斯坦福追踪356名DeepSeek研究者，结论让人震惊

lymm2003

斯坦福追踪356名DeepSeek研究者

聊AGI竞赛，大家习惯把焦点放在算力和数据上——谁的卡多、谁的语料好。但有一个更慢、也更难补的变量，常被忽略：谁能持续造出、并留住一支能做前沿模型的研究团队。

6月，斯坦福胡佛研究所联合该校以人为本人工智能研究院（HAI），发布了一份白皮书，专门拿这个变量做了一次“人才X光”。它追踪了DeepSeek七篇核心论文背后356名研发人员的完整职业轨迹——从哪里读书、在哪工作、又去了哪。

结论挺反直觉，也挺扎心：美国能卡住的，是“中国顶尖人才来不来美国”这道入口；但它拦不住的，是中国本土那条已经能独立产出前沿模型核心贡献者的供应链。这两件事，是两个完全不同的问题——而美国当下的辩论，大多只盯着前一个。

一、一份356人的“人才档案”

先说这份报告做了什么。

去年这家机构出过第一版，追踪了DeepSeek五篇论文背后的223人。今年把范围扩到七篇（新增2025年12月的V3.2和2026年4月的V4），作者池增长到356人，其中282人能通过学术数据库OpenAlex拼出完整的机构履历，最早能追到1989年。

方法上有个重要调整：这次只统计研发和工程团队，把数据标注、商务、合规的人都剔除了。按这个可比口径算（去年对应是215人），团队一年扩张了57%——最近两篇论文在14个月里净增141名贡献者，同期只走了33人，招进来4个、才走1个。

团队还呈现出一种稳定的“双轨制”：31个人出现在全部七篇论文上，报告称之为“核心团队”；另有47人出现在六篇。这两拨构成了一个“什么都参与”的稳定内核。与之相对，是大量“打一枪”的轮换贡献者——136人只出现在一篇论文上，占了38.2%（这个比例去年才10.3%）。一句话：团队的增长几乎全来自轮换的外圈，而那个核心，始终是那31个人，一个没丢。

二、53.5%：从来没离开过中国

报告最核心的那个数字，和去年相比几乎没变——这恰恰说明它是个稳定的结构性特征，不是偶然。

在271位有机构记录的研究者里，145人(53.5%)在整个有记录的职业生涯里，从未与任何中国以外的机构产生过关联：没在海外求过学，没在海外发过论文，没在海外任过职（去年这个数是55.2%）。

放到核心团队看，冲击更直接：31位核心研究者里，有10人从未离开中国。也就是说，一个在推理能力上对标OpenAI o1的前沿模型(DeepSeek-R1)，约三分之一最核心的贡献者，完全由中国本土的教育和研究体系培养，没碰过任何国际研究环境。

撑起这条本土管道的机构网络，过去一年还在快速扩张。中国科学院及其170个下属机构组成的网络，关联研究者从去年的53人翻倍到104人，覆盖了整个作者池的37%；清华从16人涨到46人，接近200%的增幅；浙大从8到25，北大从21到29。一些去年还很边缘的学校迅速冒头：东南大学从1人到15，北航从3到14，兰州大学从0到10。人才供给来自一张相当宽的中国高校网络，远不是几所名校的专利。

三、119年：美国“留不住”的那批最强的人

但故事还有另一面，而且这一面对美国更不好受。

报告专门分析了那80位有过美国机构经历的研究者，发现他们恰恰是整个作者池里学术成就最高的一群：平均被引用4108次、中位h指数16.5，比核心团队还高。问题是，他们中的大多数，现在都在中国。

而且这不是“来美国镀层金就走”那么简单。报告对“美国经历”做了重大修正：去年数据里63.3%的人只有一年美国经历，今年这个比例降到35%，近半数(48.8%)待了2到4年，16.3%待了五年以上。换句话说，他们在美国扎得更深、待得更久，塑造性更强——可还是回去了。

最能说明问题的，是13位长期驻美研究者：他们累计在美国机构待了119年以上，其中9人最终回了中国。有一位辗转Beth Israel、洛克菲勒、MIT、贝勒医学院、UCSD整整18年，最后回到海南医科大学；另一位在美国待了28年、有近3万次引用，留下了——但这是少数。一个关键发现是：在美国待得越久，回去的概率并没有变低。报告用了一个略沉的词来形容：这已经不太像“人才环流”，更接近中国这边的“人才净流入”。

