这几年，全球人工智能（AI）领域的人才分布发生了显著变化，数据一出来，格局的变化真是引人注目。美国的比例直接跃升至57%，而韩国仅为0.5%，中国的情况则超出了许多人的预期。这不仅仅是一个数字游戏，背后其实是各国如何培养人才、留住人才、并将人才有效利用的问题。
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美国对顶尖AI人才的吸引力一直很强，57%的全球精英AI人才选择到美国就业或发展。这个比例背后是美国强大的高等教育和科研机构的支撑，硅谷等地方薪酬高、设备先进、项目丰富，的确具备吸引全球顶尖人才的魅力。许多来自其他国家的研究者，早期可能在中国或欧洲的大学就读，毕业后则迅速转到美国的科研机构。尽管从2019年到2022年，美国在全球顶尖AI人才的吸纳比例有所下降，从65%降至57%，但仍然牢牢占据主导地位。
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这得益于美国成熟的人才市场、大量的私营投资和迅速落地的项目。比如，LinkedIn等平台上，美国AI领域的职位需求一直位居前列，人才流动便捷。与此相比，其他国家要抢夺人才就需要付出更多努力。美国的吸引力不仅仅在于高薪和先进的设备，更在于其人才生态和创新氛围，全球AI研究的焦点往往也向美国倾斜，论文质量和模型创新也大多来自那边。
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中国在AI人才的培养和输出方面，表现出乎很多人的意料。根据MacroPolo的追踪数据显示，到2022年，全球前20%的顶尖AI研究人员中，有47%本科是在中国接受教育的，比2019年的29%大幅上升。特别是前2%的顶尖人才中，出自中国的比例也从10%增加到了26%。这意味着中国已成为全球最大的AI人才输出国。近年来，中国高校在AI专业扩招，产学结合也日益深入，像清华大学、北京大学等名校培养的毕业生，很多直接进入企业进行研发。腾讯、阿里巴巴等大企业的AI团队不断壮大，从智能制造到大数据分析等多个领域，都需要大量人才。
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尽管一些人才流向了海外，特别是美国，但中国的保留率却逐渐提升。2022年的数据显示，28%的顶尖AI人才选择留在中国工作，这比之前的11%有了明显提升。中国庞大的人口和教育体系，以及政策对AI教育和产业化的支持，促使像北京、上海、广州、杭州等城市AI岗位需求不断增加。中国的研究人员数量也在迅速增长，从2015年不到一万到2024年预估达到5.2万，年复合增长率达到28.7%，这一增长速度在全球范围内都算得上是相当快的。与此同时，中国在专利和论文的输出上也稳步跟进。虽然人才输出看似是一个劣势，但中国一边输出，一边积累，凭借庞大的市场规模和快速的应用落地，形成了一个滚动发展的良性循环。与美国相比，中国在工作地选择上已逐渐缩小差距，从曾经的美国一家独大，到现在的中美竞争格局。
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韩国的AI人才储备则显得明显薄弱。2026年Element AI的全球报告显示，韩国的AI人才只有2551人，占全球比例仅为0.5%，在30个主要国家和地区中排名第22，甚至落后于一些『数字化』起步较晚的国家。这个数据发布后，韩国国内展开了不少讨论。早在AlphaGo比赛之后，韩国便意识到AI的重要性，学界和产业界纷纷加大投入，但由于人才基数较小，AI专业的招生名额有限，企业中的高端AI岗位也比较稀缺，导致不少毕业生或研究员选择前往美国等国家发展。
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斯坦福AI指数报告提到，韩国的AI人才密度自2016年以来已减少一半，净流出的情况在OECD国家中位居靠后。2023年，韩国经济人协会的报告也直指这一问题，人才短缺已成为制约韩国AI竞争力的瓶颈。韩国尽管拥有三星、SK海力士等全球知名企业，在『半导体』和电子领域具备一定优势，但在纯AI研究和应用方面，人才却始终跟不上节奏。为了改变这一局面，政府推出了培养100万数字人才计划，高校也成立了AI研究生院，但每年的招生名额有限，薪酬水平与国际差距较大，导致人才流失情况未能得到根本改善。韩国的这一困境也反映了起步晚、储备薄弱的现实，短期内想要缩小与美国和中国的差距，依然面临许多挑战。
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总体来看，全球AI人才的分布呈现出这样的格局：美国凭借吸纳能力保持优势，中国则通过培养和市场力量迅速追赶，韩国则在低位奋力突围。随着数据的不断更新，未来几年的报告将继续印证这些趋势。美国的私营投资多，中国的研究规模大，而韩国的净流出问题依然没有得到有效遏制。
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各国在AI领域的实干，依赖政策、投资和教育的三管齐下。谁能够在这一竞争中步伐更稳，谁就能在全球技术格局中占据更有利的位置。人才流动的全球性与合作机会的增多，也意味着中美之间的交流没有断裂，韩国也在努力融入更大的国际网络。整体格局是动态变化的，但核心问题依然是各国如何把人才用好、留住、并培养出更多高水平的专业人才。对于技术竞争而言，谁准备得更充分，谁的体系与需求更契合，谁就能走得更远。
