夜雨聆风
又一AI大模型封神,背后全是华人和华人的较量
Open AI又上新了，这次发布的是图像生成模型ChatGPT Images 2.0，无论从图像细节、文本理解、多次编辑能力都突飞猛进，简直是画图的神。
研究负责人陈博远用Images 2.0为家乡无锡生成了一张海报，而且用中文、英语、日语等多种语言文字介绍，效果令人惊艳。
其实早在去年年底，Open AI就已发布ChatGPT Images 1.5，而从1.5版本到2.0版本，只用了短短4个月，却和其他模型拉开一大段距离。
图源：Arena Score
更令人震撼的是，研发这支顶尖图像模型的团队只有13人，而且全部都是亚裔，其中一半更是华人面孔。
华人AI天才们用实力再次稳稳站在了全球AI技术的时代舞台中央。
Open AI 团队负责人Gabriel Goh晒出该团队的AI全家福，这支打造出 GPT Images 2.0超强图像生成能力的核心团队，成员全是亚洲面孔。
而且过半数都是华人，他们是Open AI多模态技术突破的关键力量。
图源：X@Gabriel Goh
这支精英团队里，每位成员都履历亮眼、实力过硬，各自扛起核心技术板块。
GPT Images 2的研究负责人陈博远，中学就读于江苏天一中学，曾担任人工智能社首任社长。
很难想象，高中他在参加科研夏令营的时候，连编程都不会，但是也正是这段经历让他认识了Google DeepMind的资深研究员华人学者夏斐。
夏斐也成为了他在AI领域的领路人，不仅又出力，又给予资源。
陈博远本科就读于加州大学伯克利分校计算机与数学专业，并进入了EECS荣誉班，GPA达到3.96，师从机器学习和深度强化学习领域的先驱Pieter Abbeel。期间，他还创办了机器人教育公司。
图源：Open AI
后来陈博远到MIT攻读博士，曾一度陷入没有论文产出的困境，夏斐不仅协助他发表了第一篇有影响了的论文NLMap，还两次邀请他到DeepMind实习。
陈博远也没有辜负伯乐，在2023年实习期间，他攻克多模态数据合成与指令微调技术，相关成果直接应用于Gemini 2.0研发。
2025年他正式加入Open AI后，同时深耕GPT Image 2和Sora视频生成两大核心项目，虽然后者已经在近日关闭，但GPT Images 2.0赢得世界的目光。
图源：X@Boyuan Chen
团队中还有不少来自国内顶尖高校的科研人才，中科大博士毕业的Jianfeng Wang深耕指令遵循与现实世界理解技术。
在入职OpenAI前，他就拥有近九年微软工作经验，早已在DALL・E-3项目中与OpenAI深度合作，经验积累十分扎实。
Yuguang Yang是团队中跨界履历最丰富的一个，本科毕业于浙江大学竺可桢学院，博士是在约翰斯霍普金斯大学期间，学的是计算化学物理与机器学习。
图源：Linkedin@Yuguang Yang
他的第一份工作是量化分析师，后来又到清华大学做访问研究员，从事的研究是用于纳米机器人的强化学习和控制算法。
再后来，他又到亚马逊做Alexa语音研究，在微软做Bing搜索的查询理解和检索、文档理解，直至2025年加入OpenAI，他主攻图像生成以及ChatGPT智能体。
虽然工作换了不少，放在普通人身上都属于不同领域的跨界极限跳槽，但这些经历始终聚焦在机器学习。
团队中同样来自浙江大学竺可桢学院的还有Weixin Liang，他博士毕业于斯坦福大学，2025年加入Open AI，此前曾在Meta实习。
另一位Bing Liang本科毕业于伊利诺伊大学香槟分校，曾在谷歌任职5年，参与了多个谷歌旗下的项目，2025年加入Open AI从事图像生成研究。
图源：Linkedin@Bing Liang
本科毕业于上海交通大学、硕士毕业于德克萨斯农工大学的Mengchao Zhong，之前在Pinterest、Airtable两家公司担任软件工程师，在OpenAI负责多模态产品的工程。
除此之外，团队里还有日裔、韩裔等多位核心技术人员，各路顶尖人才携手合作，共同支撑起整个图像生成团队的研发工作。
优秀是这群顶尖人才的共同特质，但每个人的成长路径截然不同，这也带给我们深刻的教育启示：真正的顶尖人才，从来不是按统一模板批量培养出来的。
1.能走到行业顶尖的人，兴趣入门和贵人指路缺一不可。
团队核心陈博远高中阶段完全没有编程基础，偶然结识资深大牛，在对方的引导下走进AI领域。
这也能看出来，没必要早早把孩子的路定死，年纪小的时候多尝试、多接触新鲜事物很有必要。
各类夏令营、课外活动、交流实践，不只是单纯的玩乐和加分，更大的价值是拓展眼界、认识优秀的前辈和同行人。
有时候前辈简单的点拨和引导，就能帮孩子打开一扇全新的大门，比埋头死读书、疯狂刷题，对长远发展的帮助要大得多。