报告在这里很克制地替美国留了余地：不应假设这些人离开美国是因为“想回去”——很多人可能是因为美国的签证制度让留下来变得太难、太贵、太不确定。一个中国研究者今天申请职业移民绿卡，排期接近五年还在变长；2025年9月新增的每份H-1B申请10万美元费用和高薪优先抽签，又把博士后和应届博士推到了队伍最后。

四、被低估的不只是“本土”，还有这支队伍的成色

顺带，这份数据也回应了去年那个流行说法：DeepSeek是靠一帮没什么经验的应届博士做出来的。

这话梁文峰自己2025年走红时对36氪说过——核心技术岗大多由工作一两年的研究者填充，招人看的是“热情和好奇心”。但数据显示，这支队伍已经相当成熟：全体作者的中位引用量从249翻倍到681，均值761，整条分布曲线整体上移；核心团队的平均引用量从1504跳到2470，涨了59%。

和美国头部实验室的横向对比更有意思。OpenAI的894名作者平均引用2481.5，看着跟DeepSeek不相上下——但它的中位数只有100.5，均值是中位数的25倍，中位h指数只有2。这种极端的“头重脚轻”，说明是少数超级明星把整体均值拉了上去。相比之下，Anthropic和谷歌的中位引用分别只有各自均值的15%和20%，而DeepSeek是35%。翻译一下：DeepSeek这支队伍的学术影响力在内部分布得更均匀、整体水位更高，对个别明星的依赖更低。（需要说明，这是学术引用层面的画像，不直接等同于工程产出或模型能力本身。）

五、两个问题，一场只讨论了一半的辩论

把这些拼起来，报告把美国面临的困境拆成了两个互相独立的挑战——这也是它最值得带走的判断。

第一个是“留存”。那80位经美国体系训练的顶尖研究者，带着在美国积累的方法、人脉和学术资本回了中国。这个问题，理论上签证和移民政策能使上劲——报告说，70.3%的回流率被美国当成了“风景的固定特征”，但它其实是个可以撬动的变量：绿卡排期、博士后签证的不确定、STEM人才缺乏长期留美通道，这些都是能改的。

第二个挑战更棘手：那53.5%从未离开中国的人，完全关于“签证和准入”的政策都影响不到他们。10位核心成员在没有任何海外经历的情况下，参与造出了一个前沿模型。这条本土供应链一旦成立，“靠限制人才流动来保住技术优势”这个策略，就直接少了一半靶子——而且已经随人转移的知识，没法靠事后收紧出口管制追回来。报告给这个问题指的方向是美国自身的K-12和理工科高等教育改革，但也承认这是个长期慢工程。

报告说得很直白：这是两个需要完全不同政策工具的问题，而目前美国内部的辩论，大多只围绕第一个展开。

结语

回到开头那个被忽略的变量。

如果AGI竞赛的关键之一，真的是“谁能最快组建并维持一支前沿研究团队”，那么这份报告给出的，是一个不太轻松的坐标：过去一年，中国把清华的贡献者人数从16推到46，把中科院网络的覆盖翻了一倍，团队整体扩张57%，而核心班底一人未丢——与此同时，它还在持续“回收”那些在美国深耕多年、带着一身本事回来的人。更扎心：美国能卡住的，是中国顶尖人才赴美这条入口；但一条能独立产出前沿模型贡献者的人才体系，需要几十年的积累才能长成。这份报告想说的是，这种积累，在中国这边已经基本完成，正在进入产出加速期。

当然，这是一份美方智库基于公开论文署名做的分析，看的是学术轨迹，未必等同于真实的工程实力对比，它的数学结论也带着自己的立场。但它至少把一件事摆上了台面：在所有人盯着算力和数据的时候，人才这条“底盘”，可能才是这场竞赛里最慢速、却最难追回的部分。

lyzsuper

后面还有具身智能，这个产业链更加全在国内

半江瑟瑟半江红

lyzsuper 发表于 2026-6-22 20:06
后面还有具身智能，这个产业链更加全在国内

具身机器人的关键空心杯电机和微型减速器只有⏰现在有企业可以提供商业级产品，日欧那几家都凋零了
所以有弱智吹马一龙的擎天柱和三星动力时候我都忍不住想笑，没⏰这玩意动都动不起来，越吹越给⏰送钱

