新智元報道

【新智元導(dǎo)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(yè)者，在海外出生。

現(xiàn)在美國政府說，他們不配碰最好的模型。

就在大家焦急等待Fable 5恢復(fù)的時候，F(xiàn)T一篇文章突然曝出——

過去幾天，整個AI行業(yè)一直在跟美國政府合作，試圖保住外籍研究人員繼續(xù)參與最先進模型開發(fā)的權(quán)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(yè)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(yè)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(xù)參與」

注意措辭，「保住繼續(xù)參與」，不是「爭取新的權(quán)限」。政府已經(jīng)在試圖收緊，只是行業(yè)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(biāo)。但作為第一個被執(zhí)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(lián)合創(chuàng)始人，前特斯拉AI總監(jiān)。他的YouTube教學(xué)視頻更是影響了整整一代AI從業(yè)者。

他來Anthropic只做一件事，領(lǐng)導(dǎo)一個新團隊，用Claude來加速下一代Claude的預(yù)訓(xùn)練研究。

結(jié)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(fù)，他也可能繼續(xù)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(lǐng)導(dǎo)的團隊里有多少人持工作簽證？他的預(yù)訓(xùn)練研究需要調(diào)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(fā)鏈的身份問題。

Chris Olah，加拿大人，1992年生，Anthropic七位聯(lián)合創(chuàng)始人之一。

他開創(chuàng)了一個全新的科學(xué)領(lǐng)域，mechanistic interpretability（機制可解釋性），換句話說就是「打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱，看里面到底在發(fā)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。

Amanda Askell，蘇格蘭小鎮(zhèn)Prestwick長大，牛津哲學(xué)學(xué)位，紐約大學(xué)哲學(xué)博士。

她在Anthropic的工作是寫Claude的「憲法」，一份數(shù)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(shù)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(xué)家定的。

按照禁令的邏輯，她也會被攔在自家產(chǎn)品門外。

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(nèi)部在發(fā)生什么，Askell定義模型應(yīng)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(shù)據(jù)顯示，美國機構(gòu)雇傭了全球59%的精英AI研究者，但本土培養(yǎng)的只占37%。

IFP 2025年的研究發(fā)現(xiàn)，美國排名前列的AI初創(chuàng)公司中60%有移民創(chuàng)始人，其中超過70%最初是拿學(xué)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。

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(shù)沒有離開美國國境，只要在美國境內(nèi)釋放給了foreign person，也可能被視為一次「出口」。

因為知識已經(jīng)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(xiàn)在半導(dǎo)體等敏感領(lǐng)域?，F(xiàn)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(xué)生簽證的研究員數(shù)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(guān)起門來做完的。

預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、安全評估、紅隊測試、推理基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品集成，這些環(huán)節(jié)互相嵌套。

一個模型的行為問題可能出在數(shù)據(jù)里，也可能出在對齊優(yōu)化里，也可能出在系統(tǒng)提示里。要修它，就必須讓一群人同時靠近它。

當(dāng)最強模型按身份設(shè)門檻，不是少幾個人的問題，是整條流水線的協(xié)作效率被卡住。

聰明的人正在離開

Anthropic在聲明里強調(diào)：「如果這個標(biāo)準(zhǔn)被應(yīng)用到整個行業(yè)，我們認(rèn)為它將實質(zhì)上終止所有前沿模型提供商的新模型部署?！?/p>

這不是危言聳聽。

斯坦福HAI 2026年AI指數(shù)報告顯示，過去九年，AI研究者和開發(fā)者流入美國的數(shù)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(guān)鍵詞是GPU、晶圓廠、數(shù)據(jù)中心、算力合同。

這一次，關(guān)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(yōu)勢，建立在全球虹吸效應(yīng)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(yīng)開始反轉(zhuǎn)。

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(yuǎn)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