在曩昔的二十年里，硅谷的空氣中好像永久飄蕩著咖喱的香氣。從圣何塞到山景城，各大科技公司的辦公樓、咖啡館和通勤班車上，印度面孔和口音隨處可見。

他們以勤勉、高效和強壯的履行力，構建了互聯網年代的軟件帝國，從企業級處理方案到顧客使用程序，無處不有他們的奉獻。但是，一場深入的技能革命正在悄然改動這一切。跟著大言語模型（LLM）和生成式人工智能的鼓起，硅谷的人才天平正在產生系統性的歪斜。從前無處不在的印度工程師，在金字塔尖的比賽中，好像正被另一股力氣所替代。

01 華人科學家成為了硅谷AI開展的國家棟梁

依據美國保爾森基金會旗下智庫MacroPolo在2022年發布的一份追尋全球尖端人工智能人才的研討陳述，這一趨勢現已不容忽視。陳述顯現，2019年，在美國尖端人工智能研討組織中，具有本科我國國籍布景的研討人員占比為29%。僅僅三年后的2022年，這個數字飆升至47%。

該陳述的猜測模型顯現，到2025年，這一份額將會超越50%。這意味著，在美國最前沿、最具顛覆性的人工智能范疇，超越一半的頂尖智力奉獻，源自那些在我國完結根底教育的腦筋。

一個年代有一個年代的需求。硅谷的人才結構變遷，本質上是技能范式搬運的直接成果。問題也隨之而來：為什么在代碼為王的年代如虎添翼的印度人才，到了算法和模型為王的年代，好像“不香了”？

這是一個牽涉到教育系統、國家戰略甚至深層社會文明結構的雜亂議題。要了解這場“換血”，咱們有必要首要厘清兩個年代對人才的中心要求有何底子不同。

傳統的IT年代，大約從2000年延伸至2010年代晚期，是軟件工程的黃金年代。其間心使命是“完結”。無論是甲骨文的企業軟件、微軟的操作系統，仍是谷歌的搜索引擎和臉書的交際網絡，其背面的驅動力都是將一個現已明晰的商業邏輯或產品設想，經過代碼轉化為安穩、可擴展的軟件產品。

這個年代需求的是很多的、嫻熟把握特定編程言語（如Java, C++, Python）和開發結構的工程師。他們需求了解軟件開產生命周期，可以進行調試、保護和系統集成。

在這一波浪潮中，印度成為了最大的人才輸出國。這得益于幾個要害優勢。首要是言語，作為前英國殖民地，印度具有國際上最巨大的英語使用者集體，這為他們無縫對接到以英語為主導的全球IT工業供給了天然的便當。

其次是老練的IT練習系統，以印度理工學院（IITs）為代表的一批頂尖工程院校，以及像Infosys、TCS、Wipro這樣的大型IT服務公司樹立的內部練習機制，每年都能培育出數以十萬計符合工作標準的軟件工程師。

他們的結業生以厚實的工程根底和處理實踐問題的才能著稱。最終是本錢優勢，這使得美國公司可以以更低的本錢雇傭到相同合格的工程師，或許將很多的IT外包服務搬運到印度。這三者結合，使得印度工程師成為硅谷“國際工廠”里最受歡迎的“技能工人”。

02 換血的原因是什么？

但是，大言語模型敞開的AI年代，徹底改動了游戲規則。這個年代的中心使命不再是“完結”，而是“發現”和“創造”。其間心比賽力不再是誰能把代碼寫得更高效，而是誰能提出新的算法、規劃新的模型架構、了解并打破現有技能的理論鴻溝。

這要求從業者具有天壤之別的才能組合：深厚到令人害怕的數學功底，尤其是在線性代數、微積分、概率論和信息論等范疇；可以從第一性原理動身考慮問題的立異才能；以及在國際尖端學術會議（如NeurIPS, ICML, CVPR）上宣布高水平、同行評議論文所必需的謹慎研討才能。

這種人才，內工作界的畫像十分明晰：他們一般具有博士學位，尤其是在計算機科學、統計學或相關范疇的頂尖學府進修過。他們考慮的不是怎么用代碼完結一個功用，而是這個功用背面的數學原理是否可以被優化，模型的才能鴻溝在哪里，以及怎么創造出史無前例的新才能。

