行业人才结构变化 - 硅谷AI顶尖人才中华人比例显著提升，例如Meta新成立的超级智能实验室44人团队中近一半为华人[27] - OpenAI等重要AI公司的核心贡献者名单和会议现场也出现大量华人身影[3][37] - 华人科学家在关键项目中担任重要角色，如Meta首席科学家赵晟佳是ChatGPT初始团队成员和GPT-4核心贡献者[31]，研究负责人宋飏是扩散模型技术奠基者[35] 中国开源模型技术实力 - 在Artificial Analysis Intelligence指数榜单上，中国开源模型如MiniMax-M2、DeepSeek-V3.1、Qwen3-235B-A22B、GLM-4-6、Kimi K2等稳居第一梯队，超越Meta的Llama系列[15] - DeepSeek V3-1在Coding指数榜单上表现优于谷歌Gemini 2-5 Pro[17] - 在智能体榜单上，Kimi、GLM和Qwen也排名前列[19] 海外公司对中国模型的应用 - 知名投资人Chamath Palihapitiya团队将大量工作负载从Bedrock迁移到Kimi K2，因为性能更优且成本更低[11] - Cursor发布的Composer模型在思考过程中频繁使用中文，被质疑是基于中国开源模型微调[4][8] - Windsurf直接承认使用GLM-4-6的定制版本进行微调和强化学习[8][55] - Vercel提供GLM-4-6的API服务，因其在nextjs-org/evals中排名第三且是前五名中唯一的开源模型[47] - Airbnb的客服AI由13个模型组成，很大程度上依赖Qwen来支持，认为其比OpenAI产品更好更便宜[49] 成本与性能优势 - 中国开源模型能以20%的成本提供80%的性能，在某些领域如编码甚至能提供100%-110%的性能而成本依然低廉[57] - 自研模型难度与成本过高，使得海外公司更倾向于在开源SOTA模型上进行二次训练[14] - 模型量大管饱、性能好且价格便宜成为海外公司选择中国模型的主要原因[11]