这场AI竞赛，归根结底是“我们的中国人”对阵“他们的中国人”……

本文来自微信公众号： TOP创新区研究院 ，作者：人才研究组

2026年初，亚马逊AI工程师、行业观察者GDP（@bookwormengr）发布了一份各种族/地区AI人才密度分析。

与此同时，硅谷投资教父Naval Ravikant转发并留下了一句评论：

“The AI race is our Chinese against their Chinese.”

（这场AI竞赛，归根结底是“我们的中国人”对阵“他们的中国人”。）

这句话虽显戏谑，却道出了一个令西方不安的数据真相。

是，在硅谷的风投圈和华盛顿的决策走廊里，人们习惯盯着GPU的显存、数据中心的电量以及万亿参数的模型。

是更为静默也却更有决定性的战役。

很多人相信“算力即霸权”。

但事实是，在AI的研究阶段（Research Phase），人才密度（Talent Density）的权重远超算力。

根据MarcoPolo的数据，2022年，中国在全球AI人才产出上已经占据了绝对优势，份额高达47%，相比之下，一直被视为AI宇宙中心的美国，其本土产出占比仅为18%。

在OpenAI、Google DeepMind、Anthropic的核心名单里，你随处可见华人的名字。

就像不少人嘲讽的那样：

“即使在美国那35%的产出里，恐怕有一半也是拿着H1B签证/绿卡的中国公民贡献的。”

而且，如果我们将镜头拉近，到城市群（Metro Areas）的层面，

美国仅有一个全球产出占比超过10%的超级集群——旧金山湾区（14.72%），

北京（16.11%）：单一城市的产出已超过整个湾区。

上海-杭州（14.82%）：同样超过湾区。

粤港澳大湾区（11.71%）：正迅速崛起为硬件与AI结合的重镇。

这种“3v1”的集群优势，意味着

中国在人才供给的厚度上，已经形成了集团军作战的态势，

而美国则高度依赖硅谷旧金山湾区这一座孤岛。

来，我们再深入到微观地理层面继续看：

在数据地图上，北京海淀区的红点密度令人窒息。

这里不仅有清华（贡献4.73%）、北大（3.63%）这样的学术航母，还聚集了字节跳动（ByteDance SEED）、智谱AI、月之暗面（MoonShot）、MiniMax等一线梯队。

分析指出，仅海淀一个区的顶级实验室密度和产出，实际上已经超过了旧金山的“脑谷”（Cerebral Valley）——这非常恐怖，它意味着在基础研究和算法突破的源头，中国已经建立了一个自我强化的生态闭环。

美国的优势在于工业界的极度成熟。Google（DeepMind/Brain）、Meta（FAIR）、NVIDIA和OpenAI构成了湾区的核心支柱。

这里的一个显著差异是：美国的产出高度集中在企业实验室，而中国的产出则是“高校+企业”的双轮驱动。

清华、北大、上交大、浙大等高校在顶级会议上的统治力，是美国高校（即使是斯坦福和伯克利）所难以匹敌的。

2025年的一张图，AI正经历“圈地运动”，分化两大阵营……

不同于北京的“纯理论”高地，深圳（粤港澳）和杭州展示了AI的另一种可能性——具身智能（Embodied AI）。深圳的UBTECH（优必选）、大疆以及各类机器人初创公司，正在将AI模型注入机械躯体。

数据地图显示，中国在机器人与AI结合领域的论文产出极高。

这或许也暗示了下一阶段的竞争焦点：

当大模型从“聊天”转向在真实物理世界“干活”时，拥有强大供应链和硬件人才的中国南方集群，会具备不对称优势。

回到Naval的那句，

为什么说美国的AI是“我们的中国人”？

我们来分析一下AI顶级人才的种族构成：

之前我们说过，根据MacroPolo的追踪数据，全球顶尖AI研究员中，按本科学位统计，47%来自中国高校，而只有18%来自美国高校。

然而，在职业生涯阶段，

这些来自中国的顶尖人才中约有42%选择在美国工作。

也就是说，美国AI霸权的基石，

实际上是建立在对中国顶尖理工科毕业生的“掐尖”之上。

这种模式在过去二十年运转良好：

中国负责基础教育和本科筛选，美国负责博士培养和产业收割。

但现在，这个循环面临双重挑战：

一方面是推力（美国政策）：

随着地缘政治紧张，签证限制（如对特定中国高校毕业生的封锁）正在切断这条输血管道。

更重要的是拉力（中国崛起）：

对于这一代Top 5%的中国天才来说，他们正在面临一个更有趣的赌局：是去DeepMind做一个高级打工人？还是留在五道口的某栋写字楼里，虽然资源稍有受限，但赌一个成为下一个Sam Altman，甚至超越他的机会？

