斯坦福报告：中国自主培养，顶尖AI人才崛起

过半顶尖人才零海外经历，本土供应链完全独立运转

报告最颠覆性的数据来自人才来源统计：在271名有完整机构记录的研究者中，53.5%的人职业生涯全程扎根国内，无海外求学、海外任职或海外发表论文经历。该比例与去年报告的55.2%基本持平，表明这是一个长期稳定的结构性特征。即便缩小到攻坚推理模型DeepSeek-R1的31名核心成员，也有10人完全由中国教育体系培养，没有任何海外学术履历，却完成了对标OpenAI o1的前沿推理技术研发，彻底推翻了“顶尖推理能力必须依赖海外学术熏陶”的固有看法。

团队扩张57%核心零流失，稳定内核支撑快速迭代

相比2025年首份报告仅覆盖5篇论文、223名研究者，今年报告纳入DeepSeek V3.2、V4两篇最新成果后，作者池扩张至356人，团队14个月净增141人，扩张幅度达57%。人员留存表现亮眼：每招4名新人，仅1人离开。31位研究者完整参与了全部7篇论文，占总人数8.7%；叠加47名参与六篇论文的成员，组成常年深度参与所有模型迭代的稳定内核。从初代大模型到最新百万上下文V4，这些核心成员全程跟进技术突破，而38.2%的研究者只出现在单篇论文中，大多是为解决数学推理、多模态压缩等特定难题临时抽调的外援。团队规模增长全部依靠轮换外援补充，核心31人全程无流失，保证了技术路线的连贯统一。

学术梯队均衡碾压OpenAI，中位引用量飙升近三倍

对比OpenAI、Anthropic等美国头部实验室，DeepSeek团队学术水平分布更为均衡。全体研究者中位引用量从249涨到681，核心团队平均引用量突破2470。反观OpenAI近900名作者均值2481，但中位数仅100.5——少数明星学者拉高整体数据，大部分研究员学术产出薄弱。DeepSeek不靠少数天才撑场面，整体研发梯队成熟度更高，中位引用量飙升近三倍的数据，直接体现了中国本土博士、应届硕士生参与核心算法创新的实际成果。

七成海归学者最终回国，美国双重人才困境凸显

针对有美国机构经历的80名顶尖研究者，报告刷新了海外人才流动的真实图景。这批人平均引用量高达4108次，是全团队学术成就最高的群体。数据显示，拥有美国经历的研究者中仅12.5%最终留在美国，70.3%完成海外深造后回到国内。13位在美国深耕五年以上的资深学者，累计在美国学术机构度过119年时光，其中9人最终回国。人才流动分为两大主流路径：38.8%为“国内求学→赴美深造→回国发展”，23.8%为“自幼在美国成长，最终回国深耕AI”。美国收紧的移民政策是重要客观推力——华人博士职业移民绿卡排期接近五年且持续拉长，H-1B高额申请费、高薪优先抽签规则将博士后、应届博士全部挤到抽签末端。报告指出，美国面临两重困境：一是人才留存难，已掌握前沿技术的资深学者带走成熟科研方法回国；二是完全不受边境政策约束的本土供应链——超过半数研发者从未接触海外科研体系，十名无海外经历的核心成员就能打造世界级推理大模型。

高校网络爆发式扩容，从清北到兰州大学全覆盖

支撑这条本土人才通道的高校网络，一年间迎来爆发式扩容。中科院体系关联研究者从53人翻倍至104人，覆盖近四成研发团队；清华大学贡献者从16人涨到46人，增幅接近200%。浙大、北大稳步扩容，而东南大学、北航、兰州大学等往年边缘院校快速崛起，兰州大学从零突破至10人，东南大学从1人增至15人。这意味着DeepSeek的人才供给绝非清北浙科少数顶尖院校专属，国内完整的理工科高校梯队已经能持续输出具备前沿大模型研发能力的年轻人。团队平均年龄不到30岁，大量在读博士、应届硕士生直接参与核心算法创新，国内高校基础学科培养体系的成果正在集中释放。从发布首版大模型到V4仅两年三个月，模型参数从67B迭代至1.6T，上下文长度拓展至百万Token，V4推理算力消耗仅为前代27%，背后正是稳定扩充、分层清晰的人才底盘在支撑。