美国又放走一个“钱学森”？美国一哈佛教授曾曝出惊人事实：原本DeepSeek的工程师可以拿到英伟达全职offer，美国却没留住人，导致“钱学森回国”的故事再次上演，美国跟“国运级人工智能”擦肩而过。美国封锁反而推动人才回流，中国人工智能正在加速赶超。

2025年1月27日，美股开盘后，英伟达股价一度大跌约17%，单日市值蒸发近6000亿美元，科技股也随之承压。

DeepSeek-R1登上苹果美区App Store免费榜，市场突然开始追问，算力投入是不是唯一的竞争门槛？

这场讨论里，一个年轻工程师的选择也被推到台前。潘梓正曾在英伟达实习，拿到全职岗位的机会，却在2024年回国，加入当时规模不大的DeepSeek多模态团队。

哈佛大学肯尼迪政府学院创始院长艾利森在2025年2月发文谈到这件事，把潘梓正比作钱学森，追问美国为何没能留住他。

这个比喻传播很快，不过两段经历并不相同，钱学森当年遭到美国扣留多年，潘梓正则是主动选择回国，放在一起比较，更多是借历史人物表达对人才流动的担忧。

潘梓正的经历确实不普通。他本科就读于哈工大软件工程专业，之后在阿德莱德大学读硕士，2021年进入莫纳什大学攻读博士，研究方向集中在大模型推理加速与训练效率。

2023年夏天，他在英伟达硅谷总部的AI算法组实习了4个月。导师禹之鼎后来透露，潘梓正作决定时毫不犹豫。具体薪酬没有公开，但全职邀请和岗位待遇已经谈到相当深入，最终他还是选择回国。

加入DeepSeek后，他参与了Janus-VL2、V3和R1等项目，也是Janus-Pro论文共同第一作者。团队后来推出的模型受到关注，潘梓正因此被外界视作关键研发人员之一。

不过，把DeepSeek的突破归结为某一个人的决定，也不准确。R1背后是团队的技术积累、工程协作和资源取舍。1月27日英伟达股价大跌，与DeepSeek引发的市场担忧同时发生，不能简单说全部跌幅都由一个模型或一个人造成。

DeepSeek带给行业的冲击，重点在于另一件事。R1展现了较强推理能力，外界将其与OpenAI的o1比较，而DeepSeek公开的API价格低得多。市场开始重新衡量，训练大模型是否一定要不断堆高算力和预算？

DeepSeek-V3公布的训练成本约为557.6万美元，常被拿来和GPT-4预算比较。这个数字反映的是相关训练开支，并不等于整个公司的研发总成本，也不能直接覆盖人才、数据、基础设施等所有投入。把它当成技术路线竞争的一个信号，比当成完整账单更稳妥。

美国的担忧也不只来自潘梓正一人。智库MacroPolo的研究显示，中国高校培养了全球约50%的顶尖AI研究者，美国高校约占18%。在美国顶尖AI机构里，中国本科背景研究者占比约38%，高于美国本土背景研究者的37%。

美国国家科学院院刊的数据则显示，2010年至2021年间，约1.25万名华裔科学家选择离开美国回国，其中超过一半发生在后五年。

美国的中国行动计划虽在2022年名义上终止，相关调查留下的压力仍让不少华裔科研人员感到不安，FBI官员也承认，这项计划对他们的职业生涯造成了冲击。

人才流动却不是单向的。2023年，欧洲AI公司Mistral AI由曾在Meta和谷歌DeepMind工作的研究人员创立，说明顶尖人才也会离开大公司，去新团队寻找更大的研发空间。

2024年，谷歌又通过与Character.AI的安排聘回共同创办人Noam Shazeer等人，人才争夺同样会把人带回美国。

这两个样本提醒我们，薪水固然重要，研究方向、团队规模、话语权和能否尽快承担核心任务，也会左右选择。硅谷大公司能提供强大资源，但岗位分工往往很细；小团队人少，个人更容易直接负责关键环节，代价则是项目压力和不确定性更高。

美国的人才政策和科研氛围，可能成为人才回流的推力。

国内新兴团队提供的研发自由、项目机会和薪酬，也构成了拉力。幻方量化等机构为核心研发岗位开出月薪6万至9万元、部分岗位一年14薪，还提供期权机会，竞争已经落到具体待遇和工作环境上。

芯片限制也让中国团队不得不更重视算法和训练效率，但这不意味着封锁自动带来领先。算力受限会带来困难，团队能否找到有效的技术路径，仍要靠长期研发和工程能力。把所有突破都说成限制带来的结果，同样会把复杂问题说简单。

说到底，潘梓正的选择不是一场简单的输赢。艾利森用钱学森作比，点出了美国对人才流失的焦虑，却不能抹平两段历史的区别。

真正值得关注的，是人才愿意去哪里承担重要工作，谁能给他们资源、空间和信任？这场竞争，最终比的不是一纸录用通知，而是能不能让人留下来做成事。