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华人天才,霸榜硅谷科技圈

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文 | 新质动能

华人天才,齐聚硅谷科技圈。

前几天,Meta首席AI官Alexandr Wang在社交平台X上发了一张照片。


图源:X

照片里,除了Wang本人,还有AI编程独角兽Cognition的创始人Scott Wu,以及加密交易平台Hyperliquid的创始人Jeff Yan。配文只有一句话:“got the HRT gang back together!(HRT帮派重聚!)”

看似普通的一次老友聚会,背后却藏着一段颇有传奇色彩的经历。

十年前,这几个人还是量化交易公司Hudson River Trading(HRT)里的实习生;十年后,Alexandr Wang执掌Meta的超级智能实验室,Scott Wu把Cognition做到了480亿美元估值,Jeff Yan则用一个只有11人的团队,打造出加密交易领域的头部平台Hyperliquid。

当年一群普通实习生,如今已经是能左右全球技术走向的关键玩家。

顺着这张合影望向更广阔的科技产业,还能看到一个有趣的现象:从芯片、算力,到大模型,再到AI应用,越来越多华人,正走向产业舞台的中心。

一、Alexandr Wang成小扎潜在接班人

10月12日,Alexandr Wang统领的Meta超级智能实验室,刚刚发布了新模型Muse Wonder。

它系列中性能更强的Muse Wonder Full并不通过API单独提供,而是面向Muse Code订阅用户开放,内置在Meta自家的编程Agent产品中。

有意思的是,Muse Code在市场上的直接对手,正是合照里站在他身边的Scott Wu创办的Cognition。当年一起刷题、相互鼓励的老朋友,现在成了正面比拼的竞品对手。

从一起参加竞赛的年轻人,到如今分别站在科技巨头和创业公司的核心位置,两人的职业选择,也折射出这一代技术人才在AI浪潮中的不同去向。

1997年出生于新墨西哥州洛斯阿拉莫斯的Alexandr Wang,父母均是洛斯阿拉莫斯国家实验室的物理学家。

受家庭环境影响,Wang从小就对数学和科学表现出浓厚兴趣。18岁,他考入麻省理工学院,大一结束便辍学;2016年,19岁的Wang创办了AI数据服务公司Scale AI。

赶上大模型快速发展的浪潮,Scale AI为模型公司提供数据标注、整理和评估等服务,逐渐成为AI产业重要的数据基础设施服务商。2021年,Scale AI估值已经达到73亿美元。

2025年6月,在AI竞赛中急于翻盘的Meta,斥资143亿美元买下Scale AI 49%的股份。而扎克伯格开出的核心附加条件,就是让Wang亲自加入Meta,掌舵全新的超级智能实验室(MSL)。

进入Meta后,Wang迅速成为公司AI业务的核心人物。他不仅在硅谷掀起大规模的人才争夺战、推动Meta模型研发,更在2026年10月促成了Meta与苹果的深度合作,将8160亿参数的开源模型部署到Mac设备上。

据英国《金融时报》等媒体报道,Wang如今已被视为扎克伯格潜在的接班人选之一。

二、从HRT出发,走向不同赛道

Alexandr Wang选择加入科技巨头,Scott Wu则继续留在创业公司的牌桌上。

同为1997年出生的Scott Wu,在编程竞赛圈早已是“神级”存在。他曾三次参加国际信息学奥林匹克竞赛(IOI),并在2014年以满分成绩获得世界第一。进入哈佛大学后,他又在ICPC全球总决赛中摘金。

2023年,Wu与同样拥有奥赛金牌背景的Steven Hao、Walden Yan共同创办Cognition,瞄准AI软件开发领域。

2024年3月,Cognition推出AI编程产品Devin,希望让AI不再只是辅助程序员补全代码,而是能够独立规划任务、编写代码、排查错误,成为真正能参与软件开发的“AI工程师”。这一产品也迅速引爆了AI Agent赛道。

Cognition早期的一大特点,是不把自己绑定在某一家模型公司上。

Scott Wu曾将公司的定位比作编程领域的“瑞士”:Devin背后有一套模型调度系统,可以根据不同任务,在Anthropic、OpenAI、Google以及开源模型之间灵活选择。

资本市场给出了积极回应。2026年9月,Cognition完成超过20亿美元的E轮融资,投后估值冲上480亿美元,年化收入运行率(ARR)从5月的4.92亿美元飙升至近9亿美元,客户列表中囊括了高盛、奔驰、戴尔等巨头。

