Silicon Valley hat einen großen Personalwechsel erfahren. Von "Aufgabenlösern aus kleinen Städten" zu Top-AI-Forschern: Warum dominieren die Chinesen die AGI?

In den letzten zwanzig Jahren gehörte das Internet in Silicon Valley den Indern. Mit ihrer Fleißigkeit, Effizienz und starken Durchsetzungsvermögen haben sie das Softwareimperium der Internetzeit in Silicon Valley aufgebaut.

Aber mit dem Aufstieg der generativen KI verändert sich das Talentequilibrium in Silicon Valley systemisch. Die Chinesen werden zur wichtigsten Talentquelle im AGI-Sektor, ohne Widerspruch.

Schauen wir uns mal, wie hoch der "Chinesenanteil" in Silicon Valley ist:

Von den elf Mitgliedern des Gründungsteams des Super Intelligence Labs von Meta sind sieben Chinesen. Unter den ersten zwölf Mitgliedern von xAI sind fünf Chinesen, was einen Anteil von über 40 % ausmacht. Bei der Veröffentlichung von Grok 4 durch Elon Musk saßen neben ihm auch zwei Kernpersonen chinesischer Herkunft. Bei OpenAI sind sechs von den siebzehn Mitgliedern des Schlüsselteams Chinesen.

Kein Wunder, dass man sich darüber lustig macht: "Die Juden im Finanzwesen, die Chinesen in der AGI."

Noch interessanter ist, dass die Karrierewege dieser Spitzentalente fast wie aus einem Guss sind:

Die meisten von ihnen haben ihre Bachelor-Abschlüsse an Spitanstalten in China wie Tsinghua-Universität und Peking-Universität gemacht. Anschließend haben sie an renommierten Universitäten wie Princeton, Stanford, MIT und Carnegie Mellon promoviert und dann nahtlos in die führenden KI-Labore in Silicon Valley eingestiegen, um sich als treibende Kraft für die technologische Entwicklung zu etablieren. Dies ist fast zur stabilsten und effizientesten Talentförderungsmethode in der KI-Zeit geworden.

Dabei stellt sich eine spannende Frage: Wie kann ein Bildungssystem, das oft als "kreativitätsschwach" kritisiert wird, systematisch Spitzentalente ausbilden, die den technologischen Nebel durchdringen und den Weg zur AGI finden können?

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Chinesen werden zu den teuersten Talenten in den USA

In den KI-Abteilungen der Spitzen-Technologieunternehmen in Silicon Valley ist der Anteil der Chinesen unter den Kernmitgliedern erstaunlich hoch.

Der "Global AI Talent Tracker Report 2.0" der Paulson Foundation zeigt, dass 2022 in den besten 20 % der US-amerikanischen KI-Institutionen der Anteil der chinesischen Forscher 38 % erreichte, sogar höher als der der amerikanischen Einheimischen mit 37 %.

Wenn man sich die einzelnen Unternehmen näher ansieht, fällt der Einfluss der Chinesen noch deutlicher auf.

(1) Im Super Intelligence Lab von Meta machen Chinesen 64 % der ersten Kernmitglieder aus

Im Juli gründete Meta das Super Intelligence Lab, und der Anteil der Chinesen war auffällig. Von den elf ersten Kernmitgliedern hatten sieben chinesische Herkunft.

Fast alle von ihnen waren Techniker hinter den wichtigen technologischen und produktbezogenen Durchbrüchen von OpenAI:

Bi Shuchao: Mitentwickler des Sprachmodus von GPT - 4o und von o4 - mini, ehemaliger Leiter des multimodalen Nachtrainings bei OpenAI;

Chang Huiwen: Mitentwicklerin der Bildgenerierung von GPT - 4o, hat MaskGIT und die Muse Text - zu - Bild - Architektur bei Google erfunden;

Zhao Shengjia: Mitentwickler von ChatGPT, GPT - 4 und mehreren Mini - Modellen, ehemaliger Leiter des synthetischen Datenteams bei OpenAI.

