远见网一、80位拥有美国机构经历的DeepSeek研究
1、6月15日与斯坦福大学胡佛研究所
6月15日，斯坦福大学胡佛研究所和人类中心人工智能研究院（HAI）发布了一份白皮书，追踪DeepSeek七篇核心论文背后356名研究者的职业轨迹。
https://hoover-s3-website.s3.us-west-2.amazonaws.com/s3fs-public/research/docs/WhitePaper_Hoover_HAI_DeepSeek_FINAL%203.pdf
报告揭示的核心数据揭示了全新结论，80位拥有美国机构经历的DeepSeek研究者，平均被引用4108次，是整个作者池中学术成就最高的群体。
他们中的绝大多数，现在在中国。
13位在美国深耕五年以上的长期研究者，累计在美国学术机构度过了119年以上的时间。其中9人最终回到了中国。在美国待得越久，回去的概率并没有变低。
一位研究者在美国的Beth Israel Deaconess、洛克菲勒大学、MIT、贝勒医学院和加州大学圣迭戈分校辗转了18年，最后回到中国。
另一位在美国待了28年、拥有近3万次引用，留了下来，但这是少数。
2、新增了DeepSeek V3.2（2
这份报告由胡佛研究所技术政策加速器主任Amy Zegart和研究助理Emerson Johnston联合撰写，是2025年首份DeepSeek人才报告的年度更新。
报告的分析范围从2025年的5篇论文扩展到7篇，新增了DeepSeek V3.2（2025年12月）和V4（2026年4月）。
作者池从223人增长到356人，其中282人可以通过学术数据库OpenAlex构建完整的机构履历档案，追溯时间最早可到1989年。
这次分析只统计研究和工程团队成员，排除了数据标注、商务和合规人员。
按可比口径计算，团队一年内扩张了57%，最近两篇论文在14个月内净增141名新贡献者。
31位研究者出现在全部七篇论文上，报告称之为「核心团队」（Key Team），占总人数的8.7%。
47人出现在六篇，这两个群体构成了一个「什么都参与」的稳定内核。
二、三分之一最核心的贡献者
1、三分之一最核心的贡献者
与之对应的是大量轮换式贡献者，136人仅出现在一篇论文上（占38.2%，2025年时这个比例仅为10.3%），79人出现在两篇。
271位有机构归属记录的研究者中，145人（53.5%）在其整个有记录的职业生涯里，从未与任何中国以外的机构产生过关联。
这个比例与2025年的55.2%基本持平，说明它是一个稳定的结构性特征。
一个在推理基准测试上对标OpenAI o1的前沿模型（DeepSeek-R1），三分之一最核心的贡献者，完全由中国本土教育和研究体系培养。
中国科学院及其170个下属机构组成的网络，关联研究者数量从去年的53人翻倍至104人，覆盖了整个作者池的37%；
清华大学从16人增长到46人，接近200% 的涨幅；
一些去年在DeepSeek还处于边缘的学校迅速崛起，东南大学从1人到15人，北航从3到14，兰州大学从0到10。
2、远非少数精英院校的专利
DeepSeek的人才供给来自一个广泛的中国高校网络，远非少数精英院校的专利。
2025年数据中，49位有美国关联的研究者里，63.3%仅有一年美国经历。
近半数（48.8%，39人）在美国待了2到4年，16.3%（13人）超过五年。
80位有任何美国机构经历的研究者中，最常见的流动模式是「中国→美国→中国」，占38.8%。
只有12.5%（10人）走了「中国→美国→留在美国」的路径。
九位在美国、英国、文莱、日本、瑞典等多个国家之间做了多次国际转换。
梁文锋在2025年初爆火时接受36氪采访称，核心技术岗大多由工作一两年的研究者填充，DeepSeek招人看的是「热情和好奇心」。
三、到了如今与数据说明
到了如今，数据说明，DeepSeek团队已迅速成长为相当成熟的研究团队。
全体作者的中位引用量从249翻倍至681，整条分布曲线上移。
核心团队的平均引用量从1554跃升至2470，增长59%，中位数从约700升至1200。
这个跳升部分归因于DeepSeek自己的论文，R1、V3、V2在2025年内被学术界大量引用，核心团队成员是所有这些论文的作者。
OpenAI的894名作者平均引用量2481.5，看上去跟DeepSeek相当。
但OpenAI的中位数只有100.5，均值是中位数的25倍。
Anthropic和谷歌的中位引用量分别只有均值的15%和20%。
1、平均引用4108次
学术影响力在团队内部的分布更加均匀，整支队伍的平均水平更高，对少数明星的依赖更低。
80位经美国体系训练的研究者是DeepSeek全部作者中学术成就最高的群体，平均引用4108次，中位h指数16.5。
他们带着在美国研究体系中积累的方法、人脉和学术资本回到了中国。
美国的移民制度在加速这个过程，一位中国研究者今天申请职业移民绿卡，排期接近五年，而且在变长。
2025年9月新增的每份H-1B申请10万美元费用和高薪优先抽签制度，把博士后和刚毕业的博士推到了队伍最后面。
报告在措辞上也为美国挽尊了，称不应假设中国研究者离开美国是因为想回去，很多人可能是因为签证制度让留下来太难、太贵、太不确定。
第二个挑战更棘手：53.5%的研究者从未离开中国，任何关于签证和准入的政策讨论都触及不到他们。
四、但也同时承认这是一个更长周期的工程
10位核心团队成员在没有任何美国或国际研究经历的情况下，参与构建了一个前沿推理模型。
这条本土供应链的存在，让「通过限制人才流动来维持技术优势」的策略失去了一半靶子。
限制未来的准入只解决了一个问题，另一个美国需要迎接的挑战，就是中国本土管道的独立产出能力。
报告指向的方向是美国自身的K-12和理工科高等教育改革，但也同时承认这是一个更长周期的工程。
两个问题需要完全不同的政策工具。目前美国内部的辩论大多只围绕第一个展开。
行业主流叙事在讨论AGI竞赛时，焦点通常集中在算力和数据上。
DeepSeek从第一篇LLM论文到V4，只用了两年零三个月。
1、V3.2的高算力变体在2025年国际
模型参数从67B膨胀到1.6T，支持的上下文长度从基础水平扩展到100万Token，研发团队从215人扩张到356人。
V3.2的高算力变体已经在2025年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克（OI）上拿到了金牌级表现。
V4系列在百万Token上下文场景下的推理效率，单Token推理计算量只有V3.2的27%，KV cache只有10%。
如果AGI竞赛的关键变量包含「谁能最快组建和维持一支前沿研究团队」，中国已经拿出了证据，它拥有一条可以独立运转的人才供应链。
这条供应链在过去一年里把清华的贡献者人数从16推到46，把中科院网络的覆盖面翻了一倍，同时把团队规模扩大了57%，核心班底一人未丢。
这份报告得出的结论是：中国的积累已经完成，正在进入产出加速期。
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