现在，随着国内算力基础设施的完善（尽管受限但规模庞大）和生活质量的性价比优势，人才回流正在发生。

数据显示，中国顶级人才的国内留存率已从2019年的11%飙升至2022年的28%，且这一趋势在2025-2026年加速。

如果美国失去了“进口中国大脑”的能力，那究竟会如何呢？

现在我们看看剩下的世界：

在这份榜单中，最令人唏嘘的是欧洲，欧洲作为一个整体仅占5.35%。昔日的科学中心在AI时代显得极度碎片化和边缘化。

是，欧洲拥有深厚的数学和物理底蕴（如牛津、苏黎世联邦理工），但在AI产出上却不及中国的一个城市群。原因可能在于：

GDPR和《AI法案》在产业爆发前就套上了枷锁，导致数据获取和模型训练成本极高。

欧洲的实验室分散在伦敦、慕尼黑、巴黎、苏黎世，无法形成类似湾区或海淀那种“出门喝咖啡就能碰见三个同行”的高浓度知识溢出效应。

奇怪，前10大独角兽，为什么没有一家出自欧洲？

小小的坡县竟然以一城之力（5.61%）超越了整个欧洲大陆。

新加坡的成功在于其“地缘政治避风港”的定位。在中美脱钩的大背景下，大量不愿选边站的资本、算力和华人人才涌入新加坡。它成为了连接东西方的唯一超级节点，证明了——

在AI时代，“连接力”也是一种生产力。

中国论文多，但Sora、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet不还是美国的吗？

这就涉及到了“存量与增量”以及“研究与产品”的区别。

1.0到1 vs 1到100

目前的格局是：美国依然掌握着“定义范式”的能力（0到1），而中国展现了惊人的“快速跟进与工程化”能力（1到100）。

然而，量变是引起质变的前提。

DeepSeek（深度求索）、Qwen（通义千问）等模型在2024-2025年的表现证明，中国顶尖梯队与美国SOTA（State of the Art）的差距，已经从“代差”缩小到了“月差”。

当人才密度达到临界值，涌现（Emergence）不仅会发生在模型里，也会发生在科研生态中。

当然，这个过程中会伴随心态的变化：

OpenAI在做出GPT-3之前，长期处于一种“不知道在干什么”的状态；Google的Transformer论文，最初也没想过会改变世界。目前我们有全世界最勤奋的工程师，但我们缺乏在无人区里那种“虽然不知道前面是什么，但老子就是想去看看”的松弛感。

这或许是数据优势转化为统治级产品优势之间，最后且最难逾越的一公里。

美国侧重于软件和SaaS（Software as a Service），中国侧重于制造和MaaS（Model as a Service）。

当AI进入“具身智能”时代，需要与物理世界交互时，中国庞大的工程师红利将转化为巨大的落地优势。

这也许解释了为什么波士顿动力（Boston Dynamics）玩了20年还在实验室，而宇树科技（Unitree）的机器狗已经满街跑了。

为什么美国的CES，变成了中国电子展(Chinese Electronics Show)？

科技中心的转移往往伴随着人口红利和教育中心的转移。

美国在二战后通过“回形针计划”吸收了德国的科学家，确立了半个世纪的霸权。

而在21世纪的AI时代，它试图通过吸收中国的科学家来维持这一地位。

但数据告诉我们，风向悄然在变。

中国凭借庞大的人口基数、残酷却高效的K-12筛选机制，以及这三个“世界级AI湾区”，已经完成了人才的原始积累。

这确实是“华人的内战”。

算力是工业时代的石油，是可以被定价和垄断的；

但智力是新时代的火种，它只会流向那些更尊重它、甚至更渴望燃烧它的地方。

这对于挑战者，这是黎明前最激动人心的时刻。

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