诺加配资黄仁勋的话白说了

Anthropic 停服中国，中美 AI 人才博弈，黄仁勋指 50% 研究者为华人。

9 月 5 日，据彭 · 博社、《金融时报》等多家外媒消息，全球主流大模型之一 Claude 的开发商 Anthropic 发布公告宣称，"由于法律、监管和安全风险"，将立即停止向"中国控股公司"提供服务。

消息一出，引发了科技圈与媒体圈的广泛关注。

Anthropic 由 OpenAI 前员工于 2021 年创立，被称为继 OpenAI 后最具潜力的美国人工智能公司。

但 Anthropic 的这次"神操作"，无疑暴露了自身认知的狭隘与幼稚。

因为 AI 的竞争，归根结底是人才的竞争，不是某项技术的竞争。这一点，饱尝美国禁令之苦的英伟达创始人黄仁勋最懂。

黄仁勋曾多次在采访和公开演讲中提到一个让人震惊的数据："全球 50% 的 AI 研究人员，是华人。"以此来让美国醒悟。

AI 人才才是全球博弈的焦点

2025 年，初夏。华盛顿，希尔顿大酒店的宴会厅。一场叫 Hill & Valley Forum 的峰会正在举行。政界、商界、科技巨头云集。

NVIDIA 创始人黄仁勋登台，穿着他标志性的黑色皮夹克。在谈到 AI 的未来时，他说："全球 50% 的 AI 研究人员是华人。"

他又接着强调，这一现实必须"成为我们重新审视这场技术竞赛游戏规则的一个核心变量"。

所有人都清楚，黄仁勋谈到的并不仅仅是简单的 AI 人才统计，更代表着一个复杂的人才流动与文化归属问题。这正是美国当下最核心的 AI 战略焦虑之一。

这个论坛是什么来头？Hill & Valley Forum 于 2023 年成立，由美国国会下属的"中国经济与安全评估委员会"以及几位硅谷头部风投人共同发起。目的非常明确：专门应对中国科技崛起带来的战略挑战，推动政策制定者与科技界之间建立更紧密的协作机制。论坛每年在华盛顿举行，包括闭门圆桌和公开峰会，讨论的议题涵盖国家安全、人工智能、清洁能源、制造业回流等战略方向。出席的嘉宾几乎囊括了美国科技与政治领域的全部关键人物：国会议员、拜登或特朗普政府高层、硅谷科技巨头创始人以及风投领袖。有媒体认为它已经成为美国制定技术竞争战略的核心平台之一。

在这样一个政治与技术交叉、全球视野极高的场合，黄仁勋选择强调 AI 人才的族裔结构，绝非偶然。

其言外之意是，AI 人才已经不再只是企业招聘的问题。它已经上升到国家战略资源的高度。人才的流动和归属，已经成为国家间博弈的焦点。

这个信号非常清晰。就在论坛前不久，美国政府通过了一系列旨在限制高端技术人才流动的政策，尤其是在 AI 和半导体领域。美国政府加强了对与某些中国机构或企业有联系的中国研究人员和学生的签证审查。这使得他们更难获得或续签 F-1 学生签证和 H-1B 工作签证。还禁止或限制一些被认为对国家安全构成威胁的中国公司（如华为、中芯国际等）来美进行技术合作和交流。

全球 AI 人才供给格局中中国人才瞩目

要理解这个数据的深意，我们必须深入分析全球 AI 人才的供给格局。

根据 Digital Science2024 年发布的报告《DeepSeek and the New Geopolitics of AI: China ’ s ascent to research pre-eminence in AI ( DeepSeek 与人工智能的新地缘政治：中国崛起为人工智能研究的领军力 ) 》，中国的 AI 人才在全球范围都令人瞩目。报告指出：中国的 AI 论文产出量，已接近全球总量的一半，成为全球 AI 研究的发动机。

这可不仅仅体现在数量上，还有质量上。根据乔治 · 华盛顿大学数据分析平台 ETO 的最新调查报告《国家 / 地区 AI 活跃度指标》，2017 年至 2022 年间，在论文被引次数方面，美国以 34036 篇高被引论文位居榜首，中国以 29229 篇紧随其后。尤其值得注意的是，在学术和科研机构排名中，中国科学院和清华大学的人工智能论文被引次数已超越麻省理工学院、斯坦福大学等世界知名高校，分别位居第一和第三。

在 AI 基础研究中，中国已是全球无可争议的领导者之一。中国的高校和科研机构，正在源源不断地培养出具有扎实理论基础和创新潜力的 AI 人才。这种人才的批量生产，为全球 AI 产业提供了坚实的人才储备。

但有一个问题需要我们注意，那就是人才我们是培养了，那这些人才流向了哪里？最终在哪里创造了价值？

这里，一个显著的地理断层就出现了。很多华人 AI 精英虽然毕业于中国顶尖学府，但他们的突破性研究成果，却是在硅谷的科技巨头们（如 OpenAI、Google DeepMind、Meta）的实验室里实现的。这种现象被称为"人才供给"与"成果转化"之间的地理错位。

