如果你關注最近硅谷的AI圈子，你會發現最近出現一個神奇的現象。

當國內都在學英語看文獻的時候，國外的AI圈子都說中文了！簡直是倒反天罡。

以Meta為例，如果你不會中文，都混不進核心團隊。

正式開會說英文，散會后大家集體用中文嘮嗑。

現在換老外懵圈了！

前幾周OpenAI一個會議，一進門，三百人的會場整個左小半邊都是華人。

更有趣的是，當華人成為AI頂尖人才的認證標簽后，連國內的開源模型也被老外偷師。

海外模型「偷師」傳說

Cursor最近剛發布2.0版本，并且推出了他們的第一個自研模型Composer。

但很快打臉就來了，網友發現Composer動不動就給他「說中文」。

在<think></think>包裹的思考過程中，Cursor這個所謂的自研模型說的都是中文。

這讓老外再一次懵B。

最有意思的是Windsurf，直接承認自己拿著GLM-4.6的定制版本進行微調和強化學習。

除了「頂級AI人才說中文」和「模型用國內開源大模型微調」這兩個主動選擇，現在連一些大佬都開始放棄OpenAI和Anthropic而被動選擇國內的開源模型。

為什么？因為模型量大管飽，性能還好，還便宜。

最近一個消息真的讓我們感覺老外現在不僅不迷信OpenAI等閉源模型，而且紛紛開始選擇國內的模型了。

比如Chamath Palihapitiya表示，他的團隊將大量工作負載遷移到了Kimi K2，因為它的性能顯著更好，而且比 OpenAI和Anthropic 都便宜得多。

這哥們是美國知名的企業家和投資人，他的表態還是能夠說明一個問題：

國內開源大模型，是真的香！

不過評論區還是有些冷靜的聲音，說這哥們早期投資了Groq（不是馬斯克哪個Grok）。

而這次他們團隊從Bedrock（據說是前20大客戶）遷移到Groq上的Kimi K2，因為模型的性能更優！

但背后其實可能為了宣傳Groq的服務。

這次Cursor為什么在思考過程頻繁「說中文」，網友們也總結出兩個主要原因：

1. 自研難度與成本過高。

以Cursor的資源體量，從零預訓練一套強模型的可能性很小，更像是在開源的SOTA智能體模型上做二次訓練；因此出現「說中文」的情況并不奇怪，這更像底座與訓練數據選擇的結果。

2. Composer的滯后與避戰。

Composer大概率是用「幾個月前」的開源SOTA做微調，但大模型迭代極快：等推向市場時底層已落后。于是既不愿與當下最新的開源SOTA正面對比，又對底層細節諱莫如深；即便融資可觀，仍難擺脫「更多是個殼子」的質疑。

總之還是一句話，國內的開源模型，真香。

從國外數據網站的統計數據就能看出來。

在能力這塊，國內開源穩居第一梯隊

在Artificial Analysis Intelligence指數榜單上，除了排在前幾名是閉源的OpenAI的GPT-5、谷歌的Gemini 2.5、xAI的Grok、Anthropic的Claude 4.5以外，緊隨其后的都是開源模型。

而且，大部分都是國內模型：MiniMax-M2、DeepSeek-V3.1、Qwen3-235B-A22B、GLM-4.6、Kimi K2。

而開源老祖Meta的Llama，以及相關的微調版本，都得排到他們后邊。

而在Coding指數榜單上，依然如此，DeepSeek V3.1要比谷歌的Gemini 2.5 Pro還要好。

智能體榜單上，Kimi、GLM和Qwen也排到了前列。

如果按照開源和閉源劃分，全球AI模型的能力中，開源真的很能打。

不要忘了，這只是能力榜單，如果再考慮國內開源模型的價格，確實就真香了。

在隨著時間，AI能力增長這件事情上，雖然OpenAI一直遙遙領先，但MiniMax、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi追改的速度一點都沒有落下。

這波AI浪潮，不僅改變了世界科技的走向，甚至對于人才標簽的認知也同樣被改寫。

說起來，能把單一頂級人才的薪酬公開喊價到上億美金，也就是前段時間Meta的扎克伯格首創的。

硅谷頂級華人有哪些？

首先是Meta。

在剛組建幾個月的超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs）中，最初的44人團隊里差不多有一半都是華人。

其中，趙晟佳和后來加入的宋飏，分別出任首席科學家和研究負責人。

擴展閱讀：黃仁勛說的對！Meta絕密AGI夢之隊曝光，44人天團一半來自中國

MSL首席科學家，趙晟佳（Shengjia Zhao）。

趙晟佳本科畢業于清華大學，斯坦福大學計算機科學博士學位。

2022年6月畢業后就加入了OpenAI技術團隊。工作經驗僅有3年的他，履歷上已有了多項輝煌戰果。

還在OpenAI時，他是多項里程碑式突破背后的關鍵人物。

• 引爆全球AI浪潮的ChatGPT的初始團隊成員
• GPT-4的核心貢獻者
• OpenAI首個AI推理模型o1的核心研究員，與OpenAI聯合創始人Ilya Sutskever一同被列為「奠基貢獻者」
• 深度參與mini系列的構建，包括4.1和o3
• 負責OpenAI合成數據團隊

