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新質(zhì)觀察|把墻修成路:AI人才跨國(guó)流動(dòng)下的中國(guó)公司機(jī)會(huì)
這兩年,AI領(lǐng)軍人物楊植麟回國(guó)創(chuàng)業(yè)的故事在技術(shù)圈和投資圈被反復(fù)提起:清華本科、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士,在Facebook、Google等公司頂尖AI團(tuán)隊(duì)做過(guò)研究,回國(guó)成立月之暗面 (Moonshot AI) ,迅速推出面向大眾的大模型產(chǎn)品“Kimi”,成為國(guó)產(chǎn)大模型的代表之一。
楊植麟的故事很容易被寫成一句話:“頂尖AI人才開始回流”。這句話不算錯(cuò),但它太粗糙。最近發(fā)布的一項(xiàng)研究講得更具體。知名智庫(kù)卡內(nèi)基國(guó)際和平基金會(huì)發(fā)布了研究報(bào)告《中國(guó)頂尖AI研究者是否仍留在美國(guó)?》(Have Top Chinese AI Researchers Stayed in the United States? ),報(bào)告聚焦的問(wèn)題很直白:頂尖的中國(guó)AI人才有沒有大規(guī)模離美回國(guó)?

頂尖人才的“留美率”仍然很高,但新增流入在減少
上述研究報(bào)告使用的核心數(shù)據(jù),來(lái)自保爾森基金會(huì)(Paulson Institute)旗下研究平臺(tái)MacroPolo建立的全球AI人才追蹤器數(shù)據(jù)集,他們采用的是頂級(jí) AI學(xué)術(shù)會(huì)議NeurIPS 2019的論文作者樣本:原始樣本為675位“頂尖 AI 研究者”,從中選取100位被界定為“本科在中國(guó)完成、2019年在美國(guó)機(jī)構(gòu)從事研究”的研究者。他們跟蹤了這100人的去向:到2025年,有87人仍在美國(guó)機(jī)構(gòu);10人去了中國(guó)公司或高校;3人在其他國(guó)家。這意味著,已經(jīng)在美國(guó)扎根的華人AI人才仍然大體穩(wěn)定。對(duì)中國(guó)而言,AI人才“回流”是存在的,但還沒有達(dá)到大規(guī)模的程度。
報(bào)告的另一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是,基于NeurIPS 2019到NeurIPS 2022的樣本對(duì)比,中國(guó)背景作者在這個(gè)頂尖AI社群中的比重從29%上升到接近一半,而在中國(guó)機(jī)構(gòu)供職的比例也從11%跳升到28%。這意味著,相比過(guò)去更多頂尖中國(guó) AI 研究者選擇在美國(guó)機(jī)構(gòu)工作或求學(xué),越來(lái)越多選擇直接留在中國(guó)展開研究或就業(yè)。
在AI頂尖人才領(lǐng)域,美國(guó)并沒有失去存量,卻正在失去吸引下一代新人的能力——更多中國(guó)頂尖研究者選擇在國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)與高校體系內(nèi)發(fā)展,而不是把赴美當(dāng)成必經(jīng)之路。美國(guó)在保留存量?jī)?yōu)勢(shì),中國(guó)在擴(kuò)大本土吸納能力。越來(lái)越多優(yōu)秀人才在國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)中找到位置,中國(guó)正把“優(yōu)秀畢業(yè)生留在本土產(chǎn)業(yè)”的能力做得更強(qiáng)。
AI人才跨境流動(dòng)背后的三股力量
AI人才的跨境流動(dòng)背后通常是三股力量的拉扯。
一是國(guó)際形勢(shì):不一定“趕走存量”,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(duì)華裔學(xué)者的懷疑氛圍、疫情后的跨境出行摩擦,都會(huì)顯著降低中國(guó)研究者赴美與留美的確定性。這類因素的特點(diǎn)是:對(duì)已在美國(guó)的人影響有限,但對(duì)正在做選擇的年輕人(尤其是博士申請(qǐng)者)影響很大。
