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最近，关于“华人统治AI领域”讨论度很高：
Meta超智能实验室团队有50%来自中国；
英伟达CEO黄仁勋直言全球50%的AI研究人员是中国人；
马斯克xAI团队发布的Grok 4作战图，80%的面孔是华人学者。
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图 | Grok 4作战图
很明显，在AI这个最前沿的领域，华人科学家拥有日益增长的影响力，尤其是中国教育背景的研究人员成为AI领域的绝对主力。
这一说法并不夸张。
美国白宫CEA发布的《2025 AI人才报告》中也坦承，中国在AI人才培养规模上已经遥遥领先，这种“量产优势”让中国成为全球AI人才的“蓄水池”。
但是，美国在高端人才领域保持着明显优势，顶尖AI博士研究人员数量比中国多90%，全球顶尖AI实验室、机器学习模型和基础模型大多数在美国开发和训练，这种 “质量壁垒” 正是很多同学选择赴美留学的核心原因。
此外，《2025 AI人才报告》全景式地扫描了美国AI人才的现状，其人才缺口已经突破400万，这份长达128页的文件里，藏着所有计划赴美留学的同学都该划重点的信息。今天就带大家拆解这份报告的核心内容，看看在AI浪潮下，留学生们能抓住哪些新机遇？
AI 人才市场：冰火两重天的现状白宫这份报告毫不避讳地指出了美国AI人才缺口已经大到“拉响红色警报”。目前全美AI相关岗位空缺率高达36%，部分领域甚至出现“一才难求” 的局面。
CEA将AI相关的职业分为软件和硬件两大类。
软件领域包括AI算法和模型开发，涵盖数据管理、模型架构设计、算法优化、模型训练与微调等。这类岗位典型代表有机器学习工程师、软件工程师、研究科学家。
硬件领域包括整个AI硬件供应链的高技能岗位，比如数据中心的工程师、技术人员，半导体产业芯片设计、制造、封装（ATP）等环节的工程师。
当然，软件与硬件的界限并非泾渭分明。
“软件领域：需求跑赢供给的 “抢人战”
下图显示了美国每年包含 “自然语言处理” 和“神经网络” 等技能要求的岗位招聘数量：
2015-2023年，需要人工智能技能的岗位招聘数量增加了257%，远远超过同期整体职位增长率（52%）。这表明，AI软件人才的市场需求已进入高速扩张阶段，但供给却难以跟上。
像OpenAI、Google DeepMind这些知名的AI研发机构，对机器学习工程师、软件工程师、研究科学家等岗位的招聘需求一直居高不下。单个模型的训练成本可能超1亿美元，为了吸引顶尖AI人才，前沿人工智能实验室开出的劳动力报酬约占总成本的29-49%。
值得注意的是，生成式AI的爆发让“跨学科AI人才” 成为香饽饽。同时掌握AI技术和垂直领域知识（比如医疗、金融、自动驾驶）的复合型人才，薪资溢价可达 25%-30%。这对本科是生物、金融等专业，计划研究生阶段跨读AI相关专业的同学来说是个好信号。
“硬件领域：被低估的 “潜力股”
比起备受关注的AI软件领域，硬件方面的AI人才需求涉及多个行业，尤其是数据中心和半导体供应链。
早在2025年，美国数据中心交易的总投资规模达到 480 亿美元，但人才缺口严重，该行业人才需求将以3%的年复合增长率上升，尤其是在云计算领域。
然而，数据中心的绝大多数工作对应聘者的学历有较高要求，但当前的教育体系和市场供给远远跟不上行业增长的节奏。
半导体供应链的设计、制造、封装、测试等环节同样需要高端人才，超过50%的从业者至少需要拥有学士或研究生学历，但目前全球范围内的芯片工程师供给不足，导致芯片生产能力受限，进一步影响AI产业的发展。
国际学生：被点名的 “关键变量”近十年，美国高校授予的AI相关学位的数量都在急剧增加。学士学位授予量增长超过一倍，尤其计算机科学/信息科学占总增长的42%，硕士学位增长了71%，博士学位也增加了48% ，仍完全跟不上需求的脚步。
但报告中有一个关键信息，国际学生早已成为美国AI人才库的“主力军”，在计算机科学、数据科学等核心专业的研究生群体中，国际生占比超过58%。
“撑起半壁江山的真实数据
先来看硕士阶段，过去5年里，国际学生在美国获得了40%-60%的AI相关硕士学位，这意味着在美国高校每年培养的 AI 硕士人才中，近一半甚至更多都是来自其他国家的留学生。
博士阶段的数据就更惊人，在计算机科学博士项目中，国际学生占比高达65%，其中超过三分之二的博士论文聚焦AI前沿领域。
更关键的是，这些国际毕业生中，有73%会在毕业后留美工作至少5年，成为硅谷科技巨头和初创公司的核心力量。对比其他学科博士学位中，国际生通常仅占20%，AI领域对国际人才的依赖程度可见一斑。
“中国留学生的 “隐形优势”
在国际学生这个群体里，中国留学生的表现格外亮眼。根据MacroPolo分析，足足有四成的AI研究人才来自中国大学。2022年中国留学生在美国 AI 领域杰出研究人员中的占比已达到38%，甚至超过了美国本土毕业生的占比。
中国留学生凭借在国内打下的扎实数理基础，到美国后又能接触到前沿的科研资源和先进的研究方法，在AI领域的学术研究上不断取得突破。
很多中国留学生参与到美国高校和科研机构的AI项目中，从算法优化、模型改进到应用拓展，都发挥着关键作用。
图 | 由NeurIPS制作AI人才流动图
给留学生的实操建议“瞄准高需求专业
AI领域的专业非常广泛，根据美国国家教育统计中心（NCES）提供的数据，将与AI相关的学位划分为四个相关性类别：与AI软件直接相关、与AI软件间接相关、与AI硬件直接相关、与AI硬件间接相关。
下图为示例：
数据显示，计算机科学（AI方向）、数据科学、电子工程（半导体方向）、计算生物学这四个专业的毕业生，就业率和起薪都稳居前列。特别是计算生物学，作为AI与生命科学的交叉领域，岗位增长率高达127%。这也提醒大家选择专业时，可以考虑 "AI 软件+交叉学科" ，这种复合背景的人才在就业市场极度稀缺！
如果你数学基础扎实，但编程经验较少，可以考虑先从数学、统计学专业入手，在学习过程中逐步补充编程知识，后期再转向AI相关的应用方向。
要是你对硬件感兴趣，电子工程专业是个不错的选择，毕业后可以从事 AI 芯片设计、硬件系统开发等工作。
而对于已经有一定编程基础，且对 AI 算法和应用有浓厚兴趣的同学，直接选择计算机科学专业下的 AI 方向，能让你更专注地学习AI核心技术 。
“提前做好规划
计算机专业的申请热度和难度以肉眼可见的速度飞涨，甚至许多美国大学关闭“校内转CS”政策，只能“直申”，打破大家“曲线救国”的想法。
这就督促同学们最好在高中阶段就开始规划，提前摸清楚自己对CS哪个领域感兴趣，是人工智能、网络安全，还是软件工程、计算机系统等。
计算机专业需要强大数理计算能力，像一些高难度的数学课程必须有，学有余力的情况下多参加一些编程比赛、开源项目。
美国大学的计算机专业，不论是师资力量，还是就业环境、行业发展，在世界范围内都称得上有实力…
想申请计算机专业的小伙伴们面临的是一座更大的山，想要成功拿到offer，除了有过人的硬件成绩，课外活动、实习/科研项目等软实力也要能够在申请人中脱颖而出。
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