作為開啟AI「思考」能力的第一個推理模型，o1的成功，直接推動了整個行業在「思維鏈」技術上的發展熱潮。

MSL研究負責人，宋飏（Yang Song）。

宋飏本科就讀于清華大學數理基礎科學班，博士畢業于斯坦福計算機科學專業，研究方向聚焦生成模型與多模態推理。

在學術界，他以「擴散模型」研究聞名，是該領域的技術奠基者之一。

他曾在谷歌大腦、Uber ATG、微軟研究院等機構實習，有豐富的工業與理論背景。

2022年加入OpenAI后，他組建「戰略探索」團隊，圍繞更大規模、更復雜數據、更高維模態進行方法論探索與系統落地。

相比Meta，OpenAI團隊里的華人其實更多。

每逢重磅發布，從長長的貢獻者名單到直播現場，都少不了華人科學家的身影。

不過，擔任高管職位的，就只有首席研究官陳信翰（Mark Chen）了。

陳信翰的母親邱瀞德是臺灣清華大學教授，現任信息系統與應用研究所所長；父親陳建任曾任聯亞光電董事長。

他高中時曾隨家人從美國回臺。在新竹實驗中學的雙語部就讀時，他接連在數學競賽AMC10、AMC12和AIME中取得滿分，并憑此優異成績進入麻省理工學院（MIT）。

在MIT獲得數學和計算機科學雙學位后，陳信翰進入一家自營交易公司從事量化投資工作，負責為股票和期貨開發機器學習算法。

在OpenAI的七年時間里，陳信翰從研究科學家逐步晉升為首席研究官，負責模型開發和公司整體研究工作。

在此期間，他領導了多項里程碑式的項目，包括o1系推理模型、文本到圖像模型DALL-E，以及融入視覺感知的GPT-4等等。

值得一提的是，剛剛憑借突破性進展登上Nature封面的谷歌量子人工智能團隊，他們的處理器總監Yu Chen也是華人。

Yu Chen先后在中國科學技術大學獲得物理學理學學士學位，在明尼蘇達大學獲得凝聚態物理學博士學位。

在加州大學圣巴巴拉分校做了4年博士后研究后，他于2014年加入谷歌，擔任量子研究科學家。

除了這些AI頂級人才，還有很多耳熟能詳的華人大佬。

比如英偉達的CEO 黃仁勛、AMD的CEO 蘇姿豐、英特爾的陳立武等等。

開源「電廠」，好用又便宜

除了人才和模型訓練，很多提供API的平臺公司，也紛紛接入國內的開源模型。

比如Vercel的老板Guillermo Rauch就表示，鑒于GLM-4.6的出色表現，「在nextjs.org/evals中排名第三，并且是前五名中唯一的開源模型」。

現在，他們不僅提供GLM-4.6的API服務，而且價格也是最低的。

10月22日，Airbnb CEO Brian Chesky在采訪中表示，Airbnb的客服AI現在由13個模型組成。

關鍵是，他公開承認Airbnb「在很大程度上依賴Qwen來支持AI客服。」

甚至表示Qwen比OpenAI的產品更好更便宜。

除了這些平臺類公司無需開發基礎以外，像Cursor這種一直被喊套殼的公司，想要從零開始預訓練一個模型花費不菲，而且是針對Coding領域的特定模型，純粹預訓練得不償失，那該在怎么辦？

就像網友們說的，最好的辦法就是找一個開源模型去微調。

那現在全世界開源領域最好的模型也就是國內耳熟能詳的那幾家了。

而且不僅開源，并且開源選擇的協議都是最友好的。

網友們還在Windsurf中直給提問，你是誰，誰開發了你？

Windsurf的模型直接回答我就是「GLM」～

如果說AI是新時代的電力，那么以上這些跡象正在表明，我們正在從「世界工廠」轉變為AI的「世界電廠」。

通過開源，我們正在搶占全球AI時代的基礎設施定義權。

當一個開源的中國模型能提供80%的性能，而成本只有20%時，選擇是顯而易見的。

當這個模型能提供100%甚至110%的性能（如DeepSeek-V3.1在編碼上的表現），而成本依然低廉時，它就從「備選項」變成「最優解」。

Cursor被網友抓包時的尷尬，恰恰暴露了硅谷開發者的一種矛盾心態：身體可能很誠實地擁抱中國模型，但在宣傳上仍試圖維持「硅谷原創」的政治正確。

最后總結一下，「倒反天罡」的不僅是AI人才中華人的占比，更重要的技術流向。

當硅谷的工程師們為了優化成本和性能，不得不開始研究GLM和Qwen的文檔時，這場關于下一代AI技術浪潮的牌局，才算真正進入了最精彩的下半場。

One More Thing

不過我們也不能「高興」太早，在AI領域的人才上，華人現在是一種標簽。

但是，如果看看各個大科技公司的CEO，你會發現，印度老哥們也不甘示弱。

比如谷歌的CEO劈柴哥，Sundar Pichai。

比如微軟的CEO，納德拉Satya Nadella。

比如IBM的CEO，Arvind Krishna。

比如Adobe的CEO，Shantanu Narayen。

比如霍尼韋爾的CEO，Vimal Kapur。

以上這些CEO們都是印度老哥，其中不乏AI科技領域的掌舵人，比如劈柴哥和納德拉。