Stanford-Bericht: Selbst ausgebildete Spitzenkräfte für künstliche Intelligenz aus China auf dem Vormarsch
Das Hoover-Institut an der Stanford-Universität hat die vollständigen Karrierepfade von 356 Forschern hinter sieben DeepSeek-Papieren verfolgt. Die besten künstliche Intelligenz (KI)-Talente, die in den Vereinigten Staaten ausgebildet wurden, kehren in großem Umfang nach China zurück, und das chinesische heimische Talent-Ökosystem kann bereits unabhängig Kernbeitragende für führende Modelle hervorbringen.
Am 15. Juni veröffentlichte das Hoover-Institut an der Stanford-Universität und das Human-Centered Artificial Intelligence Institute (HAI) eine Weißbuch, in dem die Karrierepfade von 356 Forschern hinter sieben Kernpapieren von DeepSeek verfolgt werden.
https://hoover-s3-website.s3.us-west-2.amazonaws.com/s3fs-public/research/docs/WhitePaper_Hoover_HAI_DeepSeek_FINAL%203.pdf
Die Kernzahlen des Berichts offenbaren eine neue Erkenntnis: 80 DeepSeek-Forscher mit Erfahrungen in US-Institutionen wurden durchschnittlich 4.108 Mal zitiert und bilden die Gruppe mit den höchsten akademischen Errungenschaften in der gesamten Autorengruppe. Die meisten von ihnen befinden sich jetzt in China.
13 Forscher, die mehr als fünf Jahre lang in den Vereinigten Staaten forschten, verbrachten insgesamt mehr als 119 Jahre in US-Akademien. Neun von ihnen kehrten schließlich nach China zurück. Je länger man in den Vereinigten Staaten bleibt, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, nicht zurückzukehren.
Ein Forscher wechselte in 18 Jahren zwischen Beth Israel Deaconess, der Rockefeller-Universität, dem MIT, der Baylor College of Medicine und der Universität von Kalifornien, San Diego, und kehrte schließlich nach China zurück.
Ein anderer Forscher blieb nach 28 Jahren in den Vereinigten Staaten, obwohl er fast 30.000 Zitationen hat. Dies ist jedoch die Ausnahme.
Dieser Bericht wurde von Amy Zegart, der Direktorin des Technology Policy Accelerators am Hoover-Institut, und dem Forschungsassistenten Emerson Johnston verfasst und ist die jährliche Aktualisierung des ersten DeepSeek-Talentberichts aus dem Jahr 2025.
Amy Zegart
Emerson Johnston
356 Personen, ein Röntgenbild des Talents
Der Analyserahmen des Berichts wurde von fünf Papieren aus dem Jahr 2025 auf sieben erweitert, wobei DeepSeek V3.2 (Dezember 2025) und V4 (April 2026) hinzugefügt wurden.
Die Anzahl der Autoren stieg von 223 auf 356. Davon können 282 Personen über die akademische Datenbank OpenAlex ein vollständiges Institutionenprofil erstellen, das bis 1989 zurückverfolgt werden kann.
Es gab eine wichtige methodische Anpassung.
Diese Analyse berücksichtigt nur Mitglieder der Forschungs- und Ingenieurteams und schließt Datenannotatoren, Geschäftsleute und Compliance-Mitarbeiter aus.
Nach vergleichbaren Kriterien hat sich das Team innerhalb eines Jahres um 57 % erweitert. In den letzten zwei Papieren kamen in 14 Monaten 141 neue Beitragende hinzu.
Im gleichen Zeitraum verließen nur 33 Personen das Team, das heißt, es wurden vier neue Mitglieder aufgenommen, während eines ging.
Die Struktur des Teams zeigt ein stabiles "Doppelspurensystem".
31 Forscher sind in allen sieben Papieren vertreten. Der Bericht bezeichnet sie als "Schlüsselteam" (Key Team), was 8,7 % der Gesamtzahl ausmacht.
47 Personen sind in sechs Papieren vertreten. Diese beiden Gruppen bilden einen stabilen Kern, der an allen Projekten beteiligt ist.
Dagegen gibt es eine große Anzahl von rotierenden Beitragenden: 136 Personen sind nur in einem Papier vertreten (38,2 %, im Jahr 2025 war dieser Anteil nur 10,3 %), und 79 Personen sind in zwei Papieren vertreten.
Nur 63 Personen sind in drei bis fünf Papieren vertreten.
Diese Verteilung blieb in den Jahren 2025 und 2026 gleich.
Entweder tritt man in den Kern ein und leistet kontinuierliche Beiträge, oder man wird eingestellt, um ein bestimmtes Problem zu lösen, und verlässt dann das Team.
