近兩年來，AI領(lǐng)域領(lǐng)軍人物楊植麟回國創(chuàng)業(yè)的經(jīng)歷在技術(shù)圈與投資圈備受關(guān)注：他本科畢業(yè)于清華大學(xué)，博士就讀于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，曾在Facebook、Google等企業(yè)的頂尖AI團(tuán)隊(duì)從事研究工作，回國后創(chuàng)立了月之暗面（Moonshot AI），并迅速推出面向大眾的大模型產(chǎn)品“Kimi”，成為國產(chǎn)大模型的代表之一。

楊植麟的故事常被簡單概括為“頂尖AI人才開始回流”。這句話雖有一定道理，但略顯籠統(tǒng)。近期發(fā)布的一項(xiàng)研究對此進(jìn)行了更細(xì)致的分析。知名智庫卡內(nèi)基國際和平基金會(huì)發(fā)布的《中國頂尖AI研究者是否仍留在美國？》報(bào)告，聚焦的核心問題十分明確：頂尖的中國AI人才是否出現(xiàn)大規(guī)模離開美國回國的現(xiàn)象？

頂尖人才“留美率”依舊較高，新增流入呈減少趨勢

該研究報(bào)告的核心數(shù)據(jù)來源于保爾森基金會(huì)旗下研究平臺(tái)MacroPolo構(gòu)建的全球AI人才追蹤器數(shù)據(jù)集，選取的樣本是頂級(jí)AI學(xué)術(shù)會(huì)議NeurIPS 2019的論文作者：原始樣本包含675位“頂尖AI研究者”，從中篩選出100位“本科在中國完成、2019年在美國機(jī)構(gòu)從事研究”的研究者。對這100人的去向跟蹤顯示，截至2025年，有87人仍在美國機(jī)構(gòu)；10人前往中國的公司或高校；3人去往其他國家。這表明，已在美國站穩(wěn)腳跟的華人AI人才整體保持穩(wěn)定。對中國而言，AI人才“回流”現(xiàn)象確實(shí)存在，但尚未達(dá)到大規(guī)模的程度。

報(bào)告的另一重要發(fā)現(xiàn)是，對比NeurIPS 2019至NeurIPS 2022的樣本，中國背景作者在該頂尖AI社群中的占比從29%提升至接近一半，而在中國機(jī)構(gòu)任職的比例也從11%躍升至28%。這意味著，與過去相比，越來越多頂尖中國AI研究者選擇直接留在中國開展研究或就業(yè)，而非將赴美作為必經(jīng)之路。

在AI頂尖人才領(lǐng)域，美國雖未失去存量優(yōu)勢，卻逐漸喪失吸引下一代新人的能力——更多中國頂尖研究者選擇在國內(nèi)產(chǎn)業(yè)與高校體系內(nèi)發(fā)展。美國在維持存量優(yōu)勢，中國則在擴(kuò)大本土吸納能力。越來越多優(yōu)秀人才在國內(nèi)產(chǎn)業(yè)中找到發(fā)展空間，中國正不斷增強(qiáng)“留住優(yōu)秀畢業(yè)生在本土產(chǎn)業(yè)”的能力。

AI人才跨境流動(dòng)背后的三股驅(qū)動(dòng)力量

AI人才的跨境流動(dòng)通常受到三股力量的相互作用。

一是國際形勢：未必“驅(qū)逐存量”，但會(huì)“勸退增量”。卡內(nèi)基基金會(huì)的報(bào)告指出，簽證與安全審查、對華裔學(xué)者的懷疑氛圍、疫情后的跨境出行障礙等因素，會(huì)顯著降低中國研究者赴美及留美的確定性。這類因素的特點(diǎn)是：對已在美國的人員影響有限，但對正在做選擇的年輕人（尤其是博士申請者）影響較大。

美國國家經(jīng)濟(jì)研究局（NBER）的論文《筑起科學(xué)圍墻》對這種影響進(jìn)行了量化分析。研究發(fā)現(xiàn)，中美關(guān)系緊張導(dǎo)致STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)）專業(yè)的中國學(xué)生進(jìn)入美國讀博的概率下降約15%，畢業(yè)后留美概率也下降約4%。同時(shí)，在美中國研究者的發(fā)表產(chǎn)出下降約8%—11%，退出科研的概率也有所提高。作者強(qiáng)調(diào)，上述變化不能僅用單一政策來解釋，更多是由“被感知到的敵意/不確定性”引發(fā)的寒蟬效應(yīng)。

