美國發(fā)展的人才，來與中國競爭。

三、美國為何能持續(xù)吸引全球頂尖人才？

盡管可能在未來的軍事化浪潮中面臨去留抉擇，但為何如此多的中國頂尖AI人才仍選擇在美國發(fā)展？這需要我們進一步剖析美國為什么能持續(xù)幾十年的吸引全球頂尖人才。

這其中的一個關(guān)鍵是，美國打造了一個涵蓋經(jīng)濟激勵、產(chǎn)學研協(xié)同、創(chuàng)新文化等多維“隱性優(yōu)勢”于一體的人才吸引策略，為全球頂尖人才創(chuàng)造了一個“回報高、成長快、阻力小”的世界一流創(chuàng)新環(huán)境。

在這樣的環(huán)境中，不論美國國內(nèi)的政治環(huán)境如何動蕩，也不論全球的經(jīng)濟格局如何演變，世界上最優(yōu)秀的人才都會向它聚集，并且來了之后就很難離開，從而呈現(xiàn)出一種“地域嵌入型”的特征。[2]

首先，是財富激勵與價值實現(xiàn)的雙輪驅(qū)動。

美國科技企業(yè)開出的高薪酬對全球人才都有巨大吸引力。以2024年全球AI工程師年收入中位數(shù)為例，美國舊金山灣區(qū)最高，達31.8萬美元；中國排在第10位，薪資約9.3萬美元。[3]

而且，相比于高薪酬，頂尖人才其實更加重視其在AI變革中的“參與感”。相較于單純的經(jīng)濟激勵，他們更希望能夠參與到新一輪科技革命中，通過個人價值去塑造參與社會變革的影響力。據(jù)“MIT科技評論”分析，許多跳槽者都表示，經(jīng)濟回報并非他們單一的追求，僅31%的受訪者將薪資列為首要因素；而超過60%的人才更看重“技術(shù)變革參與感”、“研究自主權(quán)”、“社會影響力”等。

這張圖對比了中美在吸引科技人才方面的不同優(yōu)勢：美國在薪資水平、風險投資、IPO規(guī)模和基礎(chǔ)創(chuàng)新能力上更具吸引力；中國則在技術(shù)應(yīng)用落地、簽證便利性和制度性進入門檻方面相對更友好，但在高端資本回報和全球頂尖人才激勵上仍遜于美國。圖源：Techloy Research

其次，是多元化、講求實用性的人才評價體系。

在招聘頂尖研究員時，xAI、OpenAI等AI企業(yè)，在招聘時并不拘泥于國籍、學歷、經(jīng)驗等標準，而是看中人才在研發(fā)項目中鍛煉出的解決實際問題的能力。

對比之下，中國人才評價體系的核心問題是設(shè)定了一系列諸如學歷、就職履歷、人才“帽子”、論文專利數(shù)等“形式主義”指標，未考慮人才的實用價值。這樣的評價體系可以產(chǎn)生大量的一般性成果，但卻不利于產(chǎn)出有重要性、原創(chuàng)性的顛覆性成果，因而很難吸引頂尖人才。

再次，美國在擁有世界一流大學與科技企業(yè)的“硬環(huán)境”下，還配套了“產(chǎn)學研”高效協(xié)同的“軟環(huán)境”。

其中，校企“旋轉(zhuǎn)門”機制為人才流動與跨組織發(fā)展提供了廣闊的空間與機遇——大學教授可以便捷地創(chuàng)業(yè)或到企業(yè)兼職，企業(yè)專家也可以到大學授課。這種人才的高頻流動確保了知識、創(chuàng)意與需求的高效流動。

相比之下，我國近年來雖然一直在強調(diào)“科技成果轉(zhuǎn)化”，但產(chǎn)學研體系仍處于相互分隔的碎片化狀態(tài)。大學、科研院所、企業(yè)等各有各的人才培育標準、考核評價體系，導致產(chǎn)學研三方難以形成整體性、系統(tǒng)性的創(chuàng)新合力。產(chǎn)學研之間的分隔，割裂的是人才發(fā)展的廣闊空間，以及人才在交叉復合型空間中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新點子的機遇。