与Wang、Wu在AI领域持续深耕不同,Jeff Yan选择跳出AI圈,把目光投向了加密行业。

Yan曾是物理奥赛金牌得主,进入哈佛大学学习数学和计算机科学。大学期间,他与Scott Wu结识,后来两人又一起参加了HRT的首届实习项目。毕业后,Yan加入HRT,做了8个月美股算法交易。

2019年底,Yan去了波多黎各,用1万美元起步,在客厅里用电视机当显示器,做加密量化交易。经过两年多的积累,这项业务实现了数千个百分点的年增长,他也在27岁时实现了财务自由。

但Yan并没有就此停下。2022年FTX暴雷后,他决定不再只做交易,而是亲自搭建一个更透明、更高效的加密交易平台。2023年,Hyperliquid正式推出。

如今,Hyperliquid Labs只有约11名员工,却已经成为全球链上永续合约交易领域的重要平台。2025年,这支11人小团队创造了超过9亿美元利润,成为全球人均利润最高的企业之一。

三、奥赛与量化,华人天才的成长密码

这几位曾经在HRT相识的年轻人,虽然走上了不同的职业道路,却有着相似的成长背景:数学和编程竞赛、顶尖大学教育,以及量化交易或科技公司的实战经历。

奥赛训练了他们快速拆解复杂问题、寻找解法的能力;量化交易则让这种能力接受真实商业环境的检验。

在HRT、Jane Street、Citadel等机构,他们需要从海量数据中提取有效信号,快速做出判断,再根据市场反馈不断优化策略和系统。

从竞赛到量化,这段经历为他们打下了技术基础,也让他们较早接触到高强度的团队协作和商业决策。等到AI浪潮到来时,这些人已经具备了进入新赛道的技术储备和行业经验。

这几个人的经历,也是更大范围人才流动的一个缩影。

卡内基国际和平基金会2026年9月发布的全球AI人才追踪报告显示,在其追踪的全球顶尖AI研究人员样本中,57%在中国高校完成本科教育,高于2022年的46%。

英伟达CEO黄仁勋也曾在2025年的一场访谈中表示,全球一半的AI研究人员是华人。

从清华姚班、中科大少年班到北美顶尖高校,长期积累的人才培养体系,正在AI时代展现出影响力。而这股人才力量,也不再局限于实验室和科技大厂,越来越多华人开始走上创业舞台。

“华人创业者互相较量”的场面,正在硅谷各个细分赛道不断上演。

AI编程赛道里,Scott Wu的Cognition对上Alexandr Wang负责的Muse,正面竞争;AI搜索赛道,Johnny Ho参与创办的Perplexity估值冲到数百亿美金,直面Meta的大模型助手;AI客服Agent赛道,Jesse Zhang的Decagon拿下大额企业订单,和Meta免费的企业AI助手同台竞争。

如果把视线再往前推一代,会发现两代华人的成长路径和商业打法并不相同。

上一代华人的代表,集中在半导体领域。英伟达的黄仁勋、AMD的苏姿丰、博通的陈福阳、英特尔的陈立武,都是全球芯片产业的重要掌舵者。

他们的商业版图建立在数十年的技术积累、供应链管理和生态建设之上。芯片产业周期长、投入大,想要建立竞争壁垒,往往需要长期投入和持续经营。

新一代华人技术人才,更多活跃在生成式AI带来的新兴赛道。从基础模型、AI编程到搜索和企业服务,他们既是技术创新的推动者,也是新产品和新商业模式的探索者。

10年前,19岁的Alexandr Wang在HRT实习时,对着身边的小伙伴说了一句:“为什么不能是我们?”十年后,这群年轻人已经在不同领域给出了自己的答案。

参考资料:

《“华人帮”涌现硅谷》,网易科技;

《硅谷的「下一个PayPal黑帮」,为什么成了华人打华人》,硅星人;

《Meta AI掌舵人的一张合影,背后的百亿级华人朋友圈》,Odaily星球日报;

《史上最贵同学会!10个实习生做出4家独角兽,估值超1000亿美元》,易简财经;

《量化公司,正在批量生产AI独角兽创始人》,量子位;

《华人CEO为什么“带飞”芯片巨头》,钛媒体;

《95后和00后组队,拿下3200亿估值》,投中网;

《134亿!三位华人创办的AI编程独角兽拿下新融资》,智东西;

《全华班打造的AI程序员,估值480亿美元》,融资中国;

《11个人,零融资,年赚9亿美金:Hyperliquid创办人Jeff Yan的疯狂人生》,深潮TechFlow。

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