二是產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)：回流并非依賴“情懷”，而是要“能做成事”。過去很長一段時(shí)間，頂尖科技人才愿意留在美國，一個(gè)重要原因是美國的前沿資源與產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)高度集中。如今，越來越多中國研究者無需出國就能開展前沿工作——國內(nèi)頭部企業(yè)與高校在算力、數(shù)據(jù)、工程體系以及可落地的應(yīng)用場景等方面都更為完善，使得留在國內(nèi)成為可行選擇。對個(gè)人而言，這種變化將“回國”從情緒化敘事拉回到更理性的職業(yè)考量：在國內(nèi)，可能更容易獲得更大的團(tuán)隊(duì)、更高效的決策鏈條、更直接的產(chǎn)品反饋；在某些領(lǐng)域，甚至能更快形成真實(shí)世界的訓(xùn)練閉環(huán)。

三是信心與預(yù)期：人才在為“未來十年”評(píng)估價(jià)值。很多人認(rèn)為人才流動(dòng)主要取決于薪資，實(shí)際上更常見的觸發(fā)點(diǎn)是“能否看清未來”。卡內(nèi)基基金會(huì)的報(bào)告中提到，那些已在美國站穩(wěn)腳跟的人大多會(huì)選擇留下，但作者真正擔(dān)憂的是“下一批人才是否還會(huì)來”——對于尚未落地的博士申請者、博士后和年輕研究員來說，簽證、審查、往返成本、合作邊界等變量會(huì)被放大為職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，一旦風(fēng)險(xiǎn)上升，他們更傾向于選擇不來、少來，或轉(zhuǎn)向第三地。

留住AI人才：給企業(yè)的五條建議

若將AI的發(fā)展比作一場長跑，那么AI人才的分布就如同運(yùn)動(dòng)員的集訓(xùn)地點(diǎn)、是否有隊(duì)友以及能否安心跑完全程，對AI的競爭力起著至關(guān)重要的作用。過去幾年，中國AI企業(yè)或許依靠“工程紅利+場景紅利+資本紅利”就能將產(chǎn)品做大，但未來3—5年，更可能進(jìn)入“人才紅利決定上限”的階段。精英人才的回流固然值得欣喜，但更能決定勝負(fù)的是：能否讓不同背景的團(tuán)隊(duì)在高壓、長周期、高不確定性的環(huán)境下持續(xù)迭代，避免因簽證、合作邊界、組織內(nèi)耗或激勵(lì)錯(cuò)配等問題而受阻。以下五條建議針對的正是這些最容易拖垮企業(yè)、卻又常被忽視的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

1. 區(qū)分研究線與產(chǎn)品線，避免用單一邏輯管理。研究崗位最看重自由度、資源與長期聲譽(yù)；產(chǎn)品崗位更關(guān)注工程體系、業(yè)務(wù)閉環(huán)與上升通道。若混合管理，可能出現(xiàn)“研究崗被KPI迫使做短期迭代、產(chǎn)品崗被論文指標(biāo)束縛”的雙輸局面。

建議企業(yè)為研究線明確三件事：可支配的算力/數(shù)據(jù)邊界、發(fā)表/開源策略以及三年內(nèi)的研究路線圖；為產(chǎn)品線明確三件事：業(yè)務(wù)目標(biāo)、交付節(jié)奏、跨部門協(xié)調(diào)機(jī)制。兩條線的交匯點(diǎn)應(yīng)設(shè)置在“技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)制”上：每季度固定進(jìn)行一次“研究—工程”評(píng)審，將論文/原型轉(zhuǎn)化為可工程化的路線，避免臨時(shí)決策。

2. 建立“多地協(xié)作”的備份機(jī)制：將組織構(gòu)建成網(wǎng)絡(luò)，而非單一總部。人才流動(dòng)不僅取決于薪酬，還會(huì)受到簽證、家庭、地緣風(fēng)險(xiǎn)、往返成本等因素的影響。單點(diǎn)布局意味著將研發(fā)連續(xù)性寄托于不可控變量。建議企業(yè)先將團(tuán)隊(duì)拆分為“必須同地”和“可以分布”兩類模塊：例如模型訓(xùn)練與核心數(shù)據(jù)治理可能需要更集中；應(yīng)用層、評(píng)測、工具鏈則更適合分布。

