美国最贵的,是中国AI人才:中国学霸正"统治"AI圈
过去两周，AI 行业最出圈的不是哪个产品，而是人。经常一觉醒来，社交媒体的时间线都在刷新换汤不换药的新闻：又双叒叕有哪位 AI 大牛被挖走了。
顶级 AI 人才，正成为 AI 赛道上最稀缺、也最具品牌效应的资产。
在这轮人才流动的风暴中心中，我们发现一个格外显眼的细节：这群主导过 ChatGPT、Gemini、Claude 等大模型研发的核心成员中，华人科学家的比例出奇地高。
这个变化并不是突然出现的，这几年兴起的 AI 浪潮中，美国的顶级 AI 人才中华人占比不断升高。 根据 MacroPolo 发布的《全球人工智能人才追踪调查报告 2.0》，来自中国的顶尖 AI 研究人员占比在 2019 年到 2022 年间，从 29% 提升到了 47%。
而在智谱研究此前发布的《ChatGPT 团队背景研究报告》，更是发现在 ChatGPT 核心的 87 人团队中，有 9 人都是华人，占比超过 10%。
因此，我们也重新梳理了近期在硅谷头部公司中广受关注的华人 AI 研究员画像，并试图从中总结出一些特征：
1?? 顶尖名校出身，学术能力极强
他们大多本科就读于清华、北大、中科大、浙大等顶尖高校，计算机或数学背景居多；研究生阶段普遍进入 MIT、斯坦福、伯克利、普林斯顿、UIUC 等名校深造，几乎每人都有顶会高引论文傍身（NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH 等）。
2?? 年轻高产，爆发周期集中于 2020 年之后
年龄多在 30～35 岁；硕博阶段恰逢深度学习的全球爆发期，学术基础扎实，熟悉工程体系和团队协作。不少人职业的第一站就是接触大厂或服务大规模人群的 AI 产品或平台，起点更高、节奏更快。
3?? 强多模态背景，攻坚模型后训练
他们的研究方向普遍着重于跨模态（文本、语音、图像、视频、动作）的统一推理系统，包括 RLHF、蒸馏、对齐、人类偏好建模、语音语调评估等具体细节。
4?? 即便频繁流动，但基本不会脱离生态
Google、Meta、微软、英伟达，Anthropic、OpenAI……他们的流动范围横跨 AI 初创与大厂巨头，但研究主题、技术积累往往保持连贯性，基本不会更换赛道。
OpenAI→Meta
Shuchao Bi
Shuchao Bi 本科毕业于浙江大学数学系，后赴加州大学伯克利分校深造，先后获得统计学硕士学位，并攻读数学博士。
2013 - 2019 年，他在 Google 担任技术负责人，主要贡献包括构建多阶段深度学习推荐系统，显着提升 Google 广告收益（数十亿美元级别）。
2019 - 2024 年，他担任 YouTube Shorts 探索负责人，期间，联合创建并主导 Shorts 视频推荐与发现系统，并 组建并扩展大规模机器学习团队，覆盖推荐系统、评分模型、互动发现、信任与安全等方向。
2024 年加入 OpenAI 后，他主要领导多模态后训练组织，是 GPT-4o 语音模式与 o4-mini 的联合创造者。
期间，他主要推进 RLHF、图像/语音/视频/文本推理、多模态智能体、多模态语音到语音（VS2S）、VLA、跨模态评估系统等，也涉及多模态链式推理、语音语调/自然度评分、多模态蒸馏与自监督优化，其核心目标是通过后训练构建更通用的多模态 AI Agent。
Huiwen Chang
1
好新闻没人评论怎么行，我来说几句
顶级 AI 人才，正成为 AI 赛道上最稀缺、也最具品牌效应的资产。
在这轮人才流动的风暴中心中，我们发现一个格外显眼的细节：这群主导过 ChatGPT、Gemini、Claude 等大模型研发的核心成员中，华人科学家的比例出奇地高。
这个变化并不是突然出现的，这几年兴起的 AI 浪潮中，美国的顶级 AI 人才中华人占比不断升高。 根据 MacroPolo 发布的《全球人工智能人才追踪调查报告 2.0》，来自中国的顶尖 AI 研究人员占比在 2019 年到 2022 年间，从 29% 提升到了 47%。
而在智谱研究此前发布的《ChatGPT 团队背景研究报告》，更是发现在 ChatGPT 核心的 87 人团队中，有 9 人都是华人，占比超过 10%。
因此，我们也重新梳理了近期在硅谷头部公司中广受关注的华人 AI 研究员画像，并试图从中总结出一些特征：
1?? 顶尖名校出身，学术能力极强
他们大多本科就读于清华、北大、中科大、浙大等顶尖高校，计算机或数学背景居多；研究生阶段普遍进入 MIT、斯坦福、伯克利、普林斯顿、UIUC 等名校深造，几乎每人都有顶会高引论文傍身（NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH 等）。
2?? 年轻高产，爆发周期集中于 2020 年之后
年龄多在 30～35 岁；硕博阶段恰逢深度学习的全球爆发期，学术基础扎实，熟悉工程体系和团队协作。不少人职业的第一站就是接触大厂或服务大规模人群的 AI 产品或平台，起点更高、节奏更快。
3?? 强多模态背景，攻坚模型后训练
他们的研究方向普遍着重于跨模态（文本、语音、图像、视频、动作）的统一推理系统，包括 RLHF、蒸馏、对齐、人类偏好建模、语音语调评估等具体细节。
4?? 即便频繁流动，但基本不会脱离生态
Google、Meta、微软、英伟达，Anthropic、OpenAI……他们的流动范围横跨 AI 初创与大厂巨头，但研究主题、技术积累往往保持连贯性，基本不会更换赛道。
OpenAI→Meta
Shuchao Bi
Shuchao Bi 本科毕业于浙江大学数学系，后赴加州大学伯克利分校深造，先后获得统计学硕士学位，并攻读数学博士。
2013 - 2019 年，他在 Google 担任技术负责人，主要贡献包括构建多阶段深度学习推荐系统，显着提升 Google 广告收益（数十亿美元级别）。
2019 - 2024 年，他担任 YouTube Shorts 探索负责人，期间，联合创建并主导 Shorts 视频推荐与发现系统，并 组建并扩展大规模机器学习团队，覆盖推荐系统、评分模型、互动发现、信任与安全等方向。
2024 年加入 OpenAI 后，他主要领导多模态后训练组织，是 GPT-4o 语音模式与 o4-mini 的联合创造者。
期间，他主要推进 RLHF、图像/语音/视频/文本推理、多模态智能体、多模态语音到语音（VS2S）、VLA、跨模态评估系统等，也涉及多模态链式推理、语音语调/自然度评分、多模态蒸馏与自监督优化，其核心目标是通过后训练构建更通用的多模态 AI Agent。
Huiwen Chang
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