斯坦福观点：从DeepSeek人员构成看中美AI人才竞争新格局

2025年初，中国AI企业DeepSeek发布R1大模型论文，以远低于OpenAI的算力成本实现对标o1模型的性能，引发全球震动。但当时外媒的主流舆论存在两个重要误区：一是认为DeepSeek的突破仅来自模仿而非原创创新；二是认为其研发团队年轻、缺乏经验，学术影响力不足。

然而，胡佛研究所和斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）团队发布的首份《DeepSeek AI人才与美国创新启示》报告，对支撑DeepSeek五篇核心论文的223位研究者的完整职业轨迹进行了追踪，得出的结论有力驳斥了上述观点。

2026年6月，团队发布更新版报告，将研究范围扩展至七篇核心论文，重点探讨几个问题：过去一年DeepSeek研发团队的规模与结构变化；中国本土AI人才管道的现状与持续创新能力；中美AI人才竞争格局的演变。先说报告结论：

• 中国已建成成熟、完整、具备持续创新能力的本土AI人才管道，能够独立培养支撑全球前沿大模型研发的核心人才，彻底驳斥了“中国AI创新只能依赖模仿或海归”的错误认知。
• DeepSeek研发团队已形成“核心固定+外围轮换”的双轨制组织模式，核心团队高度稳定，外围团队可快速扩张，具备持续高效产出前沿创新的组织能力。
• 美国基于“中国缺乏本土AI创新能力、只能依靠美国培养人才追赶”的竞争战略，已完全与现实证据脱节。单纯的签证收紧、出口管制等限制政策，无法解决美国在AI人才竞争中的核心问题。
• 美国在AI人才竞争中同时面临两大挑战：中国本土人才管道的自主创新能力持续提升，同时有美国经历的AI人才逐步回到中国，持续支撑中国AI企业的前沿创新。

相较于2025年版本，本次更新报告的研究范围进一步拓展，数据精度也实现了全面升级。核心论文从5篇扩展至7篇，新增2025年12月发布的DeepSeek V3.2与2026年4月发布的V4。

研究对象从全量署名作者调整为仅限科研与工程研发团队，排除数据标注、商务、合规等非研发岗位人员，更精准地匹配人才竞争分析的核心主体。全量研发贡献者规模从2025年可比口径的223人增长至356人。

报告发现一：DeepSeek团队规模大幅扩张，双轨制人才结构持续强化

报告完整拆解了DeepSeek研发团队的人员结构与流动规律。团队规模高速扩张，人才留存能力突出。14个月内净增141位核心贡献者，同期仅33位研究者退出，人员进出比超4:1，展现出强大的人才吸引力与留存力。

双轨制人才结构已完全成型，核心团队高度稳定。通过作者署名分布分析，报告揭示了DeepSeek独特的研发组织模式：31位研究者（占比8.7%）参与了全部7篇论文，构成“核心关键团队”，其规模与2025年持平，是持续开展前沿创新的核心支柱；另有47人参与6篇论文，与31人核心团队共同构成“核心固定轨道”。外围轮换轨道方面，215位研究者（占比60.4%）仅参与1至2篇论文，其中单篇贡献者达136人，占比从2025年的10.3%大幅攀升至38.2%。过去一年团队规模增长完全来自外围轮换轨道，核心固定团队未发生变动。

报告发现二：中国本土AI人才管道依然强劲，过半核心人才无任何海外经历

更新版报告再次验证并强化了2025年的核心结论——中国已建成完整、成熟且具备持续前沿创新能力的本土AI人才培养体系，彻底打破“中国AI创新只能依赖海归、只能模仿无法原创”的误区。

过半研发人才全程仅在中国机构任职。在271位职业轨迹完整的研究者中，53.5%（145人）整个职业生涯均在中国境内机构度过，从未在海外高校、企业或研究机构担任学术或工作职位，这一比例与2025年的55.2%基本持平。同时，97%的DeepSeek研发人员在其职业生涯中的某个阶段都至少曾与中国机构建立过明确合作关系。

核心关键团队中，三分之一无任何国际研究经历。最具颠覆性的发现来自31人的核心关键团队：其中10位研究者的职业生涯从未在境外接受训练、发表成果或任职。报告强调，正是这些完全由中国本土培养、无海外经历的研究者，作为核心贡献者打造出对标OpenAI o1的前沿大模型，以实证否定了“中国AI研究者无法原创创新”的错误认知。

中国本土人才培养体系已实现前沿创新的自主供给。上述数据表明，中国本土AI人才培养体系已能独立培养支撑全球前沿大模型研发的核心人才，无需依赖美国或其他西方国家的学术培养体系。任何基于“中国缺乏本土AI创新能力、只能依靠美国培养的人才实现追赶”的美国AI战略，已完全与现实脱节。

报告发现三：有美国经历的人才占比提升，中国就业吸引力逐步扩大

更新版报告通过更精准的职业轨迹数据，修正了2025年对DeepSeek人才美国经历的认知偏差，同时揭示了中美AI人才流动的规律及对美国的警示。

有美国机构任职经历的人才占比显著提升。29.5%（80人为样本）曾在美国高校、企业或研究机构任职，较2025年的24.4%明显上升。

2025年数据显示，63.3%有美国经历者仅在美国有1年任职记录，当时被认为短期交流；但更新版数据显示，仅35%的人在美停留不足1年，近半数停留2至4年，另有16.3%停留5年以上。报告指出，这些人才并非简单的短期访问者，而是深度融入美国AI研究体系，完整参与前沿研发工作，掌握了部分技术与研究方法。

报告以13位长期在美任职者为样本展开深度分析：这13人在美合计任职超119年，平均每人超9年，其中9人最终选择回国。这些回流并非“赴美学习后回国”的简单路径，而是经过多年多次国际流动后，将中国作为职业发展的核心阵地。报告指出，这些人才可能从美国带回了前沿技术知识、研究方法和行业经验，是未来美国通过收紧签证政策、强化出口管制所无法挽回的。

最后，报告指出美国当前面临两大单纯依靠限制政策无法解决的问题：一是中国本土AI人才培养体系已能独立产出支撑前沿模型研发的核心人才，无需依赖任何国家的培养体系；二是有美国经历的AI人才逐步回到中国，持续支撑中国AI企业的前沿创新。