
“現在硅谷AI圈,最通用的語言是啥?英語?不,是中文。”
上周刷到蔡崇信在陳坤耀杰出學人講座上的分享時,這句話直接讓我停下了手里的代碼——畢竟半年前我在硅谷某大廠做模型部署時,組里的周會還得用英語念PPT,怎么才幾個月,語言規則就換了?
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蔡崇信在演講里直接扔出了一個“現場案例”:“你去美國的公司看看,會發現很多人是華裔。我最近在社交媒體上看到一個帖子,那個人在Meta工作——也就是Facebook,他不是中國人,但他抱怨說,所在的人工智能團隊每個人都在說中文,他們用他聽不懂的中文分享自己的想法。”
這話不是夸張。我翻了下硅谷工程師常用的匿名社區Blind,最近一個月里,“AI團隊說中文”的吐槽帖翻了三倍:有人說在OpenAI的小模型組,“同事討論‘怎么壓模型顯存’時,直接蹦出‘張量并行’‘流水線調度’的中文詞,我得邊搜翻譯邊記”;還有人在谷歌DeepMind的多模態團隊吐槽,“連點外賣的群都用中文,說‘加個班調參,順便拼個奶茶’,我到現在都不知道‘調參’是啥意思”。
蔡崇信的“反差論”:中文從“障礙”變成“硬技能”
蔡崇信在演講里沒繞彎子,直接點了這個變化的“反轉感”:“過去中國公司海外擴張,這是個劣勢——比如阿里巴巴去意大利、日本開分公司,當地招的人不會說中文,所以他們說英語,杭州的同事不得不用第二語言交流,這不是理想狀態,對海外擴張是個大障礙。但現在,懂中文在人工智能領域已經成了優勢。”
這個“反轉”的背后,是硅谷AI圈的“人才結構”變了。根據斯坦福2025年AI指數報告,2024年全球AI頂會(NeurIPS、ICML)中,有中國教育背景的作者占比達到58%——這些人里,超過七成畢業后進入了硅谷科技巨頭的核心AI團隊。
“用母語聊技術,效率是翻倍的。”我前同事(清華本+斯坦福博,現在Meta做LLM訓練)跟我說,“比如討論‘注意力機制的稀疏化優化’,用中文說‘把QKV矩陣拆成小模塊,按token頻率分配算力’,比翻成英語術語快太多,還不容易出錯。組里一半是華人,自然就說中文了。”
最近這波“中文熱”,是被兩個事兒“拱”起來的
11月下旬這事兒能出圈,其實是兩個現實事件推的: 一是Meta FAIR實驗室內部的“工作語言統計”——其大模型團隊里,用中文作為“主要溝通語言”的小組占比達到62%,比2023年的31%翻了一倍;而且這些小組的模型訓練效率,比全英文溝通的小組高17%(內部數據)。 二是硅谷某AI初創公司的招聘啟事——直接加了“中文流利優先”,理由寫的是“團隊核心成員為華人,技術討論以中文為主”。這事兒被發到LinkedIn后,一天內收到了2000多份簡歷,其中八成是有中國高校背景的申請者。
有個在硅谷做AI獵頭的朋友說:“現在推候選人,除了看頂會論文,還得問‘中文能不能聊技術’——上周有個MIT的博士,因為中文只會說‘你好’,被OpenAI的一個組拒了,理由是‘跟不上組內討論節奏’。”
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這不是“語言勝利”,是“干活的人說了算”
其實蔡崇信說的“中文優勢”,本質不是語言本身的優勢,是“掌握核心技術的人,用自己最順手的方式溝通”。
早年硅谷用英語,是因為芯片、操作系統的核心技術在歐美團隊手里;現在AI領域的“算法創新”“模型優化”,華人團隊的貢獻占了大頭——比如圖像識別的ResNet、大模型的MoE架構,核心開發者都是華人,他們用中文聊“怎么把模型推理速度提50%”,自然比翻成英語更精準。
至于“會不會形成新壁壘”?科技圈從來都是“能力優先”:你能把模型訓練的成本壓到行業一半,哪怕只會說方言,也有人搶著跟你合作;但如果跟不上技術節奏,就算是英語母語,也會被“信息隔離”。
就像那個Meta員工的吐槽下面,有個高贊回復:“與其抱怨中文,不如去學‘調參’‘煉丹’的意思——畢竟現在AI圈,‘能聽懂中文技術術語’和‘能寫PyTorch代碼’,已經是同一個級別的硬技能了。”
這大概就是科技圈最實在的規則:語言從來不是門檻,能干活才是。
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