戴明潔：美國加速AI軍事化，硅谷的華人人才怎么辦？

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導語：硅谷“科技右翼”正在推動美國人工智能軍事化的道路上“狂奔”。過去一年，包括OpenAI、Google在內的美國前沿科技公司已融入了美國的軍事網絡與國防體系。近日，五角大樓又將Palantir的AI系統Maven列為“正式在編項目”，推動美國多個軍種將AI技術投入軍事應用。隨著美國AI軍事化進程加快，特朗普政府很可能進一步收緊中國學生與科研人員在敏感領域的簽證、學術參與和技術交流。

然而，從研究生培養、實驗室科研，到企業研發、創業轉化等環節，仍有一大批在美國的華人AI人才深度嵌入了美國的AI發展鏈條。在IPP研究員戴明潔看來，在全球AI競賽正轉向國家安全與戰略優勢領域的趨勢下，在美華人工程師與科學家們正面臨“選邊站”的困境，中美AI或將面臨“在美國的中國人”與“在中國的中國人”之間競爭的窘境。面對這一局面，中國需直面AI人才“重培養、輕發展”的結構性問題，通過體制機制改革，打造“地域嵌入型人才生態”，讓人才真正融入本土創新體系，在產學研協同中扎根生長，從而推動中國從AI人才“培養大國”走向人才“發展高地”。

戴明潔

華南理工大學公共政策研究院（IPP）研究員

硅谷的代碼，正以前所未有的速度接入五角大樓的指揮系統。去年以來，從OpenAI與美國國防高級研究計劃局（DARPA）攜手，到馬斯克旗下的xAI為美國軍方開發專用AI模型，一條清晰的“科技-軍工”融合路徑正在美國迅速鋪開。疊加2026年開年美國在抓捕馬杜羅與美以對伊軍事行動中對AI技術的應用，全球AI競賽正加速邁向“下半場”，從前沿科技和商業競爭維度，轉向國家安全與戰略優勢領域。

在這一趨勢下，那些在美國頂尖AI實驗室和科技巨頭中承擔關鍵研發工作的華人工程師與科學家們，其處境與選擇也被擺上了大國博弈的棋盤。尤其是在美國將AI與國家安全、新戰爭形態捆綁的趨勢下，AI頂尖人才在科技企業、發展目標國之間的選擇，已經超越了單純的個人行為與商業利益考量，成為影響國家戰略安全的關鍵議題。

一、硅谷華人AI人才的“選邊站”困境

一個關鍵事實是，自二戰以來，美國的科技領先地位一直建立在吸引全球人才的基礎之上。此輪AI科技革命也不例外，只不過這次華人人才首次占據著舉足輕重的地位——眼下，美國AI技術的軍事化轉向，正將硅谷頂尖華人AI人才置于“個人職業發展”與“國家民族認同”的夾縫之中。

2020年，《紐約時報》就曾發布過以“美國AI的秘密武器：中國人才”為主題的報道。美國智庫MacroPolo的報告顯示，在美國工作的頂尖AI研究員中，超過2/3本科畢業于其他國家，其中中國的大學畢業生占比最高，達到38%。[1]

數據顯示，2019年，在美國機構工作的人工智能研究人員中，31%來自美國，27%來自中國。2022年，美國對中國人工智能研究人員的依賴程度更高，38%的中國籍人工智能研究人員在美國機構工作。圖源：美國信息技術與創新基金會（ITIF）

這一圖景印證了中國高等教育在基礎學科和工程人才培養上的顯著成功，但在美國AI軍事化以及硅谷日益由“科技右翼”主導的環境下，一個尖銳的問題隨即浮現：美國關鍵AI項目中的華人人才，將被置于何種位置？他們是會遭遇“安全隔離”，還是會被吸納進美國的“科技-軍工”體系？

一方面，基于美國日益嚴格的安全審查制度，涉及國防和敏感技術的核心項目對非美國公民，特別是持有中國國籍的研發人員將設置更高的權限壁壘。中國國籍的研發人員甚至會被排除在外。

另一方面，來自社會與政治層面的壓力將日益增大。在硅谷集體“右轉”，“中國威脅論”甚囂塵上的輿論環境中，硅谷的“科技理想主義”色彩日益褪去，“科技應服務于國家競爭優勢”的“科技右翼”主張日益凸顯。這些頂尖華人人才即便貢獻卓著，其忠誠度也時刻受到美國社會的質疑，面臨著身份認同的撕裂與職業的不安全感。