比如，人工智能领域最知名的华人科学家之一，李飞飞，本科毕业于中国，但她的主要成就，ImageNet 项目和斯坦福 AI 实验室的建设，都是在美国完成的。再比如，OpenAI 的顶级华人科学家们，他们的贡献直接推动了 ChatGPT 的诞生。这些中国培养的 AI 人才，最终被美国的创新生态系统所转化。

人才、主权与技术霸权

不难看出，人才 ≠ 主权。

我们以 OpenAI 为例。ChatGPT 的成功背后，华人科学家如 Lilian Weng ( 翁丽莲 ) 、Chen Zeqing ( 陈泽青 ) 等人扮演了关键角色，他们的研究成果为模型提供了重要的理论支持。这些突破性研究的最终所有权和商业利益，仍然牢牢掌握在美国企业手中。人才的贡献是巨大的，但它最终服务的是美国的资本和技术霸权。

从国家层面看，中美这场博弈愈发微妙。

美国担心人才外流，担心顶尖人才在本土创造的知识产权和创新能力，可能通过人才回流而产生技术"外溢"。这样一来，就直接关系到美国的国家安全和技术垄断地位。这也是为什么美国政府这几年通过各种政策，试图限制高端人才，特别 AI 领域的华人科学家，与中国的技术交流和合作。美国司法部就曾启动了"中国行动计划"，对涉嫌技术盗窃的华裔科学家进行调查和起诉。这些，都其实都是为了切断人才链条中可能出现的外漏，确保技术成果的独占性。

中国则担心创新力外包。自己耗费巨资培养的顶尖人才，最终却为美国的科技霸权添砖加瓦，这无疑是对国家战略资源的一种损耗。中国在人才培养上投入巨大，却面临着人才流失和技术成果无法完全留存的困境。人才的脑力外包，让中国在 AI 研究的"上游"占据优势，却在"下游"的商业转化和技术霸权竞争中处于被动地位。

AI 地缘政治可能导致未来 AI 生态的分化

在地缘政治的博弈中，企业也无法独善其身。传统的竞争维度正在发生变化。过去，企业可能只关注谁拥有最强的 GPU、谁的算力最强。现在，更核心的竞争是：谁能建立一个能够吸引、还要留住、还能高效协同的全球顶尖 AI 团队。

那么，如果企业过于依赖单一国家的人才供给，或因地缘政治因素而无法在全球范围内自由配置人才，其长期创新能力将受到严重制约。这一点对中国和美国来说都是一样的。例如，一个依赖中国留学生作为主要研究力量的美国公司，可能会因为签证政策收紧而面临人才短缺。同样，一个在中国设立研发中心的跨国公司，也可能因为地缘政治紧张而面临数据和技术外溢的风险。

这还带来一个开放性问题：当地缘政治将 AI 人才锁定在不同区域时，未来的 AI 商业模式和技术发展路线图是否会因此分化，形成不同的生态圈？

我们在不远的将来，可能会看到美国主导的 AI 模型，更注重西方价值观和商业应用。而中国主导的 AI 模型，则可能更贴近本土数据和市场需求。

这种分化不仅是技术上的，更是文化和战略上的。这意味着全球 AI 生态的碎片化。

对企业而言，未来的战略布局将变得异常复杂。他们需要考虑的不仅仅是技术和市场，更需要考虑地缘政治的风险。投资和研发可能需要分散到不同的国家，以建立一个更加弹性的全球网络。例如，微软和谷歌在全球各地都设立了 AI 研究实验室，以分散地缘政治风险。微软在加拿大蒙特利尔、英国剑桥等地设立了 AI 研究实验室；谷歌则在瑞士苏黎世、法国巴黎、以色列特拉维夫等地建立了 AI 研究中心，

而另一边，一些中国公司也开始在海外设立研发中心，以吸引全球人才。腾讯在 2017 年就成立了自己的全球 AI Lab，西雅图、加州等地设立了 AI 实验室，目前"聚集全球数十位人工智能科学家、50 位世界一流 AI 博士，专注机器学习、计算机视觉、语音识别。同一年，阿里巴巴成立全球研究院阿里巴巴达摩院，主攻机器智能、芯片技术等前沿领域研究，在全球 8 个城市设立研究中心，集聚近 10 名 IEEE Fellow 级别科学家。

总结

分析到这，最终的趋势是很清晰的。未来的 AI 技术博弈，算力（GPU）和资金会随着时间推移而趋于同质化。也就是说，GPU 的性能提升会放缓，投资热潮也会最终趋于理性。真正能拉开国家或企业间差距的，是人才链条的掌控力。谁能吸引、培养并留住顶尖人才，谁就能在长期 AI 竞争中占据优势。

对国家而言，仅仅是"抢人"是不够的。不仅仅是待遇问题，更重要的是建立一个能够让顶尖人才发挥最大价值环境，这包括开放的科研文化、高效的转化机制和有保障的知识产权保护。

对企业，则是需要具备全球化视野，最好能够建立一个在全球范围内吸纳和配置人才的弹性组织架构。这需要企业在文化上更加包容，在管理上更加灵活，以打造一个真正的人才"护城河"。

未来的技术战争，可能不是一场芯片的决战，而是一场人才的争夺战。谁能赢得人才，谁就能书写未来的游戏规则。

数据来源

[ 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

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