最后，是創(chuàng)新文化的隱性優(yōu)勢。

美國的創(chuàng)新文化繼承于洛克希德·馬丁公司（Lockheed Martin，總部位于美國馬里蘭州北貝塞斯達的跨國國防及航空航天綜合企業(yè)）的創(chuàng)新組織模式，其核心是認為顛覆性創(chuàng)新需要“去官僚化管理”。這種文化認為，最頂尖的人才只有在最開放的環(huán)境中自由探索，才最有可能產(chǎn)生顛覆性創(chuàng)新。

相較而言，中國的“內(nèi)卷”文化正在消耗著整個社會的創(chuàng)新活力。國內(nèi)科技行業(yè)普遍存在的“996”高壓工作制與過度競爭，正導致人才身心俱疲。中國互聯(lián)網(wǎng)大廠的研發(fā)人員雖然薪資較高，但卻普遍被戲稱為“碼農(nóng)”，這種戲謔折射出的是一種犧牲身體健康、犧牲休閑時間來換取高工資的無奈和疲憊。

四、從李約瑟之問、錢學森之問，到AI時代的“中國人才之問”

關(guān)于中國的人才問題，歷史上有著經(jīng)典的“李約瑟之問”和“錢學森之問”。

當代著名科技史學家李約瑟曾提出：現(xiàn)代科學為什么出現(xiàn)在西方而不是中國？中國近代以來遭受的屈辱，結(jié)合這一著名的“李約瑟之問”，使得相當一部分國人在很長一段時間內(nèi)都懷疑中華民族是否本身就缺乏創(chuàng)新基因。

但是，“錢學森之問”卻把思考指向了體制因素，他的原話是：

“現(xiàn)在中國沒有完全發(fā)展起來，一個重要原因是沒有一所大學能夠按照培養(yǎng)科學技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造人才的模式去辦學。”

換句話說，錢老并不認同中華民族缺乏創(chuàng)新基因的“文化宿命論”。他更相信，通過教育和科技體制改革是可以培育出科技人才的。

當前，中國的人才培養(yǎng)實踐至少已經(jīng)證明了兩點：一是建國以來諸多優(yōu)秀的中國人才，如李政道、高錕等，在海外創(chuàng)造出了卓越的研究成果，以事實駁斥了“中華民族缺乏創(chuàng)新基因”的謬論；二是在近期的AI革命浪潮中，大量接受中國本科教育的華人在全球頂尖機構(gòu)和企業(yè)中擔當科學家與工程師，打破了錢老對于中國“難以培養(yǎng)出科技人才”的擔憂。

因此，繼“李約瑟之問”、“錢學森之問”之后，如今中國最需要思考的人才問題應(yīng)該變成：中國人有創(chuàng)新基因、中國也能培養(yǎng)出世界頂尖人才，但為何中國留不住？

面對“中國培養(yǎng)—美國發(fā)展”的AI人才困境，我們思考的重點可能要回到中國人才培育體系中存在的“重培養(yǎng)、輕發(fā)展”問題上：國家的主要精力都放在了前期的人才培養(yǎng)上，而在后續(xù)上沒有為人才發(fā)展建立激勵機制和創(chuàng)造發(fā)展環(huán)境。

如果說中國是人才的“早期培養(yǎng)型”大國，那么美國則是人才的“中后期發(fā)展型”大國。這種差異導致中國正面臨著人才“培養(yǎng)—流失—再培養(yǎng)”的惡性循環(huán)。這不僅是對中國優(yōu)質(zhì)教育資源的浪費，更重要的是，在這一惡性循環(huán)中流失的大多是能力出眾的頂尖人才而非普通人才。在現(xiàn)有的中美人才格局下，“走出去”（出國留學并在海外找到工作）要比“留下來”（本土深造和工作）對人才能力有著更高的要求。

有跡象顯示，在擁有海外研究生學歷背景的中國頂尖AI研究者中，選擇回到中國本土工作的比例持續(xù)上升，中國對高端AI人才的吸引力正在增強。圖源：經(jīng)濟學人

五、從“貨幣化”人才政策轉(zhuǎn)向打造“地域嵌入型人才生態(tài)”

面對美國AI“軍事化”帶來的新挑戰(zhàn)，以及“中國培養(yǎng)-美國發(fā)展”的人才困境，我們需要思考，中國如何才能不止于培養(yǎng)世界頂尖人才，更能構(gòu)建一個足以留住他們、吸引全球英才的“人才發(fā)展高地”？

