2026年10月19日，Alexandr Wang在社交平台X上发了一张老友合影。

照片里，Meta超级智能实验室的掌舵者Wang、AI编程公司Cognition的创始人Scott Wu，以及加密交易平台Hyperliquid的创始人Jeff Yan，重新聚在了一起。Wang配文只有一句话：“got the HRT gang back together!（HRT帮派重聚！）”

从左到右依次为Jeff Yan、Scott Wu、Alexandr Wang

这是一场跨越十年的重逢。大约十年前，这群从数理竞赛与顶尖名校脱颖而出的年轻人，在量化巨头Hudson River Trading（HRT）的实习办公室里共同研究高频算法；十年后，他们走向了不同的商业高地——Wang创办Scale AI后进入Meta打造明星项目Muse，Wu试图让AI独立编写软件，Yan则在加密金融中打造出明星衍生品平台。当年的实习生，如今已各自成长为影响行业走向的关键造王者。

而在今天的硅谷，这张合影正呈现出另一种意味：同一批人才，正在以惊人的密度进入同一场技术革命，并迅速抵达资本、技术与商业权力的中心。

硅谷曾经有过自己的“PayPal 黑帮”——一批从同一家公司走出的创业者，后来共同塑造了互联网时代。

如今在AI淘金热中，人们开始寻找新的时代群像。只是这一次，站在浪潮前排的面孔，正在发生变化。华人正在潮头涌现。

图片来源社交媒体账号：AYi

顺着这张合影望向整个硅谷，从底层算力芯片、中间数据标注与大模型实验室，再到顶层代码生成与搜索应用，AI各条赛道的核心位置上正密集坐满华人。

在最底层的算力基建，全球四大半导体巨头由华裔统领——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，牢牢掌控着全球GPU与定制AI芯片的供给命脉。

在中层的数据供应链与前沿实验室，Scale AI的Alexandr Wang与Surge AI的Edwin Chen分割着高质量训练数据的核心市场；Meta超级智能实验室由赵晟佳担任首席科学家，与他对阵的OpenAI则由Mark Chen主导研发大局，xAI的创始技术团队里同样坐着Jimmy Ba和吴宇怀（Yuhuai Wu）等华人核心骨干。

在顶层的商业应用，除了Scott Wu的Cognition，Johnny Ho推动Perplexity估值跃升至数百亿美元并重构搜索体验，Jesse Zhang创办的Decagon拿下数十亿美元客服市场，乔琳创办的Fireworks AI成为开源模型推理的重要中枢，24岁的数学极客Carina Hong则带着Axiom Math冲击机器定理证明。

一栋旧房子里的AI热潮

要理解这种人才密度的来源，不妨先走进一栋住着年轻创业者的普通民宅。

2025年秋天，《Rest of World》记者住进了马克·扎克伯格早年居住过的旧居。这栋位于硅谷洛斯阿尔托斯（Los Altos）的浅蓝色平房，被称为“Facebook House”。二十年前，扎克伯格曾在这里办公，后来打造出社交网络帝国；如今，这里成了新一代华人技术人才的落脚点。

《Rest of World》报道The Chinese whiz kids of Silicon Valley截图

房子里陈设简单，放着床垫、书架与几只猫，却常年举办高密度的AI讨论会。一次聚会中，三十余人围坐交流，院子里烤着整只羊，话题从具身智能、社交产品一直延伸到大模型架构。一位参与聚会的机器人产品经理感叹，周围的气氛已经变成“如果你不做AI，好像就不配活着”。

这种场景揭示了所谓“华人帮”的实际运作机制。

它没有统一的指挥中心，也没有秘密的利益联盟。它首先是一张由共同语言、竞赛履历、海外留学生涯与技术社区织成的人才网络。在这里，刚到湾区的人寻找住处，工程师交换前沿论文的测试细节，创业者寻找技术合伙人。招聘信息和投资线索在重叠的微信群与社交平台X上传播。

当生成式AI成为硅谷最大的资本出口，原本分散在各高校实验室、科技大厂与量化交易机构的人际网络，迅速向商业化阶段汇流。

四位AI创始人，四种不同的命运

在资本的催化下，这张密织的人才网络很快走上AI的商业牌桌。Scott Wu、Alexandr Wang、Edwin Chen与Carina Hong，这批从MIT、哈佛、斯坦福等名校毕业，手握数理/信息学奥赛金牌且大多在HRT等量化巨头淬炼过的技术极客，走进了同一轮浪潮。

