一句话看懂：卡内基中国的研究显示，2025 年在华工作的顶尖 AI 研究者占比达 41%，首次超过美国的 34%；三年前美国还是 46% 对 27% 的领先方。这一变化直接影响全球 AI 人才供给、大模型研发重心的分布。
事件核心：发生了什么
研究作者 Damien Ma 与 Binyi Yang 以 NeurIPS 2025 录用论文的作者为样本，共 5,823 篇论文、25,677 位作者，追踪了其中逾万人的完整履历（从本科到当前雇主），数据来自 NeurIPS 使用的投稿平台 OpenReview，并借助 AI 编程工具做数据处理、辅以人工核对。结果显示：2025 年 41% 的顶尖研究者在中国工作、34% 在美国；2022 年这两个数字分别是 27% 和 46%。中国同时是最大的人才来源地，57% 的人本科在中国就读，高于 2022 年的 46%。雇主排名上，北京大学、清华大学升至前两位，韩国 KAIST 第三，Google 从 2022 年的第一下滑；新加坡国立大学和南洋理工大学进入前 20，ETH 苏黎世和牛津跌出榜单。
为什么重要
这组数据说明 AI 前沿研究的“产地”正在分散。一方面，中国本土培养的研究者更倾向于留在国内，研究提到国内 AI 岗位增多，以及美国收紧签证（尤其针对理工科中国研究生）。另一方面，美国仍在从海外吸才——在美工作的 AI 研究者中，拥有中国本科学历的比例还上升了 4 个百分点。欧洲的处境更被动：留在本土的人才比例约 60%，美国为 89%。对行业而言，人才流向会逐步影响大模型训练、推理优化、开源与闭源路线的产出节奏，也会影响各家公司在算力和团队上的选址决策。华盛顿方面提出的 10.3 万美元新 H-1B 签证费，以及中国 AI、芯片公司用股权留人，都是这一竞争的具体动作。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者和研究者来说，顶会作者分布的迁移意味着论文、开源项目、模型权重和技术博客的来源会更分散，中文社区的一手资料和协作机会可能增加，跟踪前沿不再只看硅谷。对国内团队，招聘顶尖人才的窗口相对更宽，但股权等激励方式能否长期留住人，仍要看算力供给和商业化落地。对使用 AI 应用的创作者和企业采购方，短期产品体验变化有限，但中长期看，模型与 API 的供应方会更多元，议价和替代选择有望增加。
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值得关注的后续
一是 2026 年 NeurIPS 作者分布是否延续这一趋势，单年数据存在波动；二是美国签证政策与新 H-1B 费用是否落地，对在美中国研究者数量的实际影响；三是欧洲高校能否止住人才外流，以及新加坡、韩国能否继续上升。目前公开信息显示，该研究基于自报履历和 AI 辅助处理，结论仍需更多独立数据交叉验证。
来源：The Next Web