美國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究局(NBER)的論文《筑起科學(xué)圍墻》(Building a Wall Around Science)把這種影響作了量化討論。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(guó)學(xué)生進(jìn)入美國(guó)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(guó)研究者的發(fā)表產(chǎn)出下降約8%—11%,退出科研的概率也更高。作者強(qiáng)調(diào),上述變化不能用單一政策解釋,更像是由“被感知到的敵意/不確定性”帶來(lái)的寒蟬效應(yīng)。
二是產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì):回流不是靠“情懷”,而要“能干成事”。過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間里,頂尖科技人才之所以愿意留在美國(guó),一個(gè)重要原因是美國(guó)的前沿資源與產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)高度集中。現(xiàn)在,越來(lái)越多中國(guó)研究者并不需要出國(guó)才能做前沿工作——國(guó)內(nèi)頭部公司與高校在算力、數(shù)據(jù)、工程體系以及可落地的應(yīng)用場(chǎng)景上都更完整,使得留在國(guó)內(nèi)變成可行選項(xiàng)。對(duì)個(gè)人而言,這種變化會(huì)把“回國(guó)”從情緒化敘事拉回到更冷靜的職業(yè)計(jì)算:在國(guó)內(nèi),可能更容易拿到更大的團(tuán)隊(duì)、更快的決策鏈條、更直接的產(chǎn)品反饋;在某些方向上,甚至能更快獲得真實(shí)世界的訓(xùn)練閉環(huán)。
三是信心與預(yù)期:人才在給“未來(lái)十年”定價(jià)。很多人以為人才流動(dòng)主要看薪資,其實(shí)更常見的觸發(fā)點(diǎn)是“能不能看清未來(lái)”??▋?nèi)基基金會(huì)的報(bào)告里,那些已經(jīng)在美國(guó)站穩(wěn)腳跟的人大多會(huì)留下,但作者真正擔(dān)心的是“下一批還會(huì)不會(huì)來(lái)”——因?yàn)閷?duì)尚未落地的博士申請(qǐng)者、博士后和年輕研究員而言,簽證、審查、往返成本、合作邊界這些變量會(huì)被放大成職業(yè)風(fēng)險(xiǎn),一旦風(fēng)險(xiǎn)上升,他們更容易選擇不來(lái)、少來(lái),或者轉(zhuǎn)向第三地。
如何留住AI人才:給企業(yè)的五條建議
如果把AI的發(fā)展比作一場(chǎng)長(zhǎng)跑,那么AI人才的分布就像運(yùn)動(dòng)員在哪里集訓(xùn)、有沒有隊(duì)友、能不能安心跑完全程,對(duì)于AI的競(jìng)爭(zhēng)力顯然有著舉足輕重的作用。過(guò)去幾年,中國(guó)AI企業(yè)可能靠“工程紅利+場(chǎng)景紅利+資本紅利”就能把產(chǎn)品做大,但接下來(lái)3—5年,更可能是“人才紅利決定上限”的階段。精英人才的回流固然令人欣喜,但更能決定勝負(fù)的是:你能否讓不同背景的團(tuán)隊(duì)在高壓、長(zhǎng)周期、強(qiáng)不確定性下持續(xù)迭代,不因?yàn)楹炞C、合作邊界、組織內(nèi)耗或激勵(lì)錯(cuò)配而掉鏈子。下面五條建議,針對(duì)的就是這些最容易把企業(yè)拖垮、但又最常被忽視的“基礎(chǔ)設(shè)施”。
1.區(qū)分研究線與產(chǎn)品線,別用一套邏輯管到底。研究崗最在意自由度、資源與長(zhǎng)期聲譽(yù);產(chǎn)品崗更在意工程體系、業(yè)務(wù)閉環(huán)與上升通道?;熘?,會(huì)出現(xiàn)“研究崗被KPI逼到做短期迭代、產(chǎn)品崗被論文指標(biāo)綁架”的雙輸局面。
