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新智元報道
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【新智元導讀】Karpathy入職不到一個月,就要被自家模型鎖在門外?以后能不能碰美國的最強AI,或許不再看能力,而是護照上的國籍。
硅谷66%的科技從業者,在海外出生。
現在美國政府說,他們不配碰最好的模型。
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就在大家焦急等待Fable 5恢復的時候,FT一篇文章突然曝出——
過去幾天,整個AI行業一直在跟美國政府合作,試圖保住外籍研究人員繼續參與最先進模型開發的權利。然而,Anthropic收到的那紙禁令,把這條路堵死了。
短短一句爆料 ,背后卻隱含著巨大的信息量。
「整個AI行業一直在跟美國政府合作」
限制外籍研究員接觸前沿模型這件事,不是Anthropic出事之后才冒出來的。行業早就在和政府博弈。暗流一直在涌。
「試圖保住外籍研究人員繼續參與」
注意措辭,「保住繼續參與」,不是「爭取新的權限」。政府已經在試圖收緊,只是行業還在抵抗。
「Anthropic收到的那紙禁令,把這條路堵死了」
出口管制令不只是封殺了外部用戶。Anthropic自己的非美國籍員工也會被排除在外。
如此看來,Anthropic可能不是美國政府唯一的目標。但作為第一個被執行的,看看它自己的團隊就夠觸目驚心了。
硅谷頂級AI實驗室里的「外國人」
Andrej Karpathy出生于斯洛伐克,15歲隨家人移居多倫多。
他不僅是斯坦福博士,OpenAI聯合創始人,前特斯拉AI總監。他的YouTube教學視頻更是影響了整整一代AI從業者。
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他來Anthropic只做一件事,領導一個新團隊,用Claude來加速下一代Claude的預訓練研究。
結果入職不到一個月,公司最強的模型就全球停服了。
作為非美國公民,即便模型恢復,他也可能繼續被擋在門外。
雖然有分析指出,Karpathy在美國工作超過15年,很可能已持有EB-1杰出人才綠卡,按出口管制法可被歸類為「US person」,不受此限。
但即便他本人不受影響,他要領導的團隊里有多少人持工作簽證?他的預訓練研究需要調用的模型,有多少外籍同事也需要接觸?
一個人的綠卡,解決不了一條研發鏈的身份問題。
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Chris Olah,加拿大人,1992年生,Anthropic七位聯合創始人之一。
他開創了一個全新的科學領域,mechanistic interpretability(機制可解釋性),換句話說就是「打開神經網絡的黑箱,看里面到底在發生什么」。
他的工作就是讓AI變得可理解、可審計、可信任。
按照禁令的邏輯,他也不能接觸自己公司的模型。
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Amanda Askell,蘇格蘭小鎮Prestwick長大,牛津哲學學位,紐約大學哲學博士。
她在Anthropic的工作是寫Claude的「憲法」,一份數萬字的文檔,定義了Claude的價值觀、性格和道德推理框架。
每天有數億人跟Claude對話。Claude說什么、不說什么、怎么說,很大程度上是這個蘇格蘭哲學家定的。
按照禁令的邏輯,她也會被攔在自家產品門外。
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三個人,恰好站在AI的三根支柱上。
Karpathy讓模型變得更強,Olah理解模型內部在發生什么,Askell定義模型應該成為什么樣的存在。
而Anthropic并不是特例,美國AI本身就是外國人才撐起來的。
MacroPolo全球AI人才追蹤器的數據顯示,美國機構雇傭了全球59%的精英AI研究者,但本土培養的只占37%。
IFP 2025年的研究發現,美國排名前列的AI初創公司中60%有移民創始人,其中超過70%最初是拿學生簽證來的。
2026年第二季度,Anthropic的H-1B簽證申請量同比暴漲490%,從10份跳到59份。OpenAI同期漲了215%,從20份到63份。
一邊在全世界瘋狂搶人,一邊說外國人不配碰最好的模型。
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這背后有一個正在被激活的法律機制。
美國出口管制里有一條叫deemed export(視同出口),就算技術沒有離開美國國境,只要在美國境內釋放給了foreign person,也可能被視為一次「出口」。
因為知識已經進了人腦,而人是可以自己「走出去」的。
過去,這套邏輯主要出現在半導體等敏感領域。現在,前沿AI模型被套進了同一個框架。
而整個硅谷AI實驗室里,持H-1B、OPT、學生簽證的研究員數以萬計,全都在這條線的另一邊。
正如前文所說,前沿模型不是一個人關起門來做完的。
預訓練、后訓練、安全評估、紅隊測試、推理基礎設施、產品集成,這些環節互相嵌套。
一個模型的行為問題可能出在數據里,也可能出在對齊優化里,也可能出在系統提示里。要修它,就必須讓一群人同時靠近它。
當最強模型按身份設門檻,不是少幾個人的問題,是整條流水線的協作效率被卡住。
聰明的人正在離開
Anthropic在聲明里強調:「如果這個標準被應用到整個行業,我們認為它將實質上終止所有前沿模型提供商的新模型部署。」
這不是危言聳聽。
斯坦福HAI 2026年AI指數報告顯示,過去九年,AI研究者和開發者流入美國的數量下降了89%。僅過去一年就暴跌80%。
過去幾年,談AI管制,最熟悉的關鍵詞是GPU、晶圓廠、數據中心、算力合同。
這一次,關鍵詞變成了人。
以前是need-to-know,你需不需要知道。以后可能是nationality-to-know,你的國籍允不允許你知道。
美國前沿AI的人才優勢,建立在全球虹吸效應之上。最聰明的人從全世界涌向硅谷,不問國籍,只看能力。
國籍一旦成為門檻,虹吸效應開始反轉。
每一個被推走的人,都可能成為其他陣營里的頂梁柱。
離模型最近的位置,未必永遠只由能力決定。
有時候,也由身份決定。
參考資料:
https://x.com/deredleritt3r/status/2066555668434239990
https://www.ft.com/content/f6940d59-28f4-4ae4-a569-c6fc421e52b9
編輯:摩西
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