在曩昔的二十年里，硅谷的空气中好像永久飘荡着咖喱的香气。从圣何塞到山景城，各大科技公司的办公楼、咖啡馆和通勤班车上，印度面孔和口音随处可见。

他们以勤勉、高效和强壮的履行力，构建了互联网年代的软件帝国，从企业级处理方案到顾客使用程序，无处不有他们的奉献。但是，一场深入的技能革命正在悄然改动这一切。跟着大言语模型（LLM）和生成式人工智能的鼓起，硅谷的人才天平正在产生系统性的歪斜。从前无处不在的印度工程师，在金字塔尖的比赛中，好像正被另一股力气所替代。

01 华人科学家成为了硅谷AI开展的国家栋梁

依据美国保尔森基金会旗下智库MacroPolo在2022年发布的一份追寻全球尖端人工智能人才的研讨陈述，这一趋势现已不容忽视。陈述显现，2019年，在美国尖端人工智能研讨组织中，具有本科我国国籍布景的研讨人员占比为29%。仅仅三年后的2022年，这个数字飙升至47%。

该陈述的猜测模型显现，到2025年，这一份额将会超越50%。这意味着，在美国最前沿、最具颠覆性的人工智能范畴，超越一半的顶尖智力奉献，源自那些在我国完结根底教育的脑筋。

一个年代有一个年代的需求。硅谷的人才结构变迁，本质上是技能范式搬运的直接成果。问题也随之而来：为什么在代码为王的年代如虎添翼的印度人才，到了算法和模型为王的年代，好像“不香了”？

这是一个牵涉到教育系统、国家战略甚至深层社会文明结构的杂乱议题。要了解这场“换血”，咱们有必要首要厘清两个年代对人才的中心要求有何底子不同。

传统的IT年代，大约从2000年延伸至2010年代晚期，是软件工程的黄金年代。其间心使命是“完结”。无论是甲骨文的企业软件、微软的操作系统，仍是谷歌的搜索引擎和脸书的交际网络，其背面的驱动力都是将一个现已明晰的商业逻辑或产品设想，经过代码转化为安稳、可扩展的软件产品。

这个年代需求的是很多的、娴熟把握特定编程言语（如Java, C++, Python）和开发结构的工程师。他们需求了解软件开产生命周期，可以进行调试、保护和系统集成。

在这一波浪潮中，印度成为了最大的人才输出国。这得益于几个要害优势。首要是言语，作为前英国殖民地，印度具有国际上最巨大的英语使用者集体，这为他们无缝对接到以英语为主导的全球IT工业供给了天然的便当。

其次是老练的IT练习系统，以印度理工学院（IITs）为代表的一批顶尖工程院校，以及像Infosys、TCS、Wipro这样的大型IT服务公司树立的内部练习机制，每年都能培育出数以十万计符合工作标准的软件工程师。

他们的结业生以厚实的工程根底和处理实践问题的才能著称。最终是本钱优势，这使得美国公司可以以更低的本钱雇佣到相同合格的工程师，或许将很多的IT外包服务搬运到印度。这三者结合，使得印度工程师成为硅谷“国际工厂”里最受欢迎的“技能工人”。

02 换血的原因是什么？

但是，大言语模型敞开的AI年代，彻底改动了游戏规则。这个年代的中心使命不再是“完结”，而是“发现”和“创造”。其间心比赛力不再是谁能把代码写得更高效，而是谁能提出新的算法、规划新的模型架构、了解并打破现有技能的理论鸿沟。

这要求从业者具有天壤之别的才能组合：深厚到令人害怕的数学功底，尤其是在线性代数、微积分、概率论和信息论等范畴；可以从第一性原理动身考虑问题的立异才能；以及在国际尖端学术会议（如NeurIPS, ICML, CVPR）上宣布高水平、同行评议论文所必需的谨慎研讨才能。

这种人才，内工作界的画像十分明晰：他们一般具有博士学位，尤其是在计算机科学、统计学或相关范畴的顶尖学府进修过。他们考虑的不是怎么用代码完结一个功用，而是这个功用背面的数学原理是否可以被优化，模型的才能鸿沟在哪里，以及怎么创造出史无前例的新才能。