Das Wachstum des Teams kommt ausschließlich von der rotierenden Seite, während der Kern immer aus den gleichen 31 Personen besteht.
53,5 % haben China nie verlassen
Wir kommen nun zum Kernproblem der Talentquelle.
Von 271 Forschern mit aufgezeichneten Institutionenzugehörigkeiten haben 145 Personen (53,5 %) in ihrer gesamten aufgezeichneten Karriere keine Verbindung zu einer Institution außerhalb Chinas gehabt.
Sie haben weder im Ausland studiert, noch im Ausland publiziert, noch im Ausland gearbeitet.
Dieser Anteil ist mit 55,2 % im Jahr 2025 im Wesentlichen gleich, was zeigt, dass es sich um ein stabiles strukturelles Merkmal handelt.
Betrachtet man dies aus der Perspektive des Schlüsselteams, wird der Effekt noch deutlicher.
Von den 31 Kernforschern haben 10 Personen China nie verlassen.
Bei einem führenden Modell (DeepSeek-R1), das in den Inferenz-Tests mit OpenAI o1 konkurriert, werden ein Drittel der wichtigsten Beitragenden vollständig vom chinesischen heimischen Bildungssystem und Forschungsnetzwerk ausgebildet.
Das Netzwerk von Institutionen, das dieses heimische Talent-Ökosystem unterstützt, erweitert sich auch schnell.
Das Netzwerk der chinesischen Akademie der Wissenschaften und ihrer 170 Tochterinstitutionen hat die Anzahl der verbundenen Forscher von 53 Personen im vergangenen Jahr auf 104 Personen verdoppelt, was 37 % der gesamten Autorengruppe ausmacht.
Tsinghua-Universität hat die Anzahl von 16 auf 46 Personen erhöht, was einer Steigerung von fast 200 % entspricht.
Zhejiang-Universität hat die Anzahl von 8 auf 25 Personen erhöht, und Peking-Universität von 21 auf 29 Personen.
Einige Universitäten, die im vergangenen Jahr noch an der Peripherie von DeepSeek standen, sind schnell aufgestiegen. Southeast University hat die Anzahl von 1 auf 15 Personen erhöht, Beihang University von 3 auf 14 Personen und Lanzhou University von 0 auf 10 Personen.
Die Talentversorgung von DeepSeek stammt aus einem breiten Netzwerk chinesischer Hochschulen und ist nicht auf wenige Eliteuniversitäten beschränkt.
119 Jahre: Die KI-Talente, die die USA nicht halten können
Der Bericht hat die Definition der "USA-Erfahrung" erheblich überarbeitet.
Nach den Daten aus dem Jahr 2025 hatten 63,3 % der 49 Forscher mit Verbindungen zu den USA nur ein Jahr lang Erfahrungen in den USA.
In dem neuen erweiterten Datensatz wurde dieser Anteil auf 35 % gesenkt.
Fast die Hälfte (48,8 %, 39 Personen) hat zwei bis vier Jahre in den USA verbracht, und 16,3 % (13 Personen) mehr als fünf Jahre.
Diese Forscher haben tiefere, längere und formbarere Erfahrungen in den USA gesammelt.
Unter den 80 Forschern mit Erfahrungen in US-Institutionen ist das häufigste Mobilitätsmuster "China → USA → China", was 38,8 % ausmacht.
Die zweitgrößte Gruppe ist "Start in den USA, Ziel in China", was 23,8 % ausmacht.
Nur 12,5 % (10 Personen) haben den Weg "China → USA → Verbleib in den USA" gewählt.
Von der gesamten Gruppe mit internationalen Mobilitätserfahrungen kehren 70,3 % schließlich nach China zurück.
Die Karrierepfade von 13 langjährigen US-Forschern sind besonders interessant.
Ihr Weg ist selten ein linearer "USA gehen → lange bleiben → China zurückkehren".
Neun von ihnen haben mehrmals zwischen den USA, Großbritannien, Brunei, Japan, Schweden und anderen Ländern gewechselt.
Für sie sind die USA ein Knotenpunkt in ihrer globalen Karriere.
Die rasche Reife des Teams
Liang Wenfeng sagte in einem Interview mit 36 Kr in Anfang 2025, als er plötzlich berühmt wurde, dass die meisten Kerntechnikpositionen von Forschern mit ein bis zwei Jahren Arbeitserfahrung besetzt werden. DeepSeek sucht nach "Leidenschaft und Neugier".
Heute zeigen die Daten, dass sich das DeepSeek-Team rasch zu einem sehr reifen Forschungsunternehmen entwickelt hat.