Anschließend wuchs das Team auf über dreißig Mitglieder. In einer umlaufenden Liste von 44 Personen lag der Anteil der Chinesen fast bei der Hälfte. Laut Berichten der Zeitschrift "Wired" bot Meta für die Rekrutierung sogar ein Gehaltsangebot von 3 Milliarden US - Dollar über vier Jahre an, wobei über 1 Milliarde US - Dollar bereits im ersten Jahr gezahlt werden sollten.

(2) Im Gold - KI - Team von OpenAI machen Chinesen 35 % aus

Auch bei OpenAI ist der Anteil der Chinesen erstaunlich hoch.

Im November 2022 kam ChatGPT auf den Markt und erregte die Aufmerksamkeit der Welt. Von den 87 Mitgliedern des Hauptentwicklungsteams waren neun Chinesen, was 10,34 % ausmacht, und fünf von ihnen hatten ihre Bachelor - Abschlüsse an Hochschulen im chinesischen Festland gemacht.

Hinter den zahlreichen Produkten, die danach veröffentlicht wurden, waren ebenfalls viele chinesische Gesichter zu sehen:

Hinter GPT - 4 waren über dreißig Chinesen beteiligt. Von den neun Leitern des GPT - 4o mini - Teams waren fünf Chinesen. Von den dreizehn Mitgliedern des Entwicklungsteams von Sora waren vier Chinesen.

Letztes Jahr stellte OpenAI sein erstes eigenes multimodales Modell GPT - 4o vor. Von den siebzehn Mitgliedern des Schlüsselteams waren sechs Chinesen, die von Tsinghua-Universität, Peking-Universität, Shanghai Jiao Tong University und der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas stammten.

Bei der neuesten Präsentation von GPT - 5 waren auch dreimal chinesische Forscher zu sehen. Noch bemerkenswerter ist, dass Chinesen nun auch in die Leitungspositionen aufsteigen. Beispielsweise wurde Mark Chen, der 2018 bei OpenAI eingestiegen ist und an Kernprojekten wie DALL·E, GPT - 4 und o1 beteiligt war, inzwischen zum leitenden Forschungsdirektor ernannt.

(3) Musk's "chinesisches Brain Trust"

Auch bei xAI fehlen die Chinesen nicht in Musk's "Brain Trust".

Von den zwölf Mitgliedern des Gründungsteams waren fünf Chinesen, was einen Anteil von über 40 % ausmacht. Bei der Veröffentlichung von Grok 4 standen die beiden Kernmitglieder Tony Wu und Jimmy Ba zusammen mit Musk auf der Bühne.

Der erste ist Mitbegründer von xAI und hat bei Google DeepMind und OpenAI praktiziert. Der zweite ist der bekannte Erfinder des AdamW - Optimierungsalgorithmus, dessen Artikel über 210.000 Mal zitiert wurden und der bereits ein Renner in der akademischen Welt ist.

Daraus lässt sich schließen, dass die Chinesen zur wichtigsten Talentquelle in den Spitzen - KI - Labors von Silicon Valley geworden sind, ohne Zweifel.

Dies ist kein Zufall. Laut einem Bericht des Think Tanks MacroPolo machte 2019 der Anteil der Forscher mit chinesischer Bachelor - Nationalität in den US - amerikanischen Spitzen - KI - Forschungsinstitutionen 29 % aus. Nur drei Jahre später, 2022, stieg diese Zahl auf 47 %, fast die Hälfte, während der Anteil der Amerikaner nur 18 % betrug.

Ein klarer Weg für Spitzen - KI - Talente zeigt sich: Bachelor an Spitanstalten wie Tsinghua und Peking + Doktorat in den USA = Weltklasse - KI - Talente.

