斯坦福报告揭示：DeepSeek团队超半数人才纯本土培养

本文来自微信公众号： 数字经济发展评论 ，作者：数字经济发展评论

2025年1月DeepSeek-R1发布后，西方舆论曾固守两种成见：一是断言中国AI只会模仿海外技术路线，缺乏原创底层创新能力；二是团队是刚毕业的新手，缺少具备顶尖学术积淀的资深科研力量。而斯坦福大学胡佛研究所2025年发布的首份报告，已用详实数据推翻了这套主观臆断。

时隔一年，2026年6月斯坦福大学胡佛研究所研究员Amy Zegart（艾米·泽加特）与研究助理Emerson Johnston（埃默森·约翰斯顿）推出更新版追踪研究，样本规模、分析维度全面升级，报告再次表明中国AI人才培养体系有不可忽视的发展实力。

本次更新研究将分析范围从DeepSeek的五篇基础大模型技术论文扩展为七篇（新增2025年末的DeepSeek-V3.2与2026年春落地的DeepSeek-V4），作者池从223人增至356人，其中282人可追溯完整学术与机构履历，覆盖度较初代报告明显提升。

这份最新研究以更大样本和更长周期证实：中国本土AI人才供给体系已进入稳定成熟阶段，具备独立培养前沿研发力量的能力，在AI科研网络中拥有了更强的自主性与话语权。

中国本土人才已成主力

报告最核心的发现未曾动摇，反而得到进一步印证：在全部研发人员中，53.5%的DeepSeek研究人员完整学术与职业生涯均在中国体系内完成，从未出境工作或求学，该数值较去年的55.2%小幅回落。项目31人的“核心攻坚团队”（即参与了全部7篇论文的研究者）中，10人从未踏出国门深造或工作。

这一数据具备极强行业参照意义：一款综合性能对标OpenAI o1的世界级前沿大模型，其三分之一核心技术贡献者完全依托中国高校、科研院所体系培养成型。

在271名有明确机构归属记录的研究者中，目前84.5%的人员就职于中国机构，仅6.64%在美国科研企业、高校任职，其余人员则零散分布于英国、日本、新加坡、中国台湾等地，单一地区人员占比不超过1.5%，人才最终流向高度向中国聚集。

271位有归属数据的DeepSeek研究者当前机构所在国分布：中国占比84.5%，美国仅6.64%

从高校与科研机构维度看，中国头部科研平台人才供给增速十分亮眼：清华关联研究者从16人增至46人，浙江大学从8增至25人，东南大学从1增至15人，兰州大学从0增至10人。中国科学院体系覆盖最广，通过旗下170个下属机构关联104名研究者，规模较去年直接翻倍。

主要中国机构研究者数量变化（2025vs 2026）：清华、浙大、东南等大幅增长

团队结构稳定

呈现清晰的双轨分工

DeepSeek研发团队从223人扩展到356人，增长近六成。报告发现DeepSeek的团队扩张有着清晰的“双轨”结构：一边是31人的核心团队，从第一篇论文到第七篇全程参与，构成稳定的技术主线；另一边是弹性外围研究者按需加入特定版本的开发，迭代完成后回归原有研究方向。

2026年数据中，136人只出现在一篇论文上，占总作者池的38.2%，而2025年这个比例仅为10.3%。也就是说，过去一年DeepSeek的扩张几乎全部发生在“弹性外围”这一侧，核心骨干人员数量、组成完全保持稳定。

356位贡献者的论文参与分布：核心团队（8.71%）稳定，单篇贡献者（38.2%）大幅扩张

2025 vs 2026作者结构变化：核心团队绝对人数不变（31人），“单次贡献者”从10%跃升至38%

美国留才失败

回流才是常态

本次调研统计到80位有美国高校、科研机构从业经历的DeepSeek研发人员，也是整个作者池中学术成就最为突出的群体，但他们中的绝大多数最终回到了中国。

2025年初代报告的数据显示，63.3%的美国关联研究者仅有一年在美经历。2026年更新后数据大幅改写了这一结论：仅35%为一年，48.8%在2–4年，16.3%为5年以上。这意味着赴美深造对他们来说不只是“镀金”，而是实质性的研究嵌入，但长期的驻留并未提高在美国的留存率。13位长期在美研究者累计在美国机构度过119+年，多数最终仍回到中国。

上：80位有美国经历者的流动路径

下：全部271位有归属数据者的留存分布

在全部有国际流动经历的研究者中，70.3%最终回到了中国。最常见的流动路径是“中国求学→赴美深造→归国从业”（38.8%），其次是“美国起步→最终到中国”（23.8%），仅有12.5%研究者走完“中国→美国→留美”的路径。

学术实力

比美国同行更均衡、更可持续

从学术影响力核心指标来看，DeepSeek研究者的学术实力在过去一年全面上升。全体作者论文平均被引1763次，引用量中位数681；31人核心团队平均被引2470次，中位数1200次；有美国经历者平均被引高达4108次，h-index均值21.26。

横向对比海外头部AI企业可见明显差距：OpenAI的894位作者虽然平均被引2481.5次，但中位数仅100.5，h-index中位数仅2——说明其学术产出高度依赖少数明星级顶尖研究者。Anthropic和Alphabet也呈现类似的“头重脚轻”格局（中位被引分别仅为平均值的15%和20%），而DeepSeek的中位数达到平均值的35%，学术能力梯队分布更为均衡。

DeepSeek各团队学术产出与引用指标对比

结语

报告指出，美国面临的问题不再是能否长期维持全球垄断性人才优势，而是适配全新人才格局参与竞争。这意味着，美国不能再将自身研究体系的比较优势视为与生俱来、永久持有的资产，必须主动争夺人才；同时必须正视中国本土人才供给链的快速崛起。

对于中国而言，这份斯坦福研究是一种外部验证：本土AI人才培养体系的输出已达到前沿水平，且仍在扩大。这不是一次性突破，而是结构性能力的体现。