硅谷AI圈中文热：华人顶尖人才与国产模型崛起

快速阅读: 硅谷AI圈出现“中文热”，不会中文难进核心团队，会议结束后华人用中文交流，连AI模型也用中文思考。海外公司开始采用国内开源模型，因其性能优越且成本低廉。

感谢IT之家网友 刺客 的线索投递! 硅谷 AI 圈最近魔幻事件,不会中文进不了 AI 核心小组。开完会,全说汉语,老外懵了!连模型在思考时,也在说中文~ 如果你关注最近硅谷的 AI 圈子,你会发现最近出现一个神奇的现象。当国内都在学英语看文献的时候,国外的 AI 圈子都说中文了!简直是倒反天罡。

以 Meta 为例,如果你不会中文,都混不进核心团队。正式开会说英文,散会后大家集体用中文唠嗑。现在换老外懵圈了! 前几周 OpenAI 一个会议,一进门,三百人的会场整个左小半边都是华人。更有趣的是,当华人成为 AI 顶尖人才的认证标签后,连国内的开源模型也被老外偷师。

海外模型「偷师」传说 Cursor 最近刚发布 2.0 版本,并且推出了他们的第一个自研模型 Composer。但很快打脸就来了,网友发现 Composer 动不动就给他「说中文」。

在 包裹的思考过程中,Cursor 这个所谓的自研模型说的都是中文。这让老外再一次懵 B。

最有意思的是 Windsurf,直接承认自己拿着 GLM-4.6 的定制版本进行微调和强化学习。

除了「顶级 AI 人才说中文」和「模型用国内开源大模型微调」这两个主动选择,现在连一些大佬都开始放弃 OpenAI 和 Anthropic 而被动选择国内的开源模型。

为什么?因为模型量大管饱,性能还好,还便宜。

最近一个消息真的让我们感觉老外现在不仅不迷信 OpenAI 等闭源模型,而且纷纷开始选择国内的模型了。

比如 Chamath Palihapitiya 表示,他的团队将大量工作负载迁移到了 Kimi K2,因为它的性能显著更好,而且比 OpenAI 和 Anthropic 都便宜得多。

这哥们是美国知名的企业家和投资人,他的表态还是能够说明一个问题:国内开源大模型,是真的香! 不过评论区还是有些冷静的声音,说这哥们早期投资了 Groq(不是马斯克那个 Grok)。而这次他们团队从 Bedrock(据说是前 20 大客户)迁移到 Groq 上的 Kimi K2,因为模型的性能更优! 但背后其实可能为了宣传 Groq 的服务。

这次 Cursor 为什么在思考过程频繁「说中文」,网友们也总结出两个主要原因: 1. 自研难度与成本过高。

以 Cursor 的资源体量,从零预训练一套强模型的可能性很小,更像是在开源的 SOTA 智能体模型上做二次训练;因此出现「说中文」的情况并不奇怪,这更像底座与训练数据选择的结果。

2. Composer 的滞后与避战。

Composer 大概率是用「几个月前」的开源 SOTA 做微调,但大模型迭代极快:等推向市场时底层已落后。于是既不愿与当下最新的开源 SOTA 正面对比,又对底层细节讳莫如深;即便融资可观,仍难摆脱「更多是个壳子」的质疑。

总之还是一句话,国内的开源模型,真香。

从国外数据网站的统计数据就能看出来。

在能力这块,国内开源稳居第一梯队 在 Artificial Analysis Intelligence 指数榜单上,除了排在前几名是闭源的 OpenAI 的 GPT-5、谷歌的 Gemini 2.5、xAI 的 Grok、Anthropic 的 Claude 4.5 以外,紧随其后的都是开源模型。

而且,大部分都是国内模型:MiniMax-M2、DeepSeek-V3.1、Qwen3-235B-A22B、GLM-4.6、Kimi K2。

而开源老祖 Meta 的 Llama,以及相关的微调版本,都得排到他们后边。

而在 Coding 指数榜单上,依然如此,DeepSeek V3.1 要比谷歌的 Gemini 2.5 Pro 还要好。

智能体榜单上,Kimi、GLM 和 Qwen 也排到了前列。

如果按照开源和闭源划分,全球 AI 模型的能力中,开源真的很能打。

不要忘了,这只是能力榜单,如果再考虑国内开源模型的价格,确实就真香了。

在随着时间,AI 能力增长这件事情上,虽然 OpenAI 一直遥遥领先,但 MiniMax、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 追赶的速度一点都没有落下。

这波 AI 浪潮,不仅改变了世界科技的走向,甚至对于人才标签的认知也同样被改写。

说起来,能把单一顶级人才的薪酬公开喊价到上亿美金,也就是前段时间 Meta 的扎克伯格首创的。

硅谷顶级华人有哪些? 首先是 Meta。

在刚组建几个月的超级智能实验室(Meta Superintelligence Labs)中,最初的 44 人团队里差不多有一半都是华人。

其中,赵晟佳和后来加入的宋飏,分别出任首席科学家和研究负责人。

MSL 首席科学家,赵晟佳(Shengjia Zhao)。

赵晟佳本科毕业于 清华大学 ,斯坦福大学计算机科学博士学位。

2022 年 6 月毕业后 就加入了 OpenAI 技术团队。工作经验仅有 3 年的他,履历上已有了多项辉煌战果。还在 OpenAI 时,他是多项里程碑式突破背后的关键人物。

引爆全球 AI 浪潮的 ChatGPT 的初始团队成员 GPT-4 的核心贡献者 OpenAI 首个 AI 推理模型 o1 的核心研究员,与 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 一同被列为 「奠基贡献者」 深度参与 mini 系列的构建,包括 4.1 和 o3 负责 OpenAI 合成数据团队 作为开启 AI「思考」能力的第一个推理模型,o1 的成功,直接推动了整个行业在「思维链」技术上的发展热潮。

