国际金融论坛（IFF）于今日在香港正式发布《IFF全球人工智能竞争力指数报告─第三部分》。作为IFF人工智能委员会参与全球AI治理的重要载体，系列报告自去年11月开始，已针对全球主要国家和地区的AI企业发展、AI科研创新两大研究维度分别发布报告。本次报告聚焦“人才发展”维度，依托IFF全球人才数据库的真实世界数据及多维度指标体系，系统性地评估和比较主要国家和地区在AI人才领域的现状和发展潜力。

全球AI人才发展现状及画像

　　从统计学角度，本次研究基于95%的置信水平和5%的误差范围下，对人才数据库中的真实世界数据进行采样分析，并对全球人工智能相关的主要人才岗位进行归纳分类。研究发现：全球AI人才可划分为技术研发、数据分析、产品及项目管理、垂直应用等13个大类，包括机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言工程师等在内的37个不同岗位；其中超过三成是技术研发类人才；垂直应用类岗位中，自动驾驶与机器人相关岗位人才比例显著领先其他岗位，显示出行业对于自动驾驶和机器人的关注。

　　全球AI人才300万 中国占22%

　　本次研究测算，截至2025年6月，全球AI人才总量约300万人。其中美国占约三分之一，中国占比22.4%，排名第二。此外，印度和英国的占比均超过5%，全球前20大国家和地区聚集了超过90%的全球AI人才，头部效应较为明显。

　　全球有300万的AI人才，那这个群体是什么样的一群人呢？本次研究进行了人群画像分析。超过70%的AI人才拥有硕士学历，超过18%的人才拥有博士学历，同时1.4%的人有过博士后经历，34.3%的人毕业于计算机科学专业，这些计算机相关的高学历人才构成了全球AI人才的主力。对全球AI人才的从业年限，按照1年、3年、5年、10年这几个间隔进行划分，数据显示超过四成的AI人才从业年限为1年及以下，接近八成的人才从业年限在3年及以下，行业以年轻的从业者为主。数据观察到绝大部分人才是2022年开始进入AI行业，也足以证明，ChatGPT时刻（美国OpenAI公司于2022年11月发布ChatGPT）对全球人才发展的里程碑意义。

　　对全球AI人才的个人简介进行大数据分析，可以发现最热门的关键词是Engineer，这反映出技术研发类人才是当前AI人才的主流；Deep Learning和Machine Learning的出现频率仅次于Engineer，这两大AI研发方向最受欢迎；Python、Matlab、Tensorflow成为最经常出现的AI技能工具软件；Innovative、Passionate、Expertise是全球AI人才对自身最高频的描述。

全球AI人才的流动密码

　　众所周知，AI人才的流动是全球性的，美国尤其是硅谷地区作为全球信息技术革命的发源地，从互联网时代以来，吸引了全球海量的人才前往美国接受教育并留在美国工作，与此同时，伴随着以腾讯、快手、字节跳动、阿里巴巴、DeepSeek等中国科技公司的发展，亦存在有着美国、欧洲等教育、工作经历的人才，回流到中国工作的趋势，我们基于真实世界数据，尝试描绘出当前中美AI人才流动的图谱。

　　数据发现，目前在中国内地工作的AI人才，其中42%拥有美国的工作或学习经历，是第一大海外来源国。其次为中国香港，占比逾12.3%，中国香港已成为AI人才在中国内地之外重要的学习和工作地点选择。此外，德国、加拿大、新加坡、澳洲占比逾6%。

　　反观目前在美国工作的AI人才中，超过36%有中国工作经历，很大一部分是中国的留学生在前往美国读书和工作前，在中国有工作和学习经历。印度是美国第二大AI人才来源国，占比超过27%。值得注意的是，美国的海外AI人才更加多元化，来自中东国家、非洲国家的人才均有一定占比，国际化程度更高。

趋势：预计未来五年人才总量增长接近1倍

　　基于统计学的预测方法，综合当前AI人才总量，本次研究绘制了未来五年全球AI人才的增长曲线。到2030年底，全球AI人才增长量将达280万人以上，五年时间实现接近100%的增长。

　　纵观全球各国的AI人才相关政策，美国通过移民政策与产学联动维持人才引力，中国则依托政策规模与市场加速追赶。本次研究梳理后发现，像沙特这样的中东国家，以“免税＋文化特区”策略构建垂直领域优势，沙特打造“去意识形态化的技术试验场”，为全球AI人才提供了规避地缘冲突、获取稀缺场景、实现技术商业化的第三选择。

　　全球AI人才的竞争与协作，本质是技术文明治理权的重塑。人才不仅是算法产品和科研专利的创造主体，更是平衡技术红利与风险的核心锚点。领先国家握有资源集聚优势，却需警惕技术垄断形成的治理霸权；追赶的国家和地区，虽难成人才高地，却能以场景创新、伦理实践构建独特价值。我们呼吁：真正的全球AI治理，应搭建大国开放生态普惠培养、人才流动不设壁垒、小国凭特色需求参与规则制定的框架，让人工智能革命的红利，沿着人才协作的脉络，流进每片渴望进步的土地。

　　（周建为国际金融论坛（IFF）特邀数据专家；帕特里克．格劳纳教授为国际金融论坛（IFF）人工智能委员会协调员） （www.iff.org.cn）