他们是科学家，需求在不同层面进行依据数学才能的第一性原理式的立异；而非单纯的在现已树立起来的结构下履行和优化的工程师。

OpenAI、Google DeepMind、Meta AI这些引领工作的组织，其间心团队简直完全由这样布景的研讨员组成。

$$$$乔家大院17在线播放$$并且在国际范围内，国模人体在线播放华人是参与和推进AI研讨的最主要的力气。依据斯坦福大学宣布的AI工作研讨陈述，华人参与的AI论文被引证数量从2021年超越欧洲之后，就一向处于国际第一。而印度裔科学家的影响力只要华人的四分之一左右。

除了硅谷的科技巨子之外，我国国内的科研组织的影响力也是国际第一队伍。清华大学，智源研讨院，中科院，上海AI实验室等国内AI科研组织的高引论文数量也是国际前列，比较硅谷大厂也毫不逊色。

当硅谷的需求从“娴熟的工程师”转变为“顶尖的研讨员”时，人才的来历管道也随之产生了改动。硅谷巨子收罗的华裔AI研讨人员份额不断上升，仅仅AI科研成为硅谷“显学”之后AI科学家从象牙塔向工业界外溢的一种正常体现。

而更深层次的原因，或许要从我国的教育文明上说起。我国的教育系统，尤其是其对根底科学和数学的重视，无意中为AI年代储藏了很多“弹药”。

华人集体的人才优势首要源于厚实的教育根底。我国以及华人聚居的东亚区域一向以重视理工科教育著称。在国际学生评价项目（PISA）中，东亚国家和区域的学生长时刻占有第一。

例如2022年PISA测验中，新加坡、澳门、台湾、香港等华人占多数的区域在数学、科学等科目上包办了全球前列。这表明华人学生全体具有较强的数理根底才能。从小到大的数学和科学练习为他们后来从事AI等技能范畴打下了坚实根基。

我国国内的高考和比赛教育系统也强化了学生的理工素质，每年有大批优异学生进入国内外顶尖大学修读计算机、工程等专业。据统计，我国学生赴美留学首选专业就是数学和计算机科学范畴，大约22.2%的在美我国留学生主修此类专业，比其他任何范畴都高 。这意味着我国每年向欧美高校运送很多未来AI范畴的人才。

这些学生在本科结业后，有相当大的一部分挑选前往美国攻读研讨生，特别是博士学位。依据美国国家科学基金会（NSF）的数据，多年来，我国一向是美国科学与工程范畴国际博士生来历国的肯定第一名。

在2021年，颁发在美国大学就读的国际学生的16694个科学与工程博士学位中，有5496个颁发了我国学生，占比高达33%。比较之下，颁发印度学生的博士学位为2572个。

在计算机科学这一AI中心范畴，距离相同显着。这种巨大的博士生基数，自但是然地转化为了尖端AI研讨员的储藏池。这些在普林斯顿、斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆等大学完结博士学业的我国学生，结业后水到渠成地进入了硅谷的尖端AI实验室，成为了推进技能前沿的中心力气。

并且在我国文明中，学习被赋予了品德含义，“把握常识、努力学习被视为一种品德上的职责” 。华人家长遍及将子女的学业成果放在首位，以为考上名校、获得高学历是人生的重要方针 。

美国的一项针对华裔家庭的研讨也发现，“华人文明对孩子学业体现有着高度希望”，华裔青少年在学业上的压力和投入遍及高于其他族裔 。这种家长教育文明直接导致华人孩子在中小学阶段就投入很多时刻学习数学、科学、编程等，为日后从事AI相关专业做好预备。

华人学生往往有“不能让爸爸妈妈绝望”的心思动力，构成自我催促、刻苦研讨的学习习气 。这种勤勉努力的质量在后续的科研和工作中也体现为较强的研讨精力和抗压才能，即便这样的艰苦根底研讨工作在曾经并不必定能带来十分可观的收入。

与此相对，印度的教育和工作途径则呈现出不同的现象。IITs无疑是国际一流的工程学院，其入学考试JEE（联合入学考试）的难度和比赛剧烈程度闻名于世。但是，其培育方针和学生的工作希望，更多地导向了工程实践和商业办理，而非根底研讨。

经过JEE考试需求的是在极大的时刻压力下快速、精确地处理已知类型问题的才能，这是一种杰出的工程思维练习，但与需求长时刻、专心、开放式探究的研讨思维有所不同。

关于大多数IITs的结业生来说，最理想的工作途径是进入谷歌、微软、高盛这样的跨国公司担任软件工程师或技能司理，或许去美国顶尖商学院读一个MBA，然后转向咨询或金融工作。

