在过去二十年，硅谷的互联网是属于印度人的。但随着生成式AI的崛起，硅谷的人才格局正在发生系统性倾斜。华人，正在成为AGI赛道里最重要的人才来源，没有之一。
在埃隆·马斯克寄予厚望的xAI，创始团队名单曾让美国本土科技媒体惊呼“颠覆认知”，几乎一半的人都是华裔。
MacroPolo智库官方也统计过，美国顶级AI机构工作的研究人员学历路径，本科为中国教育背景的人员就占了大部分。
（来源：MacroPolo智库）
这种影响力的渗透是全方位的。从英伟达驱动全球算力的GPU芯片，到OpenAI、xAI实验室的核心算法，再到Meta近期动辄数十亿美元的收购案。
华裔人才正深度参与并塑造着这场技术革命的进程...
硅谷华人有多少？
这一现象并非xAI独有。在硅谷，Meta、OpenAI、Google DeepMind等公司的AI团队中，华人科学家的比例正迅速攀升。
不久前，Meta也从苹果挖走的基础模型负责人庞若鸣，年薪高达2亿美元。
Meta还从OpenAI挖走了至少7名核心研究员，其中4名是华人。
Meta团队人均名校出身
各大科技巨头为了争夺顶尖人才，使出的手段堪比华尔街之狼。有企业为抢夺AI专家，开出了“年薪+股权+别墅”的豪华套餐，甚至有巨头为清华或北大的算法博士实习生开出日薪5000元的高薪。
图源：镜像视界
一张Meta超级智能实验室成员名单图在全网传疯！硅谷VC大佬Deedy从一位匿名的Meta员工手中，获取了一份44人顶尖天才的绝密名单。
大家重点关注的是，名单中的44人里有20人本科毕业于中国高校，还有一些疑似为ABC或华裔博士。
这份密密麻麻的列表中，详细记录了每位成员的：
• 名字+国籍+工作经验
• Meta目前岗位及任期
• 曾任职的公司+岗位
• 教育背景+专业能力
其中，50%的成员来自中国。
盘点这些人的毕业院校，一条清晰的顶级AI人才路径正在显现：清北等顶尖院校本科+美国博士=全球顶级AI人才。
不完全统计，在梳理的30位华人核心研究者中，有22人的路径相似.
本科就读于清华、北大、中科大、浙大等国内顶尖高校，随后前往普林斯顿、斯坦福、MIT、卡内基梅隆等名校攻读博士，再进入硅谷最前沿的AI实验室，成为推动技术边界的中坚力量。
比如，Meta超级智能实验室里的核心成员中，就有不少这样的代表人物：余家辉，本科出自中科大少年班，博士阶段在UIUC就读；赵晟佳，本科清华、博士斯坦福；毕树超，本科浙大、博士伯克利；任泓宇，本科北大、博士斯坦福。
华人创办AI企业
如今的硅谷，华人创办的 AI 企业正不断涌现，华人工程师也成为硅谷科技企业不可或缺的中坚力量。
前一阵子，有消息传出黄仁勋即将收购一家名为Lepton AI 的AI创业公司。尽管官方尚未公开确认，但已有多家权威外媒指出，这笔收购交易规模可能在数亿美元级别。
Lepton AI创始人贾扬清毕业于清华大学，之后在加州大学伯克利分校获得博士学位。
清华姚班出身的胡渊鸣同样把Meshy.AI的总部设在了硅谷，这并非胡渊鸣第一次创业。在MIT博士就读期间，他就曾成立“太极图形”，并先后获得GGV、红杉数千万美元的战略投资。
2024年初，受到生成式AI启发后，胡渊鸣第二次创业，这家初创公司同样很快被黄仁勋关注到。
2025年初，Meshy.AI团队受到英伟达邀请，被CEO黄仁勋和副总裁Maggie Liu等多位高层亲自接见。在顶级创投基金a16z发布的2024 AI工具调查里，Meshy.AI作为唯一的3D生成工具上榜。
另一家来自美国硅谷的明星AI创业公司ScaleAI的创始人Alexandr Wang同样是一名华裔。
靠给大模型标注数据，客户几乎涵盖 AI 行业各大公司，在9轮融资中累计筹集 16 亿美元，投资方阵容堪称豪华，包括英伟达、亚马逊、英特尔等行业巨头。
硅谷大厂青睐的大学
2025年85%的实习Offer和73%的全职岗位都集中在17所Target School中，而非目标院校的录取率，连5%都不到...
