美或排挤外籍天才卡帕西被踢出ASI核心圈

新智元独家报道

Karpathy入职Anthropic还不到一个月，就可能被自家公司的顶尖模型拒之门外？未来能否接触美国最前沿的人工智能系统，或许不再取决于技术能力，而是看护照上的国籍归属。

硅谷科技从业者中，海外出生的比例高达66%。

如今美国政府明确表态：这些人不配接触最先进的AI模型。

就在业界焦急等待Fable 5服务恢复之际，FT的一篇文章突然爆出重磅消息——

过去数天内，整个AI行业一直在与美国政府协商，试图为外籍研究人员争取继续参与最先进模型开发的权益。然而，Anthropic收到的出口禁令彻底堵死了这条路。

短短一句爆料，背后却隐藏着巨大的信息量。

「整个AI行业一直在与政府合作」——限制外籍研究员接触前沿模型这件事，并非在Anthropic出事之后才浮出水面。行业早已与政府展开博弈，暗流涌动已久。

「试图保住外籍研究人员继续参与」——请注意措辞：「保住继续参与」而非「争取新权限」。说明政府已在收紧政策，行业只是在竭力抵抗。

「Anthropic收到的那纸禁令，把这条路堵死了」——出口管制令不仅封杀了外部用户，连Anthropic内部非美国籍员工也将被排除在外。

如此看来，Anthropic可能并非美国政府的唯一目标。但作为第一个被执行的案例，仅仅看看它自己的团队就足够触目惊心了。

硅谷顶级AI实验室里的「外国人」

Andrej Karpathy出生在斯洛伐克，15岁时随家人移居加拿大多伦多。

他不仅是斯坦福博士、OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监，其YouTube教学视频更是深刻影响了一整代AI从业者。

他加盟Anthropic只为一件事：领导一个新团队，利用Claude来加速下一代Claude的预训练研究。

结果入职不到一个月，公司最强大的模型便在全世界范围内停服。

作为一名非美国公民，即便模型恢复，他可能仍被挡在门外。

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，按出口管制法可归类为「US person」，理论上不受此限。

但即便他本人不受影响，他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，又有多少外籍同事同样需要接触？

一个人的绿卡，解决不了一整条研发链上的身份问题。

Chris Olah，加拿大人，1992年出生，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），通俗地说就是「打开神经网络的黑箱，看清内部到底发生了什么」。

他的工作使命是让AI变得可理解、可审计、可信任。

按照禁令的逻辑，他连自己公司的模型都不能接触。

Amanda Askell，在苏格兰小镇Prestwick长大，拥有牛津大学哲学学位和纽约大学哲学博士学位。

她在Anthropic负责撰写Claude的「宪法」——一份长达数万字的文档，定义了Claude的价值观、性格特质和道德推理框架。

每天有数亿人与Claude对话。Claude说什么、不说什么、怎么说，很大程度上由这位苏格兰哲学家决定。

按照禁令的逻辑，她同样会被拦在自己产品的大门之外。

这三个人，恰好站在AI的三根支柱上。

Karpathy让模型变得更强，Olah理解模型内部的工作机制，Askell定义模型应当成为什么样的存在。

而Anthropic绝非特例——美国AI产业本身就是由外国人才撑起来的。

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，但本土培养的仅占37%。

IFP 2025年的研究报告显示，美国排名前列的AI初创公司中，60%拥有移民创始人，其中超过70%最初是持学生签证来到美国的。

2026年第二季度，Anthropic的H-1B签证申请量同比飙升490%，从10份增至59份；OpenAI同期增长215%，从20份跃至63份。

一边在全球疯狂抢人，一边却声称外国人不配触碰最先进的模型。

这背后有一个正在被激活的法律机制。

美国出口管制中有一条名为deemed export（视同出口）的条款——即便技术没有离开美国国境，只要在美国境内向foreign person（外国人）释放，也可能被视为一次「出口」。

因为知识已经进入了人脑，而人是可以自己「走出去」的。

过去，这套逻辑主要应用于半导体等敏感领域。如今，前沿AI模型被套进了同样的框架。

而整个硅谷AI实验室中，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就能完成的。

预训练、后训练、安全评估、红队测试、推理基础设施、产品集成——这些环节相互嵌套、密不可分。

一个模型的行为问题可能出在数据中，也可能出在对齐优化里，甚至可能出在系统提示上。要修复它，必须让一群人同时靠近它。

当最强模型按身份设置门槛，影响的绝不仅仅是几个人，而是整条流水线的协作效率被全面卡住。

聪明的人正在离开

Anthropic在声明中强调：「如果这项标准被推广到整个行业，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。」

这绝非危言耸听。

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%。

过去几年谈论AI管制时，最熟悉的关键词是GPU、晶圆厂、数据中心、算力合同。

而这一次，关键词变成了人。

以前是need-to-know（根据需求判断你是否需要知道），以后可能是nationality-to-know（根据你的国籍判断你是否被允许知道）。

美国前沿AI的人才优势，建立在全球虹吸效应之上——最聪明的人从世界各地涌向硅谷，不问国籍，只看能力。

一旦国籍成为门槛，虹吸效应便开始反转。

每一个被推离的人，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

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