2019 年，《麻省理工科技評論》報道了一份關于中國人工智能人才庫增長速度的報告。報告的主要發現非常有趣：在過去十年中，來自中國的人工智能精英學者數量翻了 10 倍，但留在中國工作的人相對較少。

本周，這份報告背后的智庫發布了一份最新分析報告，顯示了全球人工智能人才的構成自此之后發生了怎樣的變化——在這個關鍵時期，人工智能產業發生了重大轉變，成為最熱門的技術領域。

人工智能 (AI) 已經席卷了世界。大型語言模型和機器學習方法的突破，以及算力硬件的驚人改進，讓如今人工智能的力量已經上升到了「推動新一輪工業革命」的程度。

可以肯定的是，科技界的大量資本和人才將被用于將人工智能應用落地。各國之間在 AI 領域的競爭將比以往任何時候都更加激烈，而且大部分競爭將圍繞人工智能生態系統不可或缺的投入：人才。

美國保爾森基金會 (Paulson Institute) 下屬的麥克羅波洛智庫 (MacroPolo) 發布的這份「全球人工智能人才追蹤調查報告 2.0」，闡明了頂級人工智能研究人員和科學家的全球分布與流動情況。

為了進行同類比較，這次 2023 年更新版（2.0）與 1.0 版本一樣，使用人工智能領域的頂級會議 NeurIPS 作為樣本。在 2022 年 12 月的會議上，NeurIPS 接收了創紀錄的 2671 篇論文，接收率為 25.6%，而 2019 年為 1428 篇論文，接收率為 21.6%。

從參會人數、投稿規模和受歡迎程度來看，NeurIPS 都算得上最具代表性的人工智能會議，這也意味著它非常適合用于分析頂級（前 20%）人工智能研究人才。選擇關注頂級人才，是因為 MacroPolo 認為頂級人才最有可能在研究突破以及確定商業領域新用例方面發揮引領作用。

「全球人工智能人才追蹤調查報告 2.0」涵蓋以下要點：

1. 美國仍然是頂級人工智能人才的首選工作目的地。在美國機構中，美國和中國的研究人員（基于本科學位劃分）占頂級人工智能人才的 75%，高于 2019 年的 58%。此外，美國仍然是精英 AI 人才（排名前 2%）的領先工作目的地，并且美國擁有 60% 的頂級 AI 機構。

2. 除了美國和中國之外，英國和韓國以及歐洲作為頂級人工智能研究人員工作目的地的比例略有提高。就人工智能研究人員來源（基于本科學位劃分）而言，印度和加拿大的占比相對下降。

3. 中國在過去幾年內擴大了人工智能人才庫，以滿足不斷增長的人工智能產業需求。由于中國培養了相當大比例的全球頂級人工智能研究人員（從 2019 年的 29% 上升到 2022 年的 47%），因此更多的中國人才在國內行業工作也就不足為奇了。

4. 印度似乎也出現了類似的情況。盡管印度仍然是頂級人工智能研究人員的重要輸出國，但其留住人才的能力正在增強。2019 年，幾乎所有印度人工智能研究人員（基于本科學位劃分）都選擇出國尋求機會。但到了 2022 年，五分之一的印度人工智能研究人員最終留在了印度工作。

5. 中國和印度的這些發展趨勢似乎反映了過去幾年更廣泛的模式：頂級人工智能研究人員總體上表現出較低的流動性。2022 年，只有 42% 的頂級人工智能研究人員是目前在其他國家工作的外國人，比 2019 年下降了 13 個百分點，這意味著更多的頂級人才會留在自己的國家。

該報告用 8 張圖表直觀清晰地描述了頂級人工智能研究人員的職業發展路徑。

1. 最精英人工智能研究人員（前～2%）選擇的工作所在地：

「最精英的人工智能研究人員」在這里被定義為入選 NeurIPS 口頭報告論文的作者，代表著最負盛名的論文類別。2022 年口頭報告的接受率為 1.8%。

2. 最精英人工智能研究人員的主要原籍國（前 2%，基于本科學位）

可見目前中國與美國的頂尖 AI 人才數量已經非常接近了。

3. 頂級人工智能研究機構 Top 25

可見目前清華大學、北京大學已經進入了前十。

4. 在美國機構工作的頂級人工智能研究人員（前 20%）的主要原籍國

中國和美國研究者相加的占比相較過去更大了，共占據 75%。

5. 頂級人工智能研究人員的原籍國（排名前 20%，基于本科學位）

6. 頂級研究人員（排名前 20%）目前工作的機構總部所在國家：

可以看出，目前美國的機構和公司仍然是人才的主要流向，不過中國和歐洲的吸引力正在增大。 

7. 部分頂級人工智能研究人員（前 20%）在國外工作與留在國內的比例

8. 在美國完成博士學位后，絕大多數非美國人工智能人才留在美國

這個數字非常直觀：在美國讀博士研究生的學者，接近 80% 會留美工作。另外報告還指出，在中國畢業的 AI 相關專業學者，有 90% 會留在國內。

可見，在 AI 人才的培養和引進方面，美國仍然以壓倒性的優勢吸引著最多的人才，但中國正在迎頭趕上。