Scott Wu押注AI能够真正承担软件开发工作。2024年3月，他创办的Cognition推出Devin，试图让AI从代码补全工具进化为可以接手完整开发任务的工程师。产品发布引发轰动，也招来质疑：演示中的能力能否在真实项目中稳定兑现？为了跨过演示与现实之间的鸿沟，Wu选择深耕企业交付，将产品定位于跨模型调度架构：

世界上花在“肉体计算机”——也就是人类软件工程师身上的钱，每年高达数万亿美元……我们很享受当“瑞士”。如果你什么都做，你就会输给微软或者谷歌。它们什么都做，资源比你多出几万亿美元，人比你多十万。

视频截图 下同

2026年，Cognition宣布获得超10亿美元大额融资，投后估值达到260亿美元，年化收入运行率（ARR）拉升至4.92亿美元，随后估值冲上480亿美元，将高盛、奔驰等纳入客户名单。但“中立瑞士”的模式很快遭遇挑战：合影发出的六天前，Alexandr Wang统领的Meta发布了Muse Wonder，并下令将最强的Muse Wonder Full仅内置于自研的Muse Code中，直接切断了外部调用，巨头亲自下场做应用，挤压了独立调度的生存空间。

Alexandr Wang的命运则走向了“体制化”。他创办的Scale AI曾是全行业通用的数据基础设施。2025年6月，Meta宣布向Scale AI投资约143亿美元，交易对公司的估值超过290亿美元，Wang随后加入Meta统领超级智能实验室。

这笔交易让Wang进入了巨头的权力中枢，却瓦解了Scale AI赖以生存的独立性。 OpenAI与Google出于核心模型资产防泄密的考虑，迅速调整合作，路透社随后披露Google计划削减每年约2亿美元的采购合同。对于一家依靠所有大厂共同哺育的数据服务商来说，失去中立本身就是最大的商业折损。

Edwin Chen选择了另一种赌法。他毕业于麻省理工学院，拥有计算机、数学和语言学学位，曾在Twitter和谷歌负责算法工程。创办Surge AI时，他坚持零外部风投的独立模式：“风投会让公司变得臃肿，还会扭曲团队的激励机制。”根据《The Information》与Sacra披露的数据，Surge AI在2024年依靠约110名全职员工，实现了10亿至12亿美元营收，超过同期拥有千人团队的Scale AI（约8.7亿美元），持续保持盈利，顺理成章承接了大厂外流的数据订单。

在更深层的数理验证领域，24岁的Carina Hong从斯坦福大学博士项目退学，创办定理证明AI公司 Axiom Math，并在2026年3月以超过16亿美元的投后估值完成2亿美元A轮融资。她将知名数学家Ken Ono招募入队，专注利用形式化验证解决大模型在复杂推理中的幻觉问题。她在受访时清晰界定了技术路线：

我们不打算造另一个模仿解答的聊天机器人，我们要教AI去证明定理。这是一个完全不同的挑战。

四个人，四种不同的命运：Wu要把技术轰动变成可靠产品，Wang从创业者走进巨头的权力中心，Chen试图凭借独立性争取市场，Hong则在数学推理的前沿寻找商业出口。

从企业编程、中立数据到定理验证，他们凭借极高的技术判断迅速切入前沿，但在资本与巨头的洗牌下，昔日熟人也不得不面对生硬的市场竞争。

AI实验室阵地与人才争夺

技术产品快速推进的背后，前沿实验室对核心研发人才的争夺同样走向白热化。

2025年年中，扎克伯格亲自出面，连续从OpenAI挖走赵晟佳、余家辉、任泓宇和毕树超四位核心研究员。

这四位技术骨干均在国内名校（清华、中科大少年班、北大、浙大）完成本科教育，随后在斯坦福、UIUC、伯克利获得博士学位。其中，29岁的赵晟佳深度参与了ChatGPT、GPT-4 和 o1逻辑推理模型的架构设计，入职后被任命为Meta超级智能实验室首席科学家。扎克伯格公开表示：