华人VS印度人：AI时代来自东方的两大神秘力量

文 | 适道

“未来中美之间的竞争，将是太平洋两岸华人之间的竞争。”

‍这句预言的含金量随着陈立武执掌英特尔CEO正在不断提升。至此，美国本土四大芯片巨头（英特尔、英伟达、AMD、博通）的“掌门人”分别如下：

• 英特尔：陈立武，出生于新加坡，祖籍福建福清
• 英伟达：黄仁勋，出生于中国台湾省，祖籍浙江丽水
• AMD：苏姿丰，出生于中国台湾省
• 博通：陈福阳，出生于马来西亚槟城

这四位华人CEO合计掌控着3.2万亿美元市值的科技帝国，其决策直接影响全球半导体产业95%的产能分布。

硅谷正式进入“华人”时代。

另一方面，印度人也没闲着。

• Google的皮查伊(Sundar Pichai)正将Gemini大模型植入Workspace
• 微软的纳德拉(Satya Nadella)借Copilot重构生产力工具
• IBM的克里希纳(Arvind Krishna)则通过Watsonx掌控企业AI中枢

这些印度裔掌舵者，也正掌控着全球80%的AI应用入口。

如今，在全球人工智能快速发展的浪潮中，两股力量正在悄然角逐：一边是在AI基础研究与硬件领域展现强大实力的华人群体，另一边是在AI商业化与企业管理方面独树一帜的印度人群体。

硅谷AI新时代正式拉开序幕。

如果说，把AI行业分为四大核心层面：基础研究、硬件支撑、软件应用和商业化运营，那么这四个层面则构成了完整的AI产业链，从理论创新到市场应用，缺一不可。

01 AI基础研究：华人的理论制高点

AI基础研究代表着人工智能的理论突破和算法创新，是整个AI产业的基石。这一领域需要深厚的数学和理论计算机科学背景，主要在学术机构和顶级研究实验室进行。

华人科学家在这一层面表现突出，以李飞飞团队开创的ImageNet数据集为起点，近年来，华人学者占据各大顶会论文作者席位的半壁江山。比如2023年NeurIPS（全球顶级AI会议）中国贡献的论文占比有27%（全球第一），而印度贡献的论文不足5%。

这种优势源于东方（卷王）教育体系对STEM基础学科的极致打磨——中国学生在国际数学奥林匹克竞赛中累计获得185枚金牌，作为对比，排在第二名的美国从1974年开始参加该竞赛，累计收获141枚金牌（实际上大多数人还是华人）。

AI基础研究领域重要华人AI科学家举例：

李飞飞（Fei-Fei Li）—— 计算机视觉专家，前Google AI负责人，ImageNet创始人

吴恩达（Andrew Ng）—— 机器学习专家，创立Google Brain和Coursera AI课程

朱松纯（Song-Chun Zhu）—— AI认知科学专家，推动视觉AI发展

02 AI芯片与硬件：华人的硬件霸权

AI芯片与硬件是AI计算能力的物理载体，AI算力战争的本质也是芯片架构之争，包括从GPU到专用AI加速芯片的各类计算设备。 这一领域需要深入理解半导体物理和芯片设计，以及先进的制造工艺。

黄仁勋的CUDA生态控制着全球95%的AI训练市场，苏姿丰带领AMD在数据中心GPU领域实现市占率从3.8%到25.1%的逆袭。这种硬件统治力建立在三个支点上：

• 晶圆代工：台积电等亚洲公司主导全球7nm以下先进制程产能
• 封装测试：中国企业在Chiplet技术专利量占比61%
• 设备攻坚：上海微电子28nm光刻机良率达国际水准的97%

全球AI芯片行业的华人主导格局：

• NVIDIA（CEO黄仁勋）—— 全球AI芯片霸主，其GPU已成为AI计算的标准配置
• AMD（CEO苏姿丰）—— 生产高性能计算芯片，在AI计算市场中迅速崛起
• 华为昇腾、寒武纪—— 中国AI芯片产业的中坚力量，逐步打破美国垄断

AI软件与应用是将AI理论和硬件能力转化为实际可用的产品和服务，如大语言模型(ChatGPT)、AI图像生成工具(Midjourney)等。这一领域需要强大的软件工程能力和产品设计思维。

当技术进入产品化阶段，印度裔的软件工程优势开始显现。Google Brain开发的TensorFlow框架，其商业化进程中印度工程师贡献了大量的API接口优化代码。这种能力或许源自“印度硅谷”班加罗尔的独特培养模式：

• 代码马拉松文化：每个IT毕业生在校期间都要参加hackathon（编程马拉松）
• 需求翻译体系：印度工程师将产品需求文档拆解颗粒度比同业精细
• 分布式协作：印度团队跨时区协同效率高出行业基准水平

不得不承认，印度人英语好确实是优势，这让他们在全球软件行业沟通无障碍，既能精准理解国际客户需求，又能流畅表达技术方案，成为连接东西方科技世界的重要桥梁。

印度人在AI软件公司的优势地位

• 在AI SaaS（AI软件即服务）、生成式AI（如ChatGPT）、AI云计算等领域，印度裔高管占据重要位置
• 印度在IT软件外包方面积累的丰富经验，使他们在AI软件工程和产品化方面拥有天然优势

AI商业化是将AI技术转化为商业价值的过程，包括商业模式设计、市场战略制定、企业级AI解决方案部署等。这一层面需要卓越的管理能力和商业敏锐度。

印度裔高管在这个方面也展现出惊人的战略柔性。比如微软CEO纳德拉用“移动优先、云优先”战略，仅用5年将Azure AI服务收入从7亿提升至340亿美元。

代表性印度裔CEO：

Sundar Pichai（Google）—— 掌管Google AI研究和DeepMind

Satya Nadella（微软）—— 推动与OpenAI战略合作，大力投资ChatGPT

Arvind Krishna（IBM）—— 领导IBM向AI转型的战略

此外，在“抱团”方面，印度人更是遥遥领先。有段子说，一家公司只要一个部门里招进来一个印度人，很快这个公司就会充满了印度人（国家也是如此，比如印加大……）；反观华人，很喜欢分“派系”，搞搞地域歧视是很常见的事，学校之间都还要分不同的校友会，同一个校友会还有本硕博的鄙视链……

不管怎么说，在当前全球AI领域的核心战场上，正站着两支来自东方的力量——华人与印度人，没有任何主流AI公司能绕开这两股力量。

如果说未来已来，那么这场由东方力量主导的技术革命或许才刚刚开始。

注明：本文引用的市场数据均来自第三方研究机构公开报告，可能存在统计口径差异；建议读者结合多方数据源进行交叉验证，并以相关机构的最终官方数据为准。