攻读一个长达五到七年、充溢不确定性且初期收入菲薄的博士学位，在印度精国模人体在线播放052;家大院17在线播放英学生中的吸引力，相对没有那么遍及。这导致印度的顶尖人才，更多地流向了“使用层”和“办理层”，而在需求十年磨一剑的“研讨层”，其人才储藏和输出规划，与我国比较存在显着的结构性距离。

03 种姓和崇奉

除了教育系统和工作途径的差异，更深层次的社会文明结构，也以一种更荫蔽但实践的方法影响着人才在硅谷的生态位。这并非关乎智力或创造力，而是关乎文明冲突与交融的本钱。

一个无法逃避的问题是印度的种姓准则。虽然在法律上被废弃，但其作为一种千年文明惯性，仍然在海外印度社区中投下暗影。其影响并非体现在阻止立异思维，而是更直接地体现在职场人际关系上。

近年来，硅谷科技公司内部爆出多起与种姓相关的轻视诉讼，其间最著名的就是思科公司（Cisco）的事例，一名“达利特”（即所谓“贱民”）工程师宣称自己因种姓身份而遭到两位“婆罗门”上司的架空和镇压。

这类事情提醒了一个严酷的实际：一些印度裔办理者会将本乡的社会等级观念带入硅谷，在招聘、提升和日常工作中，不自觉地偏袒或轻视具有特定种姓布景的同胞。

这种依据身世的“圈子文明”和内部轻视链，严峻腐蚀了硅谷所标榜的精英主义和机会均等的准则，破坏了团队内部的信赖与协作，关于需求高度协同、思维磕碰的顶尖AI研讨团队而言，其破坏性尤为巨大。

与之相关的，是宗教崇奉带来的文明隔膜。印度裔职工的宗教崇奉一般十分忠诚且多元，如印度教、锡克教、伊斯兰教等。这些崇奉带来了丰厚的文明，但也伴跟着严厉的饮食戒律、固定的祈求时刻以及频频的宗教节日，这些都与硅谷干流的、高度世俗化的工作和交际文明存在必定的张力。

团队聚餐需求考虑杂乱的素食需求，下班后的酒吧交际文明或许与部分职工的宗教忌讳相悖。这并非是说公司不能或不肯容纳，而是这种深入的文明差异，客观上在印度裔职工与公司其他集体之间，树立起了一道无形的墙，使得深度的交际交融变得愈加困难。

比较之下，来自亚洲其他国家，尤其是我国的研讨员，则呈现出显着的“低文明冲突”优势。他们中的绝大多数人没有激烈的宗教崇奉，或许说是实用主义的不可知论者。

这种世俗化的特征，使他们可以极快地融入硅谷以工作为中心的文明。他们没有饮食上的忌讳，可以无缝参与到任何方式的团队制作活动中；他们没有固定的宗教仪式需求参与，可以将更多的时刻和精力投入到工作和与搭档的非正式沟通中。

04 游戏规则产生改动

硅谷的人才地图重塑，并非是一个简略的“谁被谁扔掉”的故事。印度工程师没有被扔掉，他们在广阔的软件工程范畴仍然是不可或缺的中坚力气。但是，在决议未来技能走向的AI金字塔尖，游戏规则现已改动。这场革新的中心，是对“研讨型人才”的极度渴求。

我国，凭仗其巨大的受教育人口、对数理根底教育的极致强化、国家层面临科研的长时刻投入，以及一种鼓舞经过技能降服天然的文明驱动力，刚好构成了一个可以大规划、继续地向美国顶尖学府和AI实验室运送博士级研讨人才的强壮管道。

而印度，其教育系统和工作文明更倾向于培育优异的工程师、项目司理和商业首领。深层的社会结构和文明习气，也或许在微观上引导了人才流向更重视使用、履行和办理的范畴，而非充溢不确定性的根底研讨。

这两种形式并无肯定的好坏之分，它们仅仅在不同的技能年代，与硅谷的需求产生了不同程度的符合。

在传统IT年代，硅谷需求的是一支巨大的、纪律严明的“罗马军团”来制作和保护帝国的路途和修建，印度供给了最优异的战士和百夫长。

而在大模型年代，硅谷需求的是一小群可以创造火药、规划出全新战役机器的“达芬奇式”天才，我国的教育和人才系统，刚好在此时此刻，展示出了更强的造血才能。这就是硅谷“换血”背面，最实在而深入的逻辑。

本文来自微信大众号“直面AI”，作者：苗正 胡润，36氪经授权发布。