二、“在美國的中國人”與“在中國的中國人”之間的競爭

除了個人的“選邊站”困境，在國家層面，中美AI也將面臨“在美國的中國人”與“在中國的中國人”之間競爭的可能。

盡管中國已成為全球頂尖AI人才的“最大培養國”，但卻不是“發展首選地”。根據MacroPolo智庫報告，中國培養了全球最大比例的AI人才（46%），遠超美國（17.5%）和歐洲（11.65%）的總和，占據全球AI人才培養的幾乎一半。

硅谷AI華人人才大多具備“中國本科—美國碩博—美國工作”的發展路徑。他們大多在中國頂尖院校接受本科教育，畢業后選擇赴海外深造獲得碩士或博士學位，然后加入當地的科技型企業或科研機構。如Meta超級智能實驗室首批“AI超級天才”名單中，有22人具有中國教育背景。占比達50%，其中18人畢業于清華、北大、中科大等國內頂尖院校。

有追蹤研究顯示，2019年抽樣的在美國機構工作的100名華裔頂尖AI研究人員中，87人目前仍留在美國，10人回到中國。一定程度上說明美國對中國背景高端AI人才仍具有較強留才能力。圖源：卡內基國際和平研究院

這意味著，隨著硅谷的這部分力量日益深入地與美國的國家戰略，特別是軍事安全戰略相綁定，其帶來的不僅是人才的流失，更是國家風險的累積。中國付出巨大成本培養的頂尖人才，不僅將在美國的商業與科研體系中創造價值，更可能在其國家機器的驅動下，被用于構筑針對母國的“非對稱優勢”。

歷史的殷鑒并不遠。冷戰期間，美國用全世界的人才，包括從蘇聯流失到美國的人才，與蘇聯競爭并取得了勝利。今天，基于美國軍民技術融合的傳統（美國國防部歷來是硅谷創新的重要推手）和當前的新型“科技—軍工復合體”趨勢，正讓類似的劇本在AI領域重演。今天的中國面臨著與當時蘇聯類似的情況，即：美國正在用全世界的人才，尤其是從中國到美國發展的人才，來與中國競爭。

三、美國為何能持續吸引全球頂尖人才？

盡管可能在未來的軍事化浪潮中面臨去留抉擇，但為何如此多的中國頂尖AI人才仍選擇在美國發展？這需要我們進一步剖析美國為什么能持續幾十年的吸引全球頂尖人才。

這其中的一個關鍵是，美國打造了一個涵蓋經濟激勵、產學研協同、創新文化等多維“隱性優勢”于一體的人才吸引策略，為全球頂尖人才創造了一個“回報高、成長快、阻力小”的世界一流創新環境。

在這樣的環境中，不論美國國內的政治環境如何動蕩，也不論全球的經濟格局如何演變，世界上最優秀的人才都會向它聚集，并且來了之后就很難離開，從而呈現出一種“地域嵌入型”的特征。[2]

首先，是財富激勵與價值實現的雙輪驅動。

美國科技企業開出的高薪酬對全球人才都有巨大吸引力。以2024年全球AI工程師年收入中位數為例，美國舊金山灣區最高，達31.8萬美元；中國排在第10位，薪資約9.3萬美元。[3]

而且，相比于高薪酬，頂尖人才其實更加重視其在AI變革中的“參與感”。相較于單純的經濟激勵，他們更希望能夠參與到新一輪科技革命中，通過個人價值去塑造參與社會變革的影響力。據“MIT科技評論”分析，許多跳槽者都表示，經濟回報并非他們單一的追求，僅31%的受訪者將薪資列為首要因素；而超過60%的人才更看重“技術變革參與感”、“研究自主權”、“社會影響力”等。

這張圖對比了中美在吸引科技人才方面的不同優勢：美國在薪資水平、風險投資、IPO規模和基礎創新能力上更具吸引力；中國則在技術應用落地、簽證便利性和制度性進入門檻方面相對更友好，但在高端資本回報和全球頂尖人才激勵上仍遜于美國。圖源：Techloy Research