近年來，國家已經(jīng)推出一系列的海歸政策與引才計劃，旨在通過優(yōu)厚的待遇吸引海外高層次人才回國發(fā)展。然而，這種依靠“重金挖人”的“貨幣化”人才政策，在當前的競爭格局下已顯現(xiàn)出其局限性乃至副作用。

一方面，這樣的政策不利于當前中國本土AI人才的穩(wěn)定發(fā)展。當中國方面以高報酬吸引在美國的AI人才回國，就相當于為目前在中國本土讀大學的學生、在中國企業(yè)工作的研究員與工程師釋放一種政策信號：去美國讀書深造或者跳槽到美國企業(yè)工作，未來就會被國家以更為優(yōu)厚的待遇吸引回國，甚至享有更加尊貴的人才身份或“帽子”。這顯然不利于本土既有人才的穩(wěn)定。

另一方面，片面的高報酬人才計劃很難真正吸引AI的頂尖人才，反倒更容易吸引到普通人才，甚至是“投機分子”。中國科學院王貽芳院士在訪談中曾提及：一般的科研人員、一般的科研成果，中國已經(jīng)有很多。但關(guān)鍵的問題在于，最頂尖的人才還是在國外。經(jīng)費很重要，但外國吸引人才的關(guān)鍵因素是科研環(huán)境——有志同道合的圈子，能夠一起討論、得到啟發(fā)，這是科研人員成長最重要、最有效的條件。[4]

因此，相較于傳統(tǒng)的“貨幣化”人才政策，新的人才政策需要跳出“零和博弈”的思維，將政策資源更多的放在打造創(chuàng)新生態(tài)上，從而營造出讓人才愿意來發(fā)展的“嵌入型生態(tài)環(huán)境”。

這一轉(zhuǎn)變的核心是打造“地域嵌入型人才生態(tài)”。可以在少數(shù)具備條件的區(qū)域（如粵港澳大灣區(qū)、長三角、京津冀），通過突破性的“塊塊”改革，打破行政與體制壁壘，將一流的大學、頂尖的企業(yè)、活躍的資本和高效的政府服務(wù)深度融合，構(gòu)建一個讓人才可以自由流動、讓資源可以高效配置、讓創(chuàng)意能夠快速實現(xiàn)的“開放式創(chuàng)新共同體”。

在生成式人工智能專利申請方面，前十名中中國高校和企業(yè)占據(jù)多數(shù)。圖源：彭博社

以粵港澳大灣區(qū)為例——這里之所以還未成為比肩美國舊金山灣區(qū)、紐約灣區(qū)的“地域嵌入型世界級人才平臺”，關(guān)鍵原因在于廣州、深圳和香港等核心城市并未形成協(xié)同互補的合力，而是呈現(xiàn)出內(nèi)部惡性競爭的態(tài)勢。另外，由于行政壁壘與體制機制障礙，粵港澳大灣區(qū)的產(chǎn)學研協(xié)同效應(yīng)還并不突出。

就個人層面，想來粵港澳大灣區(qū)發(fā)展的人才，更多的是需要在廣州、深圳、香港這幾個大城市之間做出選擇，難以自由流動于各個城市之間，充分利用各大城市的紅利來激發(fā)自身潛能，以實現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)。

因此在未來，一方面，要打造開放的基礎(chǔ)科研、技術(shù)研發(fā)與科技金融系統(tǒng)，承載和吸引人才發(fā)展；另一方面，要通過產(chǎn)學研之間的開放合作，將人才成長嵌入到基礎(chǔ)科研、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新全鏈條中，加強人才對本地創(chuàng)新生態(tài)的嵌入性。

參考文獻：

MacroPolo智庫.《全球人工智能人才追蹤報告2.0》：75%頂尖AI人才來自美中兩國，2024-03-19，https://mp.weixin.qq.com/s/tBD4oqrNW1Blg7TpfLQWgQ

鄭永年. 人才高地建設(shè)與中國的科技現(xiàn)代化. 中國科學院院刊, 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

中科院院士評價國內(nèi)的人才流失：最優(yōu)秀的人才，現(xiàn)在仍然是流失的。而流失的根本原因，就是因為外國的科研環(huán)境好。2024-12-14，https://mp.weixin.qq.com/s/6w7y8rbKF2wMZgOnvA4zQQ

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排版 | 周浩鍇

校對 | 劉 深

終審 | 劉金程

戴明潔 華南理工大學公共政策研究院（IPP）研究員

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