—— 来自 HUAWEI SGU-AL10, Android 12, 鹅球 v3.5.99

杀人鲸

这篇东西AI的成分是不是有点太高了？

—— 来自 S1Fun

yoki42

这是ai总结的吧

—— 来自 鹅球 v3.5.99

samfs

我感觉这两天 DeepSeek 又变聪明了，一次过的概率大幅增加，但也出现了一些 Bug，比如编程的时候突然变成英文，或者写着写着突然停了

千千千千鸟

AI文章用AI解读概括好吧，使用网页版dsv4p

观点一：外界在AGI竞赛上关注错了重点，真正决定胜负的是“能不能持续攒出一支稳定的顶尖团队”。

    理由/数据支撑：

        这篇文章本身就是证据。它用一整份斯坦福的详细报告来证明，“人才队伍的组建和保留能力”是一个值得严肃对待的关键变量，而以往这个变量被严重低估了。

        文章点明，算力和数据是大家常吵的，但团队建设这件事更慢、更难补。一旦落后，要追回来的时间成本远高于买卡或者搜集数据。

    作者想表达的深意：
    这是在给整个讨论定调子。作者想扭转读者的认知：别总盯着硬件和语料了，那些短期的优势劣势可能没那么重要。真正的竞争是一个长周期的组织行为学问题——看谁能源源不断地吸引、留下并稳住一支能打硬仗的研究队伍。这个层面如果输了，其他都是虚的。

观点二：中国已经建成了一条可以完全独立运作、不依赖西方的顶尖AI人才生产线。

    理由/数据支撑：

        “53.5%”这个硬核数字：在能追溯背景的271名研究者中，超过一半的人，整个职业生涯没有任何海外经历。没留学、没在海外工作过、没和国外机构发过论文。

        核心团队的证据：在论文里出现次数最多、最核心的31个人里，有10个是纯粹的“国产”人才。这说明做出比肩美国最顶尖模型的核心贡献者中，有三分之一完全由中国自己的体系从头培养。

        供给网络在加速扩张：过去一年，为DeepSeek输送人才的本土机构网络急剧膨胀。中科院关联人数从53翻倍到104；清华从16人暴涨到46人，增幅近200%；北大、浙大等都有大幅增长，甚至东南大学、兰州大学这些以前的“边缘”院校也贡献了十几个人。这不是几个天才的偶然，而是一张覆盖全国的宽网络在高效运转。

    作者想表达的深意：
    这是在破解一个根深蒂固的假设——“只要切断技术交流，中国就跟不上”。作者用数据说：这个想法过时了。对付一个能自循环的本土体系，美国的签证限制、知识封锁这些工具，像一拳打在空气里，完全无效。这套体系一旦建成，就成了永久性的基础能力，外部再也卡不住。

观点三：美国不仅在战略上挡不住中国本土人才，甚至连自己体系里精心培养的最顶尖华人研究者，也正在“系统性流失”回中国。

    理由/数据支撑：

        走的是最顶尖的那批人：那80位有过美国经历的研究者，是整个DeepSeek团队里学术指标最高的一群，平均被引用数、h指数比核心团队还高。这证明了美国体系曾给他们最好的训练。

        并非“镀金”，而是深度浸润后回国：打破了“混个经历就走”的看法。近一半（48.8%）的人在美国扎扎实实待了2到4年，还有16.3%待了5年以上。他们深度吸收了美国的那套方法、人脉和资本，然后回去了。

        一份扎心的“总账”和极端案例：报告追踪了13位长期待在美国的研究者，总时长119年，最终9人回到中国。文章举了具体的例子：有人在哈佛、MIT等机构辗转18年后，回到了一所中国地方医科大学。数据还显示，在美国待得越久，回去的概率并没有降低。

        美国自己的政策在帮倒忙：报告推测，很多人离开可能不是主动想走，而是被美国繁琐、不确定的签证制度逼走的。例如职业移民绿卡排期长达5年，H-1B工作签证的规则（如10万美元费用和高薪优先抽签）把博士后、应届博士挤到了队伍最后，让他们留美太难、太贵。