Nach unvollständigen Statistiken von Crow Raven sind von den 30 chinesischen Kernforschern 22 auf ähnlichem Weg gekommen:

Sie haben ihre Bachelor - Abschlüsse an Spitanstalten in China wie Tsinghua-Universität, Peking-Universität, der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas und Zhejiang University gemacht, anschließend an renommierten Universitäten wie Princeton, Stanford, MIT und Carnegie Mellon promoviert und dann in die führenden KI - Labore in Silicon Valley eingestiegen, um sich als treibende Kraft für die technologische Entwicklung zu etablieren.

Warum werden diese Menschen, die scheinbar als "Hausaufgabenhelden aus der Provinz" aufgewachsen sind, zu den am meisten gesuchten Talenten in der gegenwärtigen KI - Branche?

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Woher kommt der Ingenieurbonus in der KI - Ära?

In der Vergangenheit haben wir uns beim Thema KI gewöhnlich auf Silicon Valley konzentriert. Aber wenn wir uns jetzt umschauen, werden wir feststellen, dass eine andere Kraft schnell wächst, nämlich die Akkumulation von Talenten in der KI - Forschung in China.

Jedes Jahr absolvieren in China über 5 Millionen Studenten Computer - und verwandte Studiengänge, was China zum weltweit größten Lieferanten von STEM - Talenten macht.

Nach der Forschungsdatenbank Dimensions gibt es derzeit über 30.000 aktive KI - Forscher in China. Die Anzahl der Doktoranden und Postdoktoranden allein ist doppelt so hoch wie die Gesamtzahl der KI - Forscher in den，USA. Im Vergleich dazu gibt es in den USA etwa 10.000 Forscher, in der EU - 27 etwa 20.000 und in Großbritannien etwa 3.000.

Dies bildet eine riesige Talentschicht in der KI - Branche in China, oder man könnte es sogar den neuen "Ingenieurbonus" in der KI - Ära nennen.

Noch wichtiger ist, dass die chinesische Grundbildung mathematische und physikalische Grundlagen sowie Problemlösefähigkeiten betont. Diese langfristige intensive Ausbildung hat genau die Kernqualitäten für die KI - Forschung gefördert:

Erstens, strukturiertes Denken, das in der Lage ist, reale Probleme in mathematische Probleme umzuwandeln.

Beispielsweise lernt man bei Mathematik - und Physikaufgaben, reale Situationen in Formeln und Gleichungen umzuwandeln und dann mit mathematischen Methoden zu lösen.

Beim Lösen von Aufgaben lernt der Schüler, "überflüssige Informationen zu eliminieren und die Kernvariablen zu erfassen". Das Gleiche gilt auch in der KI - Forschung. Komplexe Dinge wie Sprache, Bilder und Bewegungen müssen zuerst in Vektoren und Matrizen umgewandelt werden, bevor sie an die Maschine übergeben werden können.

Zweitens, Geduld und Ausdauer.

Mathematik - und Wettbewerbsaufgaben erfordern oft lange Denk - und Rechnungsprozesse, daher ist Geduld eine unverzichtbare Eigenschaft. Das Gleiche gilt auch in der KI - Forschung. Hinter einem Artikel können hunderte oder tausende von Experimenten stehen. Modelle haben oft Milliarden oder gar Billionen von Parametern, und das Anpassen dieser Parameter ist sehr zeitaufwändig. Ohne Geduld ist es schwer, in den Experimenten mit großen Modellen durchzuhalten.

Insbesondere seit die Reinforcement Learning die Vorhersage als neue Skalengesetz für Modelle ersetzt hat, sind die Fähigkeiten der chinesischen Studenten noch besser geeignet.

Das Besondere der Reinforcement Learning ist, dass das Ziel klar definiert ist (Belohnungsfunktion), der Weg jedoch nicht eindeutig ist und es ständiges Ausprobieren und Iterieren erfordert. Wie Ilya sagte:

"Die Reinforcement Learning lässt die KI mit zufälligen Wegen neue Aufgaben ausprobieren. Wenn das Ergebnis über dem erwarteten Niveau liegt, werden die Gewichte des neuronalen Netzwerks aktualisiert, damit die KI diesen erfolgreichen Vorgang besser beherrscht und dann mit dem nächsten Versuch beginnt."