建立統(tǒng)一的工程底座，代碼規(guī)范、實(shí)驗(yàn)管理、評(píng)測基準(zhǔn)、文檔體系必須統(tǒng)一；設(shè)立“關(guān)鍵崗位雙人制”：至少讓每個(gè)關(guān)鍵模塊有兩地可接管的人選；將跨時(shí)區(qū)協(xié)作納入流程設(shè)計(jì)：減少例會(huì)，增加異步文檔與決策記錄；通過清晰的“決策主體與決策內(nèi)容”來避免推諉。

3. 將合規(guī)與安全團(tuán)隊(duì)前置到研發(fā)流程：合規(guī)不是成本，而是留人能力。在跨國背景下，研究者最擔(dān)心的不是“不能做”，而是“做了之后才發(fā)現(xiàn)違規(guī)”。一旦出現(xiàn)這種情況，高端人才會(huì)迅速降低投入，甚至直接離開。

建議企業(yè)制定一份“研發(fā)紅綠燈清單”：明確哪些數(shù)據(jù)可用、哪些合作需審批、哪些開源組件要審計(jì)，用簡潔易懂的語言呈現(xiàn)，而非僅存在于法務(wù)文件中。在研發(fā)鏈路中設(shè)置“輕量關(guān)卡”：立項(xiàng)時(shí)明確邊界，發(fā)布前進(jìn)行合規(guī)審查，避免上線后補(bǔ)救。對高端研究崗保持公開透明：審批規(guī)則、時(shí)限、例外機(jī)制越清晰，研究者越愿意將職業(yè)聲譽(yù)托付給企業(yè)。

4. 以“職業(yè)確定性”打造雇主品牌：讓人才看到三年后的自己。對頂尖人才而言，跳槽并非為了多拿一點(diǎn)工資，而是為了降低不確定性：身份、資源、評(píng)價(jià)體系、團(tuán)隊(duì)方向、個(gè)人成長等方面的不確定性。

建議企業(yè)將資源承諾寫入offer：算力額度、數(shù)據(jù)支持、會(huì)議差旅、發(fā)表/專利策略、導(dǎo)師/合作者支持等，避免僅用“有機(jī)會(huì)”等模糊表述。設(shè)計(jì)兩條上升通道：研究路線與管理路線，并明確轉(zhuǎn)軌條件。建議將績效周期拉長：研究崗至少設(shè)置一到兩年的評(píng)估窗口。

5. 關(guān)注“下一代入口”：博士、博士后、青年研究員的選擇，決定企業(yè)未來梯隊(duì)。頂尖人才的供給并非隨時(shí)能在市場上獲取。企業(yè)常見的錯(cuò)誤是用高價(jià)挖角解決當(dāng)下問題，卻忽視三到五年后的梯隊(duì)斷層。

建議企業(yè)與高校、研究機(jī)構(gòu)開展“項(xiàng)目式聯(lián)合培養(yǎng)”：并非掛名合作，而是共同確定研究題目、共同提供算力與數(shù)據(jù)、共同產(chǎn)出成果，讓年輕人提前融入企業(yè)的技術(shù)體系。建立“實(shí)習(xí)—全職”的穩(wěn)定轉(zhuǎn)化通道：讓實(shí)習(xí)生參與真實(shí)項(xiàng)目，提供清晰的成長路徑；否則實(shí)習(xí)只會(huì)成為短期勞動(dòng)力。為青年研究者提供“可見舞臺(tái)”：內(nèi)部技術(shù)分享、對外投稿支持、開源項(xiàng)目署名機(jī)制等，這些比一次性簽約獎(jiǎng)金更能增強(qiáng)人才黏性。

[作者王翔為復(fù)旦大學(xué)數(shù)字與移動(dòng)治理實(shí)驗(yàn)室研究員，本文寫作受到香港中文大學(xué)（深圳）前海國際事務(wù)研究院劉嘉樂老師的啟發(fā)，特此致謝！]

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