    作者想表达的深意：
    这层是专门戳美国痛处的。作者想揭示一个残酷的逆转：美国正在从一个“人才吸引器”变成一个“昂贵的人才孵化器”，培养出顶尖高手，却因自己的政策把人推走，让中国摘了果子。这不是公平的“人才环流”，而是对美国单向的“人才失血”。其战略失策程度，不亚于技术本身的落后。

观点四：别再用“一群有热情的应届生”来看轻DeepSeek，它背后是一支学术功底扎实、结构更健康的“正规军”。

    理由/数据支撑：

        团队在快速成熟：一年里，全体作者的学术影响力中位数翻了一倍，核心团队的指标也涨了59%。他们不是止步不前，而是在快速升级。

        同OpenAI的关键对比：这是一个非常巧妙的数据分析。OpenAI作者的平均引用数虽然高，但中位数极低，导致平均值是中位数的25倍。这说明OpenAI的成就是被极少数超级明星科学家拉起来的，内部水平极度不均衡。反观DeepSeek，这个比例只有3倍左右，分布更平均、更健康。这意味着DeepSeek的整体研究实力更强，对少数天才的依赖更低。

    作者想表达的深意：
    这是在摧毁对手的“神话”，建立自己的“合理性”。作者通过一个简单的数据维度，向读者传达一个颠覆性的认知：从组织模式上看，依赖稳定体系的DeepSeek可能比依赖少数天才的OpenAI更具长期竞争力。如果AGI是一场马拉松，体系驱动的队伍后劲可能远比天才驱动的队伍强。

观点五（全文核心战略结论）：美国的困局是两个性质完全不同的挑战，而现在所有的政策和辩论，都只在试图处理第一个，对第二个完全失焦、束手无策。

    理由/数据支撑：

        第一重挑战：人才的“留存”问题。也就是观点三里说的，怎么留住那些在美国体系里培养的人。这个问题，理论上是可以通过调整签证、移民等政策去解决的。

        第二重挑战：中国的“本土供应链”问题。也就是观点二里说的，那条完全独立于西方的人才生产线。签证、出口管制这些政策工具，对这个体系的运转起不到任何作用。报告给的唯一解方是美国自己内部漫长而艰难的K-12和高等教育改革。

    作者想表达的深意：
    这是全文的最终判断，是写给美国决策者的一盆冷水。作者想表达一种战略上的无力感：你们现在吵得最凶、所有收紧政策的努力，瞄准的都是那个相对小、相对可控的“漏水口”。而对于旁边那条已经自己涨起来、汹涌澎湃的“本土大河”，你们连基本的讨论框架都还没建立。美国的战略反应，不仅可能无效，甚至可能完全搞错了战场。

adia

ai话题
ai写文
ai回复 — now！

—— 来自 OPPO PLJ110, Android 16, 鹅球 v3.5.99

a317216007

以后泥潭是不是就可以不需要活人了，AI写文，AI转载，AI回复，AI论战

daohao

建议狗叔开个龙虾专区 美美收10块钱注册费

论坛助手,iPhone

七千星

接下来是AI爱讨论和AI小黑屋

宮脇咲良

七千星 发表于 2026-6-22 22:15
接下来是AI爱讨论和AI小黑屋

AI狗叔把AI爱讨论关进AI小黑屋

拜拜

ai 会捐款吗？

c月光咖啡

我查了一下，原文是有的

https://www.hoover.org/research/update-deepseek-ai-and-the-great-talent-competition

Key Takeaways: 

The author pool grew from 223 to 356 researchers in one year, even with a stricter inclusion criterion, while the 31-member Key Team that appears on all seven papers held steady in size.

Of researchers with known affiliations, 53.5 percent (145 of 271) have spent their entire recorded careers at Chinese institutions, down slightly from 55.2 percent a year earlier. Ten of the 31 Key Team members are in this group.

DeepSeek's researchers became more cited, not less. Median citations for the full pool more than doubled, from 249 to 681, and the Key Team's median rose from roughly 700 to 1,200, reflecting, in part, how quickly the field absorbed DeepSeek's 2025 output. 

