文|周建 帕特里克·格勞納
國際金融論壇（IFF）於28日在香港正式發布《IFF全球人工智能競爭力指數報告─第三部分》。作為IFF人工智能委員會參與全球AI治理的重要載體，系列報告自去年11月開始，已針對全球主要國家和地區的AI企業發展、AI科研創新兩大研究維度分別發布報告。本次報告聚焦「人才發展」維度，依託IFF全球人才數據庫的真實世界數據及多維度指標體系，系統性地評估和比較主要國家和地區在AI人才領域的現狀和發展潛力。
全球AI人才發展現狀及畫像
從統計學角度，本次研究基於95%的置信水平和5%的誤差範圍下，對人才數據庫中的真實世界數據進行採樣分析，並對全球人工智能相關的主要人才崗位進行歸納分類。研究發現：全球AI人才可劃分為技術研發、數據分析、產品及項目管理、垂直應用等13個大類，包括機器學習工程師、深度學習工程師、自然語言工程師等在內的37個不同崗位；其中超過三成是技術研發類人才；垂直應用類崗位中，自動駕駛與機器人相關崗位人才比例顯著領先其他崗位，顯示出行業對於自動駕駛和機器人的關注。
全球AI人才300萬 中國佔22%
本次研究測算，截至2025年6月，全球AI人才總量約300萬人。其中美國佔約三分之一，中國佔比22.4%，排名第二。此外，印度和英國的佔比均超過5%，全球前20大國家和地區聚集了超過90%的全球AI人才，頭部效應較為明顯。
全球有300萬的AI人才，那這個群體是什麼樣的一群人呢？本次研究進行了人群畫像分析。超過70%的AI人才擁有碩士學歷，超過18%的人才擁有博士學歷，同時1.4%的人有過博士後經歷，34.3%的人畢業於計算機科學專業，這些計算機相關的高學歷人才構成了全球AI人才的主力。對全球AI人才的從業年限，按照1年、3年、5年、10年這幾個間隔進行劃分，數據顯示超過四成的AI人才從業年限為1年及以下，接近八成的人才從業年限在3年及以下，行業以年輕的從業者為主。數據觀察到絕大部分人才是2022年開始進入AI行業，也足以證明，ChatGPT時刻（美國OpenAI公司於2022年11月發布ChatGPT）對全球人才發展的里程碑意義。
對全球AI人才的個人簡介進行大數據分析，可以發現最熱門的關鍵詞是Engineer，這反映出技術研發類人才是當前AI人才的主流；Deep Learning和Machine Learning的出現頻率僅次於Engineer，這兩大AI研發方向最受歡迎；Python、Matlab、Tensorflow成為最經常出現的AI技能工具軟件；Innovative、Passionate、Expertise是全球AI人才對自身最高頻的描述。
全球AI人才的流動密碼
眾所周知，AI人才的流動是全球性的，美國尤其是硅谷地區作為全球信息技術革命的發源地，從互聯網時代以來，吸引了全球海量的人才前往美國接受教育並留在美國工作，與此同時，伴隨着以騰訊、快手、字節跳動、阿里巴巴、DeepSeek等中國科技公司的發展，亦存在有着美國、歐洲等教育、工作經歷的人才，回流到中國工作的趨勢，我們基於真實世界數據，嘗試描繪出當前中美AI人才流動的圖譜。
數據發現，目前在中國內地工作的AI人才，其中42%擁有美國的工作或學習經歷，是第一大海外來源國。其次為中國香港，佔比逾12.3%，中國香港已成為AI人才在中國內地之外重要的學習和工作地點選擇。此外，德國、加拿大、新加坡、澳洲佔比逾6%。
反觀目前在美國工作的AI人才中，超過36%有中國工作經歷，很大一部分是中國的留學生在前往美國讀書和工作前，在中國有工作和學習經歷。印度是美國第二大AI人才來源國，佔比超過27%。值得注意的是，美國的海外AI人才更加多元化，來自中東國家、非洲國家的人才均有一定佔比，國際化程度更高。
趨勢：預計未來五年人才總量增長接近1倍
基於統計學的預測方法，綜合當前AI人才總量，本次研究繪製了未來五年全球AI人才的增長曲線。到2030年底，全球AI人才增長量將達280萬人以上，五年時間實現接近100%的增長。
縱觀全球各國的AI人才相關政策，美國通過移民政策與產學聯動維持人才引力，中國則依託政策規模與市場加速追趕。本次研究梳理後發現，像沙特這樣的中東國家，以「免稅＋文化特區」策略構建垂直領域優勢，沙特打造「去意識形態化的技術試驗場」，為全球AI人才提供了規避地緣衝突、獲取稀缺場景、實現技術商業化的第三選擇。
全球AI人才的競爭與協作，本質是技術文明治理權的重塑。人才不僅是算法產品和科研專利的創造主體，更是平衡技術紅利與風險的核心錨點。領先國家握有資源集聚優勢，卻需警惕技術壟斷形成的治理霸權；追趕的國家和地區，雖難成人才高地，卻能以場景創新、倫理實踐構建獨特價值。我們呼籲：真正的全球AI治理，應搭建大國開放生態普惠培養、人才流動不設壁壘、小國憑特色需求參與規則制定的框架，讓人工智能革命的紅利，沿着人才協作的脈絡，流進每片渴望進步的土地。
（周建為國際金融論壇（IFF）特邀數據專家；帕特里克·格勞納教授為國際金融論壇（IFF）人工智能委員會協調員）