著名美国教育网站College Transitions，根据领英约2亿的公开数据，对15家最著名的科技公司，近30,000名员工的学历背景进行分析，得出了这份榜单。
加州伯克利、UIUC、密歇根安娜堡包揽榜单前三。斯坦福只排在第七，常春藤名校集体跌出前五。
老牌理工牛校的金字招牌屹立不倒，加州理工、卡梅、MIT领跑理工强校。
人工智能硕士项目介绍
在美国人工智能项目一种是计算机科学硕士下分的研究方向，如佐治亚理工学院计算机科学硕士里的计算认知与机器人（Computational Perception and Robotics）、交互智能（Interactive Intelligence）等方向。
另一种是人工智能作为单独项目，例如西北大学和约翰霍普金斯大学里的人工智能硕士项目。
今天老师盘点了一份申请AI方向的相关专业，各位童鞋可以提前预热，申请方向通常包括但不限于以下几个方面：
• 人工智能硕士（Master of Artificial Intelligence, MAI 或 MS in AI）
部分美国大学已开始提供专门的AI硕士学位课程，这类课程通常包含深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学以及决策系统等多个子领域。
•计算机科学硕士（Master of Computer Science, MCS 或 MS in CS）
计算机科学硕士项目中通常会有AI或机器学习作为研究方向或者专攻领域，学生可以在该专业下选择AI相关课程和研究课题。
• 数据科学硕士（Master of Data Science, MDS 或 MS in Data Science）
数据科学硕士项目也会涵盖大量AI技术，如机器学习算法在大数据分析中的应用。
• 电气工程与计算机工程硕士（Master of Electrical Engineering / Computer Engineering, MEE or MS in EE/CE）
在某些EE或CE硕士项目中，学生可以选择AI作为研究方向，尤其是在控制论、信号处理和智能系统设计等领域。
卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校等都是在AI领域有着深厚底蕴和卓越声誉的院校。
卡耐基梅隆大学
MSc in Artificial Intelligence and Innovation
人工智能与革新理学硕士
申请要求：
• 学术背景：大学本科, 计算机科学或相关专业背景，GPA 3.0+/4.0
• 语言成绩：雅思不低于7或托福不低于100或多邻国不低于120
• GRE要求：需要提交
Master’s of AI Engineering
人工智能机械工程硕士
申请要求：
• 学术背景：大学本科, 理工科背景（计算机科学、• 生物和医学科学、物理、化学、数学），GPA 3.0+/4.0
• 语言成绩：雅思不低于7或托福不低于100或多邻国不低于120
• GRE要求：2024年春季不需要提交
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
UIUC的人工智能小组非常强大，整合了该校的核心优势专业和新兴的研究方向，并且极力推进AI的商业化。
MEng in Autonomy & Robotics
自动化和机器人
申请要求：
• 学术背景：自然科学或工程专业背景；中国大学学士学位且成绩达到一定分数； 或同等学历
• 语言成绩：托福不低于79；或雅思不低于6.5
佐治亚理工学院
Gatech非常关注以人为本的AI模型，比如建立提供智能辅导的系统、自适应和智能娱乐系统、理解自身行为的系统、对人类行为进行建模和预测等解决各种问题的AI模型。
Master of Computational Science & Engineering-Artificial Intelligence and Machine Learning
计算机科学与工程硕士-人工智能和机器学习
申请要求：
• 学术背景：大学本科, 技术领域相关专业（计算机科学、数学或科学或工程），PA3.0+/4.0
• 先修课程：至少完成1-2门先修课程，熟悉掌握编程语言（如 C、Python 或 Java）
• 语言要求：雅思不低于7（阅读、听力、口语不低于6.5；写作不低于5.5）或托福不低于90（单项不低于19）
• GRE要求：需要提交
康奈尔大学
