文章转载于新智元
硅谷66%的科技从业者，在海外出生。
现在美国政府说，他们不配碰最好的模型。
就在大家焦急等待Fable 5恢复的时候，FT一篇文章突然曝出——
过去几天，整个AI行业一直在跟美国政府合作，试图保住外籍研究人员继续参与最先进模型开发的权利。然而，Anthropic收到的那纸禁令，把这条路堵死了。
短短一句爆料 ，背后却隐含着巨大的信息量。
「整个AI行业一直在跟美国政府合作」
限制外籍研究员接触前沿模型这件事，不是Anthropic出事之后才冒出来的。行业早就在和政府博弈。暗流一直在涌。
「试图保住外籍研究人员继续参与」
注意措辞，「保住继续参与」，不是「争取新的权限」。政府已经在试图收紧，只是行业还在抵抗。
「Anthropic收到的那纸禁令，把这条路堵死了」
出口管制令不只是封杀了外部用户。Anthropic自己的非美国籍员工也会被排除在外。
如此看来，Anthropic可能不是美国政府唯一的目标。但作为第一个被执行的，看看它自己的团队就够触目惊心了。
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硅谷顶级AI实验室里的「外国人」
Andrej Karpathy出生于斯洛伐克，15岁随家人移居多伦多。
他不仅是斯坦福博士，OpenAI联合创始人，前特斯拉AI总监。他的YouTube教学视频更是影响了整整一代AI从业者。
他来Anthropic只做一件事，领导一个新团队，用Claude来加速下一代Claude的预训练研究。
结果入职不到一个月，公司最强的模型就全球停服了。
作为非美国公民，即便模型恢复，他也可能继续被挡在门外。
虽然有分析指出，Karpathy在美国工作超过15年，很可能已持有EB-1杰出人才绿卡，按出口管制法可被归类为「US person」，不受此限。
但即便他本人不受影响，他要领导的团队里有多少人持工作签证？他的预训练研究需要调用的模型，有多少外籍同事也需要接触？
一个人的绿卡，解决不了一条研发链的身份问题。
Chris Olah，加拿大人，1992年生，Anthropic七位联合创始人之一。
他开创了一个全新的科学领域，mechanistic interpretability（机制可解释性），换句话说就是「打开神经网络的黑箱，看里面到底在发生什么」。
他的工作就是让AI变得可理解、可审计、可信任。
按照禁令的逻辑，他也不能接触自己公司的模型。
Amanda Askell，苏格兰小镇Prestwick长大，牛津哲学学位，纽约大学哲学博士。
她在Anthropic的工作是写Claude的「宪法」，一份数万字的文档，定义了Claude的价值观、性格和道德推理框架。
每天有数亿人跟Claude对话。Claude说什么、不说什么、怎么说，很大程度上是这个苏格兰哲学家定的。
按照禁令的逻辑，她也会被拦在自家产品门外。
三个人，恰好站在AI的三根支柱上。
Karpathy让模型变得更强，Olah理解模型内部在发生什么，Askell定义模型应该成为什么样的存在。
而Anthropic并不是特例，美国AI本身就是外国人才撑起来的。
MacroPolo全球AI人才追踪器的数据显示，美国机构雇佣了全球59%的精英AI研究者，但本土培养的只占37%。
IFP 2025年的研究发现，美国排名前列的AI初创公司中60%有移民创始人，其中超过70%最初是拿学生签证来的。
2026年第二季度，Anthropic的H-1B签证申请量同比暴涨490%，从10份跳到59份。OpenAI同期涨了215%，从20份到63份。
一边在全世界疯狂抢人，一边说外国人不配碰最好的模型。
这背后有一个正在被激活的法律机制。
美国出口管制里有一条叫deemed export（视同出口），就算技术没有离开美国国境，只要在美国境内释放给了foreign person，也可能被视为一次「出口」。
因为知识已经进了人脑，而人是可以自己「走出去」的。
过去，这套逻辑主要出现在半导体等敏感领域。现在，前沿AI模型被套进了同一个框架。
而整个硅谷AI实验室里，持H-1B、OPT、学生签证的研究员数以万计，全都在这条线的另一边。
正如前文所说，前沿模型不是一个人关起门来做完的。
预训练、后训练、安全评估、红队测试、推理基础设施、产品集成，这些环节互相嵌套。
一个模型的行为问题可能出在数据里，也可能出在对齐优化里，也可能出在系统提示里。要修它，就必须让一群人同时靠近它。
当最强模型按身份设门槛，不是少几个人的问题，是整条流水线的协作效率被卡住。
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聪明的人正在离开
Anthropic在声明里强调：「如果这个标准被应用到整个行业，我们认为它将实质上终止所有前沿模型提供商的新模型部署。」
这不是危言耸听。
斯坦福HAI 2026年AI指数报告显示，过去九年，AI研究者和开发者流入美国的数量下降了89%。仅过去一年就暴跌80%。
过去几年，谈AI管制，最熟悉的关键词是GPU、晶圆厂、数据中心、算力合同。
这一次，关键词变成了人。
以前是need-to-know，你需不需要知道。以后可能是nationality-to-know，你的国籍允不允许你知道。
美国前沿AI的人才优势，建立在全球虹吸效应之上。最聪明的人从全世界涌向硅谷，不问国籍，只看能力。
国籍一旦成为门槛，虹吸效应开始反转。
每一个被推走的人，都可能成为其他阵营里的顶梁柱。
离模型最近的位置，未必永远只由能力决定。
有时候，也由身份决定。
参考资料：
https://x.com/deredleritt3r/status/2066555668434239990
https://www.ft.com/content/f6940d59-28f4-4ae4-a569-c6fc421e52b9
编辑：摩西
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