其次，是多元化、講求實用性的人才評價體系。

在招聘頂尖研究員時，xAI、OpenAI等AI企業，在招聘時并不拘泥于國籍、學歷、經驗等標準，而是看中人才在研發項目中鍛煉出的解決實際問題的能力。

對比之下，中國人才評價體系的核心問題是設定了一系列諸如學歷、就職履歷、人才“帽子”、論文專利數等“形式主義”指標，未考慮人才的實用價值。這樣的評價體系可以產生大量的一般性成果，但卻不利于產出有重要性、原創性的顛覆性成果，因而很難吸引頂尖人才。

再次，美國在擁有世界一流大學與科技企業的“硬環境”下，還配套了“產學研”高效協同的“軟環境”。

其中，校企“旋轉門”機制為人才流動與跨組織發展提供了廣闊的空間與機遇——大學教授可以便捷地創業或到企業兼職，企業專家也可以到大學授課。這種人才的高頻流動確保了知識、創意與需求的高效流動。

相比之下，我國近年來雖然一直在強調“科技成果轉化”，但產學研體系仍處于相互分隔的碎片化狀態。大學、科研院所、企業等各有各的人才培育標準、考核評價體系，導致產學研三方難以形成整體性、系統性的創新合力。產學研之間的分隔，割裂的是人才發展的廣闊空間，以及人才在交叉復合型空間中發現創新點子的機遇。

最后，是創新文化的隱性優勢。

美國的創新文化繼承于洛克希德·馬丁公司（Lockheed Martin，總部位于美國馬里蘭州北貝塞斯達的跨國國防及航空航天綜合企業）的創新組織模式，其核心是認為顛覆性創新需要“去官僚化管理”。這種文化認為，最頂尖的人才只有在最開放的環境中自由探索，才最有可能產生顛覆性創新。

相較而言，中國的“內卷”文化正在消耗著整個社會的創新活力。國內科技行業普遍存在的“996”高壓工作制與過度競爭，正導致人才身心俱疲。中國互聯網大廠的研發人員雖然薪資較高，但卻普遍被戲稱為“碼農”，這種戲謔折射出的是一種犧牲身體健康、犧牲休閑時間來換取高工資的無奈和疲憊。

四、從李約瑟之問、錢學森之問，到AI時代的“中國人才之問”

關于中國的人才問題，歷史上有著經典的“李約瑟之問”和“錢學森之問”。

當代著名科技史學家李約瑟曾提出：現代科學為什么出現在西方而不是中國？中國近代以來遭受的屈辱，結合這一著名的“李約瑟之問”，使得相當一部分國人在很長一段時間內都懷疑中華民族是否本身就缺乏創新基因。

但是，“錢學森之問”卻把思考指向了體制因素，他的原話是：

“現在中國沒有完全發展起來，一個重要原因是沒有一所大學能夠按照培養科學技術發明創造人才的模式去辦學?！?/strong>

換句話說，錢老并不認同中華民族缺乏創新基因的“文化宿命論”。他更相信，通過教育和科技體制改革是可以培育出科技人才的。

當前，中國的人才培養實踐至少已經證明了兩點：一是建國以來諸多優秀的中國人才，如李政道、高錕等，在海外創造出了卓越的研究成果，以事實駁斥了“中華民族缺乏創新基因”的謬論；二是在近期的AI革命浪潮中，大量接受中國本科教育的華人在全球頂尖機構和企業中擔當科學家與工程師，打破了錢老對于中國“難以培養出科技人才”的擔憂。

因此，繼“李約瑟之問”、“錢學森之問”之后，如今中國最需要思考的人才問題應該變成：中國人有創新基因、中國也能培養出世界頂尖人才，但為何中國留不?。?/strong>

面對“中國培養—美國發展”的AI人才困境，我們思考的重點可能要回到中國人才培育體系中存在的“重培養、輕發展”問題上：國家的主要精力都放在了前期的人才培養上，而在后續上沒有為人才發展建立激勵機制和創造發展環境。

如果說中國是人才的“早期培養型”大國，那么美國則是人才的“中后期發展型”大國。這種差異導致中國正面臨著人才“培養—流失—再培養”的惡性循環。這不僅是對中國優質教育資源的浪費，更重要的是，在這一惡性循環中流失的大多是能力出眾的頂尖人才而非普通人才。在現有的中美人才格局下，“走出去”（出國留學并在海外找到工作）要比“留下來”（本土深造和工作）對人才能力有著更高的要求。