MSL 研究负责人,宋飏(Yang Song)。

宋飏本科就读于清华大学数理基础科学班,博士毕业于斯坦福计算机科学专业,研究方向聚焦生成模型与多模态推理。

在学术界,他以「扩散模型」研究闻名,是该领域的技术奠基者之一。

他曾在谷歌大脑、Uber ATG、微软研究院等机构实习,有丰富的工业与理论背景。

2022 年加入 OpenAI 后,他组建「战略探索」团队,围绕更大规模、更复杂数据、更高维模态进行方法论探索与系统落地。

相比 Meta,OpenAI 团队里的华人其实更多。

每逢重磅发布,从长长的贡献者名单到直播现场,都少不了华人科学家的身影。

不过,担任高管职位的,就只有首席研究官陈信翰(Mark Chen)了。

陈信翰的母亲邱瀞德是台湾清华大学教授,现任信息系统与应用研究所所长;父亲陈建任曾任联亚光电董事长。

他高中时曾随家人从美国回台。在新竹实验中学的双语部就读时,他接连在数学竞赛 AMC10、AMC12 和 AIME 中取得满分,并凭此优异成绩进入麻省理工学院(MIT)。

在 MIT 获得数学和计算机科学双学位后,陈信翰进入一家自营交易公司从事量化投资工作,负责为股票和期货开发机器学习算法。

在 OpenAI 的七年时间里,陈信翰从研究科学家逐步晋升为首席研究官,负责模型开发和公司整体研究工作。

在此期间,他领导了多项里程碑式的项目,包括 o1 系推理模型、文本到图像模型 DALL-E,以及融入视觉感知的 GPT-4 等等。

值得一提的是,刚刚凭借突破性进展登上 Nature 封面的谷歌量子人工智能团队,他们的处理器总监 Yu Chen 也是华人。

Yu Chen 先后在中国科学技术大学获得物理学理学学士学位,在明尼苏达大学获得凝聚态物理学博士学位。

在加州大学圣巴巴拉分校做了 4 年博士后研究后,他于 2014 年加入谷歌,担任量子研究科学家 。

除了这些 AI 顶级人才,还有很多耳熟能详的华人大佬。比如英伟达的 CEO 黄仁勋、AMD 的 CEO 苏姿丰、英特尔的陈立武等等。

开源「电厂」,好用又便宜 除了人才和模型训练,很多提供 API 的平台公司,也纷纷接入国内的开源模型。

比如 Vercel 的老板 Guillermo Rauch 就表示,鉴于 GLM-4.6 的出色表现,「在 nextjs.org/ evals 中排名第三,并且是前五名中唯一的开源模型」。

现在,他们不仅提供 GLM-4.6 的 API 服务,而且价格也是最低的。

10 月 22 日,Airbnb CEO Brian Chesky 在采访中表示,Airbnb 的客服 AI 现在由 13 个模型组成。

关键是,他公开承认 Airbnb「在很大程度上依赖 Qwen 来支持 AI 客服。」 甚至表示 Qwen 比 OpenAI 的产品更好更便宜。

除了这些平台类公司无需开发基础以外,像 Cursor 这种一直被喊套壳的公司,想要从零开始预训练一个模型花费不菲,而且是针对 Coding 领域的特定模型,纯粹预训练得不偿失,那该在怎么办? 就像网友们说的,最好的办法就是找一个开源模型去微调。

那现在全世界开源领域最好的模型也就是国内耳熟能详的那几家了。

而且不仅开源,并且开源选择的协议都是最友好的。

网友们还在 Windsurf 中直给提问,你是谁,谁开发了你? Windsurf 的模型直接回答我就是「GLM」~ 如果说 AI 是新时代的电力,那么以上这些迹象正在表明, 我们正在从「世界工厂」转变为 AI 的「世界电厂」 。

通过开源,我们正在抢占全球 AI 时代的基础设施定义权。

当一个开源的中国模型能提供 80% 的性能,而成本只有 20% 时,选择是显而易见的。

当这个模型能提供 100% 甚至 110% 的性能(如 DeepSeek-V3.1 在编码上的表现),而成本依然低廉时,它就从「备选项」变成「最优解」。

Cursor 被网友抓包时的尴尬,恰恰暴露了硅谷开发者的一种矛盾心态: 身体可能很诚实地拥抱中国模型,但在宣传上仍试图维持「硅谷原创」的政治正确。

最后总结一下,「倒反天罡」的不仅是 AI 人才中华人的占比,更重要的技术流向。

当硅谷的工程师们为了优化成本和性能,不得不开始研究 GLM 和 Qwen 的文档时,这场关于下一代 AI 技术浪潮的牌局,才算真正进入了最精彩的下半场。

One More Thing 不过我们也不能「高兴」太早,在 AI 领域的人才上,华人现在一种标签。

但是,如果看看各个大科技公司的 CEO,你会发现,印度老哥们也不甘示弱。

比如谷歌的 CEO 劈柴哥, Sundar Pichai 。

比如微软的 CEO,纳德拉 Satya Nadella。

比如 IBM 的 CEO, Arvind Krishna。

比如 Adobe 的 CEO, Shantanu Narayen。

比如霍尼韦尔的 CEO, Vimal Kapur。

以上这些 CEO 们都是印度老哥,其中不乏 AI 科技领域的掌舵人,比如劈柴哥和纳德拉。

参考资料: https://x.com/FuSheng_0306/status/1983894938669433044 https://x.com/auchenberg/status/1983901551048470974 https://x.com/AI_Whisper_X/status/1983819229737652336 https://x.com/artificialanlys/status/1983915999998230932 广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。

(以上内容均由Ai生成)