他們是科學家，需求在不同層面進行依據數學才能的第一性原理式的立異；而非單純的在現已樹立起來的結構下履行和優化的工程師。

OpenAI、Google DeepMind、Meta AI這些引領工作的組織，其間心團隊簡直完全由這樣布景的研討員組成。

并且在國際范圍內，遍地乌金 在线播放華人是參與和推進AI研討的最主要的力氣。依據斯坦福大學宣布的AI工作研討陳述，華人參與的AI論文被引證數量從2021年超越歐洲之后，就一向處于國際第一。而印度裔科學家的影響力只要華人的四分之一左右。

除了硅谷的科技巨子之外，我國國內的科研組織的影響力也是國際第一隊伍。清華大學，智源研討院，中科院，上海AI實驗室等國內AI科研組織的高引論文數量也是國際前列，比較硅谷大廠也毫不遜色。

當硅谷的需求從“嫻熟的工程師”轉變為“頂尖的研討員”時，人才的來歷管道也隨之產生了改動。硅谷巨子收羅的華裔AI研討人員份額不斷上升，僅僅AI科研成為硅谷“顯學”之后AI科學家從象牙塔向工業界外溢的一種正常體現。

而更深層次的原因，或許要從我國的教育文明上說起。我國的教育系統，尤其是其對根底科學和數學的重視，無意中為AI年代儲藏了很多“彈藥”。

華人集體的人才優勢首要源于厚實的教育根底。我國以及華人聚居的東亞區域一向以重視理工科教育著稱。在國際學生評價項目（PISA）中，東亞國家和區域的學生長時刻占有第一。

例如2022年PISA測驗中，新加坡、澳門、臺灣、香港等華人占多數的區域在數學、科學等科目上包辦了全球前列。這表明華人學生全體具有較強的數理根底才能。從小到大的數學和科學練習為他們后來從事AI等技能范疇打下了堅實根基。

我國國內的高考和比賽教育系統也強化了學生的理工素質，每年有大批優異學生進入國內外頂尖大學修讀計算機、工程等專業。據統計，我國學生赴美留學首選專業就是數學和計算機科學范疇，大約22.2%的在美我國留學生主修此類專業，比其他任何范疇都高 。這意味著我國每年向歐美高校運送很多未來AI范疇的人才。

這些學生在本科結業后，有相當大的一部分挑選前往美國攻讀研討生，特別是博士學位。依據美國國家科學基金會（NSF）的數據，多年來，我國一向是美國科學與工程范疇國際博士生來歷國的肯定第一名。

在2021年，頒發在美國大學就讀的國際學生的16694個科學與工程博士學位中，有5496個頒發了我國學生，占比高達33%。比較之下，頒發印度學生的博士學位為2572個。

在計算機科學這一AI中心范疇，距離相同顯著。這種巨大的博士生基數，自但是然地轉化為了尖端AI研討員的儲藏池。這些在普林斯頓、斯坦福、麻省理工、卡內基梅隆等大學完結博士學業的我國學生，結業后水到渠成地進入了硅谷的尖端AI實驗室，成為了推進技能前沿的中心力氣。

并且在我國文明中，學習被賦予了品德含義，“把握常識、努力學習被視為一種品德上的職責” 。華人家長遍及將子女的學業成果放在首位，以為考上名校、獲得高學歷是人生的重要方針 。

美國的一項針對華裔家庭的研討也發現，“華人文明對孩子學業體現有著高度希望”，華裔青少年在學業上的壓力和投入遍及高于其他族裔 。這種家長教育文明直接導致華人孩子在中小學階段就投入很多時刻學習數學、科學、編程等，為日后從事AI相關專業做好預備。

華人學生往往有“不能讓爸爸媽媽絕望”的心思動力，構成自我催促、刻苦研討的學習習氣 。這種勤勉努力的質量在后續的科研和工作中也體現為較強的研討精力和抗壓才能，即便這樣的艱苦根底研討工作在曾經并不必定能帶來十分可觀的收入。

與此相對，印度的教育和工作途徑則呈現出不同的現象。IITs無疑是國際一流的工程學院，其入學考試JEE（聯合入學考試）的難度和比賽劇烈程度聞名于世。但是，其培育方針和學生的工作希望，更多地導向了工程實踐和商業辦理，而非根底研討。

經過JEE考試需求的是在極大的時刻壓力下快速、精確地處理已知類型問題的才能，這是一種杰出的工程思維練習，但與需求長時刻、專心、開放式探究的研討思維有所不同。

關于大多數IITs的結業生來說，最理想的工作途徑是進入谷歌、微軟、高盛這樣的跨國公司擔任軟件工程師或技能司理，或許去美國頂尖商學院讀一個MBA，然后轉向咨詢或金融工作。