图源：X@Fei Xia
2.打好基础，永远是孩子未来跨界发展的硬底气。
这支AI团队里不少人本科都来自浙大、中科大、上交这些国内顶尖名校，从小理科底子扎实，逻辑思维过硬。
正因为基础打得牢，后面不管出国读博，还是跨专业、跨行业做研究都能快速适应、轻松转型。
这也提醒普通家庭，踏踏实实学好基础学科，培养思维能力，未来不管行业怎么变、选择怎么走，孩子都能拥有足够的选择权。
3.跨学科积累和国际化视野，是高端科研人才的护城河。
陈博远主修计算机之余辅修哲学；杨宇光横跨工程、化学物理、算法研发等多个领域；梁伟鑫从浙大走向斯坦福，对接全球顶尖学术资源。
知识面越广，思考问题就不会局限在固定框架里，遇到复杂难题才能灵活变通。
从他们的经历可以看出，成才从来没有标准答案，有人上学期间创业，有人先工作再深耕科研，有人搞理论研究，有人专注技术落地，每条路都能做出成绩。
图源：Linkedin@Yuguang Yang
另外，华人圈子互帮互助的氛围，也是华人AI人才快速崛起的关键。
前辈铺路、后辈跟上，学长学弟互相扶持，大佬愿意提携新人。陈博远一路被前辈提携引路，走出低谷、拿到优质实习机会。
海外华人惺惺相惜、互相扶持，靠着这样的人脉和传承才有越来越多的华人研究者走上全球AI舞台。
不少人期待海外华人精英回归发展，但是华人人才扎根全球顶尖平台、站稳行业高位后，反而能搭建起更广阔的桥梁，为后辈提供更多资源、机会与成长路径。
斯坦福大学近期发布的《2026年AI指数报告》提到，2025年2月，中国的DeepSeek – R1模型曾短暂追平美国顶尖模型，截至2026年3月，美国Anthropic的最强模型仅领先2.7%。
美国在2025年发布了50个有影响力的顶级模型，中国也发布了30个。
图源：Artificial Intelligence Index Report
看起来，中美AI之间还存在一定的差距，但其实背后其实是，AI大战就是在国内的中国人和在海外的华人大战。
放眼全球顶尖AI团队，OpenAI、谷歌、Meta、DeepMind的核心研发名单里，随处可见华人研究者的身影。
Scale AI创始人亚历山大・王年少成名，年纪轻轻便白手起家跻身亿万富豪行列；广东女孩洪乐潼退学进入AI领域创业，23岁就拿下了2亿美元融资。
还有被誉为“AI教母”的李飞飞深耕学术与产业，引领全球人工智能发展方向；“AI教父”吴恩达是前谷歌大脑的负责人，AI领域的权威人物.
李飞飞（左）、吴恩达（右）
不仅如此，AI上下游关键企业的核心成员和领军人物都是华人，比如英伟达的创始人黄仁勋，AMD的CEO苏姿丰，把控着芯片核心命脉。
美国权威智库报告曾明确指出，美国顶级AI人才里，华人占比高达75%，并且还在持续上涨。
美国顶级AI机构工作的研究人员，大部分本科为中国教育背景
与此同时，国产大模型飞速崛起，DeepSeek、智谱、通义千问、文心一言让世界看到中国的AI实力，逼得硅谷的科学家想要研究中国AI模型，不得不要学习中文。
国内AI人才也频频出现在世界AI舞台，比如DeepSeek的创始人梁文峰、Kimi的创始人杨植麟等。
《2026年AI指数报告》中还提到一点，2025年，美国私营AI投资达到2859亿美元，是中国的23倍。
但是美国在AI人才吸引方面却面临着困境，移居美国的AI研究人员和开发人员数量自2017年以来下降了89%，仅去年一年就下降了80%。
这段时间，我们也经常看到AI人才回归祖国效力的报道。
李飞飞的高徒、具身智能大佬苏昊官宣加入复旦大学出任通用物理智能研究院院长 ；前Open AI研究院姚顺雨和前Sea AI Lab研究员庞天宇双双加入腾讯。
姚顺雨（左）、庞天宇（右）
前谷歌大脑团队研究员潘欣，加入美团；前谷歌DeepMind研究副总裁吴永辉，加入字节跳动人工智能实验室。
而且国内人才培养扎实，AI领域47%的从业者是年轻人，远高于西方30%的比例，国内重视STEM教育，五分之二的国内大学生攻读STEM学科，比例约为美国的两倍。
国内顶尖高校也成为AI人才的输送站，清华姚班、浙大竺可桢学院、中科大少年班、上海交大等源源不断地为全球AI领域输送优质人才。
数十年磨一剑，华人在AI领域的深耕与坚守有目共睹。
在这场全球AI竞赛中，华人注定会成为这场竞赛的核心主角，在AI发展史上留下浓墨重彩的一笔。
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斯坦福大学 | Artificial Intelligence Index Report
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