建議企業(yè)給研究線明確三件事:可支配算力/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;給產(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)放在“技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)制”:每季度固定一次“研究—工程”評(píng)審,把論文/原型變成可工程化的路線,不靠臨時(shí)拍腦袋。
2.建立“多地協(xié)作”的備份機(jī)制:把組織做成網(wǎng)絡(luò),而不是單點(diǎn)總部。人才流動(dòng)不只取決于薪酬,還會(huì)被簽證、家庭、地緣風(fēng)險(xiǎn)、往返成本等因素影響。單點(diǎn)押注,等于把研發(fā)連續(xù)性押在不可控變量上。建議企業(yè)先把團(tuán)隊(duì)拆成“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(cè)、工具鏈更適合分布。
建立統(tǒng)一工程底座,代碼規(guī)范、實(shí)驗(yàn)管理、評(píng)測(cè)基準(zhǔn)、文檔體系必須同一套;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;把跨時(shí)區(qū)協(xié)作當(dāng)成流程設(shè)計(jì):減少例會(huì),增加異步文檔與決策記錄;用清晰的“誰(shuí)拍板、拍什么板”來(lái)避免扯皮。
3.把合規(guī)與安全團(tuán)隊(duì)前置到研發(fā)流程:合規(guī)不是成本,是留人能力。跨國(guó)背景下,研究者最怕的不是“不能做”,而是“做了以后才發(fā)現(xiàn)踩雷”。一旦出現(xiàn)這種體驗(yàn),高端人才會(huì)迅速降低投入,甚至直接離開。
建議企業(yè)做一份“研發(fā)紅綠燈清單”:哪些數(shù)據(jù)能用、哪些合作要審批、哪些開源組件要審計(jì),用一句話能讀懂,不要只放在法務(wù)文件里。在研發(fā)鏈路里加“輕量關(guān)卡”:立項(xiàng)時(shí)過(guò)一次邊界,發(fā)布前過(guò)一次合規(guī),別等上線后補(bǔ)鍋。對(duì)高端研究崗公開透明:審批規(guī)則、時(shí)限、例外機(jī)制越清楚,研究者越愿意把職業(yè)聲譽(yù)押在你這里。
4.用“職業(yè)確定性”做雇主品牌:讓人看到三年后的自己。對(duì)頂尖人才來(lái)說(shuō),跳槽不是為了多拿一點(diǎn)工資,而是為了把不確定性降下來(lái):身份、資源、評(píng)價(jià)體系、團(tuán)隊(duì)方向、個(gè)人成長(zhǎng)。
建議企業(yè)把資源承諾寫進(jìn)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,不要只寫“有機(jī)會(huì)”。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。建議把績(jī)效周期拉長(zhǎng):研究崗至少要有一到兩年的評(píng)估窗口。
5.盯住“下一代入口”:博士、博士后、青年研究員的選擇,決定你未來(lái)梯隊(duì)。頂尖人才的供給從來(lái)不是市場(chǎng)上隨時(shí)能買到的。企業(yè)常見的錯(cuò)是用高價(jià)挖角解決當(dāng)下問(wèn)題,卻忽略三到五年后的梯隊(duì)斷層。
建議企業(yè)與高校、研究機(jī)構(gòu)做“項(xiàng)目式聯(lián)合培養(yǎng)”:不是掛名合作,而是共同定義題目、共同提供算力與數(shù)據(jù)、共同產(chǎn)出成果,讓年輕人提前進(jìn)入企業(yè)的技術(shù)體系。建立“實(shí)習(xí)—全職”穩(wěn)定轉(zhuǎn)化通道:讓實(shí)習(xí)生做真實(shí)項(xiàng)目,給出可見的成長(zhǎng)路徑;否則實(shí)習(xí)只會(huì)變成短期勞動(dòng)力。對(duì)青年研究者給“可見舞臺(tái)”:內(nèi)部技術(shù)分享、對(duì)外投稿支持、開源項(xiàng)目署名機(jī)制,這些比一次性的簽約獎(jiǎng)金更能提高黏性。
[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(guó)際事務(wù)研究院劉嘉樂(lè)老師的啟發(fā),特此致謝!]





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