Dies ist ähnlich wie bei den Mathematikwettbewerben: Weg ausprobieren → Scheitern → Fehler korrigieren → Zusammenfassung → Wiederholen.

Und dies ist der Rhythmus, der den chinesischen Studenten am besten vertraut ist. Von klein auf haben sie gelernt, große Probleme in kleine Probleme zu zerlegen und diese Schritt für Schritt zu lösen. Die langjährige mathematische und physikalische Ausbildung hat sie auch mit Werkzeugen wie Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung und Lineare Algebra vertraut gemacht - und dies sind genau die Grundlagen der Reinforcement Learning.

Viele Studenten kennen Matrixrechnungen, Gradientenabstieg und Wahrscheinlichkeitsmodellierung bereits perfekt, wenn sie ihren Bachelor - Abschluss machen. Daher müssen sie keine "Nachholkurse" machen, wenn sie in die Forschung einsteigen, sondern können direkt an der Algorithmusinnovation und - implementierung arbeiten.

Außerdem zeichnet sich die Reinforcement Learning dadurch aus, dass die Ergebnisse quantifizierbar und die Indikatoren klar sind: Belohnungskurven, Konvergenzgeschwindigkeit, Testpunkte - alles lässt sich sofort verbessern. Diese Art der Forschung entspricht besonders den gepflegten, effizienten und auf Sicherheit bedachten Gewohnheiten der Chinesen.

Deshalb fallen die Chinesen in der Reinforcement Learning - Branche besonders auf.

Bei den Reinforcement Learning - Artikeln auf NeurIPS 2020 waren 30 % der Erstautoren Chinesen. In der Reinforcement Learning - Gruppe von Google sind ein Viertel bis ein Drittel der Mitglieder Absolventen chinesischer Hochschulen. In der xAI - Gruppe haben Zhang Guodong, Yang Ge, Jimmy Ba und andere in der Spitzenforschung zur Reinforcement Learning Ergebnisse erzielt.

In gewisser Weise ist die Reinforcement Learning das "natürliche Terrain" der chinesischen Ingenieure. Und der Aufstieg von DeepSeek - R1 Anfang dieses Jahres war wie ein lautes Signal, das zeigt, dass diese Vorteile Früchte tragen.

Es ist nicht geheimnisvoll. China hat eine riesige gebildete Bevölkerung, eine von klein auf anhaltende mathematische und physikalische Ausbildung, eine langfristige staatliche Investition in die Forschung und eine tief verwurzelte Motivation - die Überzeugung, dass die Technologie die Welt verändern kann.

All diese Faktoren haben zusammen eine riesige "Talentröhre" geschaffen, die kontinuierlich Doktoranden in die Spitzenuniversitäten und KI - Labore in den USA fördert.

In der Ära der großen Modelle braucht Silicon Valley immer noch einige "Leonardo - wie - Genies", die neue Paradigmen erfinden können. Aber derzeit braucht es vor allem eine große Anzahl von Ingenieurwissenschaftlern, die die Algorithmen bis in die letzte Ausführlichkeit optimieren können. Das chinesische Bildungssystem und das Talentsystem haben gerade jetzt ihre starke "Blutbildungsfähigkeit" gezeigt und eine stabile und solide Forschungsgrundlage geschaffen.

Der Wettbewerb in der KI - Branche ist nie ein Sprint innerhalb einer einzigen technologischen Kurve, sondern ein langfristiges Spiel um Talentröhren, Bildungssysteme und kulturelle Mentalitäten.

Wenn in den führenden Labors in Silicon Valley überall chinesische Gesichter zu sehen sind, ist dies nicht nur ein Talentphänomen, sondern auch ein Zivilisationsphänomen. Die Zukunft der AGI ist nicht nur ein Wettlauf zwischen Unternehmen, sondern auch ein Wettbewerb zwischen den Weltzivilisationen um die optimale Talenteinordnung.

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