康奈尔在2021年底启动了人工智能计划，在全校范围内推动AI的发展和应用机会，并且将哲学、伦理学和公共政策引入AI课程的框架中。
MSc in Computer Science-Artificial Intelligence
计算机科学理学硕士-人工智能
申请要求：
• 学术背景：大学本科, 计算机科学专业，有研究成果更有优势
• 语言成绩：雅思不低于7或托福建议不低于100(写作、听力、阅读不低于24 分，口语不低于28)
• GRE要求：可提交，非必需
AI未来的大热岗位
人工智能&机器学习
Artificial Intelligence & Machine Learning
人工智能做为当前计算机科学专业下最热门，最有发展前景的研究方向涵盖了计算机专业的很多小方向。
比如：机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互等等。
AI的实验室和工业界实习机会非常多，除了大家熟知的ChatGPT，MSRA，百度，腾讯，阿里巴巴等无数大厂都在力挺AI。
软件工程
Software engineering
具体是指软件开发领域里对工程方法的系统应用。
它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、计算机标准、设计模式等方面。典型的软件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、操作系统、编译器、数据库、游戏等。
SE是整个CS里最弱化数学能力的分支，但概念性很强，有点像半个文科，而且特别强调实践，是所有分支里最好就业的方向。
但不是最尖端，最有趣的方向, 很多背景好的学生并不愿意学，也有很多人认为是最简单的方向。
系统与信息安全
System & Information Security
系统/信息安全，或网络安全，是计算机科学中的一个专业方向，重点是保护信息系统、网络和数据免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或破坏。
因为整体跨学科属性更强，与CS核心课程更远，申请难度整体稍低。
其下设的子分类如下。密码学、网络安全、应用安全、事件响应和取证、风险管理和合规。
数据库和数据挖掘
Database and Data Mining
数据库方向具体有数据库系统和数据挖掘。主要是基于对大数据的分析和整理，得出具有指导意义的信息，在很多领域都有广泛的应用。
与数据管理相关的所有方面，包括数据存储，数据检索，数据分析和视觉化，如为超大型数据组开发高效算法，为各种新型的应用领域建立大型的数据系统，也有与其他领域进行跨学科的研究，可应用的领域有电脑游戏设计，数据隐私与安全等。
学数据库和数据挖掘方向的人相对较少，供需关系长期处于平衡状态，就业主要分为软件供应商(如 Oracle) 和数据库使用者 (各大 IT 公司)。
计算机网络
Computer Network
该项目在通讯领域的就业很好，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择。
国内的职业机会也很多，中国移动的用户数量是世界第一大运营商。
Networking 里面有方向设计及网络安全方面，这个方向的工作主要是在大型政府、国防、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统。
管理信息系统
Management Information System
这一专业本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的是整合必要的信息用于决策。
决策支持系统、专家系统、执行信息系统等都是 MIS 的组成部分。
MIS 专业还分成在工程学院或者商学院下面，这一专业结合了计算机和商科、管理等的交叉学科内容。
适合多元化本科专业背景的学生尝试申请，这一方向可以作为一个单独学科。这个方向的工作主要从事商科管理，或者是统筹、调度、数据分析，信息运营等方向工作。
对于申请者来说，如果打算从事AI相关工作，这三条很重要的申请建议要注意。
不要执着于项目名字是否带“AI”，很多“普通”CS项目提供的 AI 课程更灵活，反而比纯 AI 项目更有优势。
如果目标是大厂或硅谷，优先选择计算机学院强 + 地理位置就业资源好的学校。
背景匹配比盲目冲刺更重要。课程基础、数学能力、科研或项目经验都会影响申请成功率。
