人工智能正成为全球大国竞争的新战场。2025年以来，欧盟、英国、美国等主要经济体相继推出重要人才战略举措。欧盟委员会发布《人工智能大陆行动计划》，拟于2026年设立首批跨国“人才门户”；英国启动全球人才计划，推出2500万英镑的图灵人工智能全球奖学金；美国启动“美国科技力量”计划，系统性引进顶尖工程技术专家和数据科学家。这些动作显示，AI高端人才竞争已从企业层面的市场争夺，升级为国家层面的体系化较量。我国全球AI人才竞争中具备明显优势。根据《IFF全球人工智能竞争力指数报告》，全球AI人才总量约300万人，中国以24.4%的份额位居第二，仅次于美国的32.6%。更值得关注的是，在全球排名前20%的顶尖AI人才中，中国国籍人才占比达47%，高于美国的18%和欧洲的12%。从科研产出看，近十年全球AI领域前5%的科研论文中，中国以31000余篇、占比36.9%紧随美国之后，科研实力提升速度突出。 然而，这种整体优势尚未充分转化为产业竞争力。面对人工智能产业的快速扩张，我国仍面临结构性人才短缺。数据显示，到2030年全球AI人才缺口规模可能超过280万。国内AI领域人才供需比不足1.0，云计算、深度学习等核心技术岗位供需比甚至低至0.27，紧缺态势明显。以北京为例，算法研发岗位缺口占比31%，智慧医疗、教育、金融等垂直场景应用岗位缺口占比26%。从需求结构看，算法工程师需求最大，占总需求46%，其中芯片算法与设计优化工程师尤为稀缺。 这种结构性矛盾折射出我国在AI人才培养体系、产学研协同机制各上的深层挑战。目前仍存“学用脱节”：课程更新偏慢，企业需求与高校培养存在错位。要缓解这个问题，需要以更开放的方式参与全球智力流动与合作。 一上，要主动发力，以全球视野构建AI智力“蓄水池”。发挥顶尖科研平台的集聚效应，重点培育和引进既跟进国际学术前沿、又契合国家战略需求的领军学者和跨学科创新团队。把握北京、上海、粤港澳大湾区等国际科技创新中心建设机遇，聚焦关键技术前沿赛道，精准对接全球高端人才资源，实施“一人一策”的定制化引才，持续积累未来竞争优势。 另一方面，要深化产教融合，建强人才成长“练兵场”。人才培养不能脱离产业一线。要以国家需求为导向，动态优化学科专业设置，推进校企联合实验室和联合培养基地建设，推动企业技术需求转化为教学案例与科研课题，完善产学研协同育人机制。同时，完善人才评价体系，探索更灵活的薪酬与激励机制，为AI人才提供更具吸引力的发展环境。 此外，还需推进国际人才流动的制度创新。借鉴欧盟、英国等做法，优化AI人才引进流程，简化签证与落户手续，为国际顶尖人才提供更便利的工作与生活条件。同时健全人才回流机制，支持海外优秀人才回国创新创业，形成“引进来、留得住、用得好”的良性循环。
人工智能的竞争，归根到底是人才的竞争，也是制度与生态的竞争；把“短缺”转化为改革动力，把“开放”转化为创新动能，把“协同”转化为效率来源，才能在全球人才流动与技术迭代中形成稳定的创新循环。下好人才“先手棋”，既是应对现实挑战的务实选择，也是赢得未来主动权的关键布局。