Among internationally mobile contributors, 70.3 percent ended up in China. Of the 13 who spent five or more years in the United States, most returned, and length of U.S. exposure did not predict whether they stayed.

       

The 80 researchers with any U.S. affiliation are the most accomplished cohort in the pool, averaging 4,108 citations. Most are now in China, carrying methods and credentials built inside the U.S. research system.



里面点下载可以下全文pdf

—— 来自 HONOR MAA-AN10, Android 16, 鹅球 v3.5.99-debug

烦不烦

千千千千鸟 发表于 2026-6-22 21:53
AI文章用AI解读概括好吧，使用网页版dsv4p

观点一：外界在AGI竞赛上关注错了重点，真正决定胜负的是“能不 ...

你这总结比原文还长呐

ymm1030

烦不烦 发表于 2026-6-23 08:45
你这总结比原文还长呐

毕竟是要引用原文的嘛

千千千千鸟

烦不烦 发表于 2026-6-23 08:45
你这总结比原文还长呐

我就是觉得哪怕是以AI文章来说，原文的中文写得也非常难读

斑驳的阴影

ai翻译嘛
核心还是老美留不住人，也卡不住⏰人才培养的脖子


—— 来自 鹅球 v3.5.99

LastLaw

最能说明问题的，是13位长期驻美研究者：他们累计在美国机构待了119年以上，其中9人最终回了中国。
呆了119年，那很厉害了

拉菲露

以后真的实现了S1的名梗：除了你都是狗叔的马(a)甲(i)

咸丰帝

a317216007 发表于 2026-6-22 21:59
以后泥潭是不是就可以不需要活人了，AI写文，AI转载，AI回复，AI论战

好玩儿，真好玩儿

咸丰帝

LastLaw 发表于 2026-6-23 10:43
最能说明问题的，是13位长期驻美研究者：他们累计在美国机构待了119年以上，其中9人最终回了中国。
呆了119 ...

这种累积有啥意义

动如雷霆

咸丰帝 发表于 2026-6-23 11:18
这种累积有啥意义

平均每人在美国待了 9 年。也就是说，绝对不是单纯的不适应。

—— 来自 vivo V2454A, Android 16, 鹅球 v3.5.99

Promeus

咸丰帝 发表于 2026-6-23 11:18
这种累积有啥意义

平均待了接近十年的长期研究者纷纷润了的意义很明显

小妻水亚美

不是白皮你在美国拿钱可以，但是想要任何荣誉，没门。

—— 来自 vivo V2454DA, Android 16上的 S1Next-鹅版 v2.5.2

咸丰帝

动如雷霆 发表于 2026-6-23 11:21
平均每人在美国待了 9 年。也就是说，绝对不是单纯的不适应。

—— 来自 vivo V2454A, Android 16, 鹅球 ...

直接写平均不就好了吗，还要加起来

毒品

LastLaw 发表于 2026-6-23 10:43
最能说明问题的，是13位长期驻美研究者：他们累计在美国机构待了119年以上，其中9人最终回了中国。
呆了119 ...

13个人一共119年吧，每人9年多

爱撕衣魔刃

宮脇咲良 发表于 2026-6-23 06:55
AI狗叔把AI爱讨论关进AI小黑屋

AI狗第一件事就是先把狗刀了.jpg

張無忌

这文章太TM傲慢了，翻译成人类文字：
中国人居然能不靠我们美国就能做AI了

hdyhh1

这种看开头就知道是ai写的，每一行都是不加掩饰的ai味的臭狗屎有什么好讨论的吗？甚至还有人能看下去

—— 来自 S1Fun

Promeus

hdyhh1 发表于 2026-6-23 14:32
这种看开头就知道是ai写的，每一行都是不加掩饰的ai味的臭狗屎有什么好讨论的吗？甚至还有人能看下去

—— ...

这不一眼拿ai总结的英文原文

xing7673

張無忌 发表于 2026-6-23 14:19
这文章太TM傲慢了，翻译成人类文字：
中国人居然能不靠我们美国就能做AI了 ...

也不是傲慢，而是cnn之流的宣传一直是中国科技是偷来抢来的，是依赖我们的，这算是一种回应文