攻讀一個長達五到七年、充溢不確定性且初期收入菲薄的博士學位，在印度精英學生遍地乌金 在线播放中的吸引力，相對沒有那么遍及。這導致印度的頂尖人才，更多地流向了“使用層”和“辦理層”，而在需求十年磨一劍的“研討層”，其人才儲藏和輸出規劃，與我國比較存在顯著的結構性距離。

03 種姓和崇奉

除了教育系統和工作途徑的差異，更深層次的社會文明結構，也以一種更蔭蔽但實踐的方法影響著人才在硅谷的生態位。這并非關乎智力或創造力，而是關乎文明沖突與交融的本錢。

一個無法逃避的問題是印度的種姓準則。雖然在法律上被廢棄，但其作為一種千年文明慣性，仍然在海外印度社區中投下暗影。其影響并非體現在阻止立異思維，而是更直接地體現在職場人際關系上。

近年來，硅谷科技公司內部爆出多起與種姓相關的輕視訴訟，其間最著名的就是思科公司（Cisco）的事例，一名“達利特”（即所謂“賤民”）工程師宣稱自己因種姓身份而遭到兩位“婆羅門”上司的架空和鎮壓。

這類事情提醒了一個嚴酷的實際：一些印度裔辦理者會將本鄉的社會等級觀念帶入硅谷，在招聘、提升和日常工作中，不自覺地偏袒或輕視具有特定種姓布景的同胞。

這種依據身世的“圈子文明”和內部輕視鏈，嚴峻腐蝕了硅谷所標榜的精英主義和機會均等的準則，破壞了團隊內部的信賴與協作，關于需求高度協同、思維磕碰的頂尖AI研討團隊而言，其破壞性尤為巨大。

與之相關的，是宗教崇奉帶來的文明隔膜。印度裔職工的宗教崇奉一般十分忠誠且多元，如印度教、錫克教、伊斯蘭教等。這些崇奉帶來了豐厚的文明，但也伴跟著嚴厲的飲食戒律、固定的祈求時刻以及頻頻的宗教節日，這些都與硅谷干流的、高度世俗化的工作和交際文明存在必定的張力。

團隊聚餐需求考慮雜亂的素食需求，下班后的酒吧交際文明或許與部分職工的宗教忌諱相悖。這并非是說公司不能或不肯容納，而是這種深入的文明差異，客觀上在印度裔職工與公司其他集體之間，樹立起了一道無形的墻，使得深度的交際交融變得愈加困難。

比較之下，來自亞洲其他國家，尤其是我國的研討員，則呈現出顯著的“低文明沖突”優勢。他們中的絕大多數人沒有激烈的宗教崇奉，或許說是實用主義的不可知論者。

這種世俗化的特征，使他們可以極快地融入硅谷以工作為中心的文明。他們沒有飲食上的忌諱，可以無縫參與到任何方式的團隊制作活動中；他們沒有固定的宗教儀式需求參與，可以將更多的時刻和精力投入到工作和與搭檔的非正式溝通中。

04 游戲規則產生改動

硅谷的人才地圖重塑，并非是一個簡略的“誰被誰扔掉”的故事。印度工程師沒有被扔掉，他們在廣闊的軟件工程范疇仍然是不可或缺的中堅力氣。但是，在決議未來技能走向的AI金字塔尖，游戲規則現已改動。這場革新的中心，是對“研討型人才”的極度渴求。

我國，憑仗其巨大的受教育人口、對數理根底教育的極致強化、國家層面臨科研的長時刻投入，以及一種鼓舞經過技能降服天然的文明驅動力，剛好構成了一個可以大規劃、繼續地向美國頂尖學府和AI實驗室運送博士級研討人才的強壯管道。

而印度，其教育系統和工作文明更傾向于培育優異的工程師、項目司理和商業首領。深層的社會結構和文明習氣，也或許在微觀上引導了人才流向更重視使用、履行和辦理的范疇，而非充溢不確定性的根底研討。

這兩種形式并無肯定的好壞之分，它們僅僅在不同的技能年代，與硅谷的需求產生了不同程度的符合。

在傳統IT年代，硅谷需求的是一支巨大的、紀律嚴明的“羅馬軍團”來制作和保護帝國的路途和修建，印度供給了最優異的戰士和百夫長。

而在大模型年代，硅谷需求的是一小群可以創造火藥、規劃出全新戰役機器的“達芬奇式”天才，我國的教育和人才系統，剛好在此時此刻，展示出了更強的造血才能。這就是硅谷“換血”背面，最實在而深入的邏輯。

本文來自微信大眾號“直面AI”，作者：苗正 胡潤，36氪經授權發布。