有跡象顯示，在擁有海外研究生學歷背景的中國頂尖AI研究者中，選擇回到中國本土工作的比例持續上升，中國對高端AI人才的吸引力正在增強。圖源：經濟學人

五、從“貨幣化”人才政策轉向打造“地域嵌入型人才生態”

面對美國AI“軍事化”帶來的新挑戰，以及“中國培養-美國發展”的人才困境，我們需要思考，中國如何才能不止于培養世界頂尖人才，更能構建一個足以留住他們、吸引全球英才的“人才發展高地”？

近年來，國家已經推出一系列的海歸政策與引才計劃，旨在通過優厚的待遇吸引海外高層次人才回國發展。然而，這種依靠“重金挖人”的“貨幣化”人才政策，在當前的競爭格局下已顯現出其局限性乃至副作用。

一方面，這樣的政策不利于當前中國本土AI人才的穩定發展。當中國方面以高報酬吸引在美國的AI人才回國，就相當于為目前在中國本土讀大學的學生、在中國企業工作的研究員與工程師釋放一種政策信號：去美國讀書深造或者跳槽到美國企業工作，未來就會被國家以更為優厚的待遇吸引回國，甚至享有更加尊貴的人才身份或“帽子”。這顯然不利于本土既有人才的穩定。

另一方面，片面的高報酬人才計劃很難真正吸引AI的頂尖人才，反倒更容易吸引到普通人才，甚至是“投機分子”。中國科學院王貽芳院士在訪談中曾提及：一般的科研人員、一般的科研成果，中國已經有很多。但關鍵的問題在于，最頂尖的人才還是在國外。經費很重要，但外國吸引人才的關鍵因素是科研環境——有志同道合的圈子，能夠一起討論、得到啟發，這是科研人員成長最重要、最有效的條件。[4]

因此，相較于傳統的“貨幣化”人才政策，新的人才政策需要跳出“零和博弈”的思維，將政策資源更多的放在打造創新生態上，從而營造出讓人才愿意來發展的“嵌入型生態環境”。

這一轉變的核心是打造“地域嵌入型人才生態”。可以在少數具備條件的區域（如粵港澳大灣區、長三角、京津冀），通過突破性的“塊塊”改革，打破行政與體制壁壘，將一流的大學、頂尖的企業、活躍的資本和高效的政府服務深度融合，構建一個讓人才可以自由流動、讓資源可以高效配置、讓創意能夠快速實現的“開放式創新共同體”。

在生成式人工智能專利申請方面，前十名中中國高校和企業占據多數。圖源：彭博社

以粵港澳大灣區為例——這里之所以還未成為比肩美國舊金山灣區、紐約灣區的“地域嵌入型世界級人才平臺”，關鍵原因在于廣州、深圳和香港等核心城市并未形成協同互補的合力，而是呈現出內部惡性競爭的態勢。另外，由于行政壁壘與體制機制障礙，粵港澳大灣區的產學研協同效應還并不突出。

就個人層面，想來粵港澳大灣區發展的人才，更多的是需要在廣州、深圳、香港這幾個大城市之間做出選擇，難以自由流動于各個城市之間，充分利用各大城市的紅利來激發自身潛能，以實現協同效應。

因此在未來，一方面，要打造開放的基礎科研、技術研發與科技金融系統，承載和吸引人才發展；另一方面，要通過產學研之間的開放合作，將人才成長嵌入到基礎科研、技術研發、產業應用的創新全鏈條中，加強人才對本地創新生態的嵌入性。

參考文獻：

MacroPolo智庫.《全球人工智能人才追蹤報告2.0》：75%頂尖AI人才來自美中兩國，2024-03-19，https://mp.weixin.qq.com/s/tBD4oqrNW1Blg7TpfLQWgQ

鄭永年. 人才高地建設與中國的科技現代化. 中國科學院院刊, 2022, 37(12): 1671-1674.

Levels.fyi. AI Engineer Compensation Trends Q1 2024. 2024-05-14. https://www.levels.fyi/blog/ai-engineer-compensation-q1-2024.html

中科院院士評價國內的人才流失：最優秀的人才，現在仍然是流失的。而流失的根本原因，就是因為外國的科研環境好。2024-12-14，https://mp.weixin.qq.com/s/6w7y8rbKF2wMZgOnvA4zQQ

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排版 | 周浩鍇

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終審 | 劉金程

戴明潔 華南理工大學公共政策研究院（IPP）研究員

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