美国AI大神榜单出炉，快来围观！

嘿，家人们！我是你们在lxs.net的老朋友，小编小L。

不知道你们有没有过这样的深夜：刚肝完一个project，揉着酸涩的眼睛，习惯性地刷开LinkedIn。看着上面一堆Title写着“AI Researcher at X Lab”或者“Senior ML Engineer at Y Corp”的大神，再看看自己还没影儿的毕业论文和前途未卜的H1B，是不是瞬间emo了？

上学期，我有个读CS Master的朋友小A就陷入了这种“大神焦虑症”。他想申博，但面对密密麻麻的教授名单，完全不知道该给谁发邮件，感觉每个教授都好牛，但又不知道牛在哪里。想去工业界，看着Google、Meta、OpenAI这些巨头，又觉得门槛高得像珠穆朗玛峰。他哀嚎着问我：“我感觉自己在AI的汪洋大海里，连个灯塔都找不着，到底该跟谁混啊？”

小A的困惑，我敢说99%的AI留学生都遇到过。咱们身在美国这个AI宇宙的中心，机会多，但“神仙”也多，信息爆炸反而让我们更迷茫。所以，今天小L就熬夜给大家整理了一份新鲜出炉的《美国AI大神榜单》。这不只是一份名单，更是咱们留学生的“寻宝图”和“生存指南”。无论是你想找个牛导“抱大腿”读博深造，还是想锁定未来求职的目标公司，这份榜单都能给你指条明路。快搬好小板凳，我们开聊！

学术圈的“泰山北斗”：跟着他们，发顶会不是梦

先说说学术圈。在美国读AI，你绕不开几所顶尖学府，也绝对绕不开坐镇其中的传奇教授。他们不仅定义了今天我们学习的AI知识，更在引领着未来的研究方向。能进他们的组，或者哪怕只是选上他们的课，都够你在简历上吹好久了。

Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio - AI“三巨头”

这三位大佬必须放一起说，他们是2018年图灵奖（计算机界的诺贝尔奖）的共同得主，被尊称为“深度学习三巨头”或“AI教父”。虽然Bengio主要在加拿大蒙特利尔大学，但Hinton和LeCun跟美国学术界和工业界的关系密不可分。Hinton曾是Google的副总裁，LeCun现在是Meta的首席AI科学家，同时也是纽约大学（NYU）的教授。想当年，正是Hinton在2012年提出的AlexNet模型，开启了深度学习在计算机视觉领域的“寒武纪大爆发”。而LeCun则是卷积神经网络（CNN）之父，没有他，我们手机里的各种图像识别、美颜滤镜可能都得晚出现好几年。虽然Hinton近两年因为担忧AI的潜在风险而发声，但这更体现了这些顶尖科学家的责任感。想搞清楚深度学习的“来龙去脉”，他们的论文是绕不过的经典。

李飞飞（Fei-Fei Li） - 计算机视觉领域的“女神”

提到CV，就不能不提斯坦福大学的李飞飞教授。她最广为人知的贡献，就是主导创建了ImageNet项目。这个拥有超过1400万张标注图像的数据集，直接催生了前面提到的AlexNet的成功，可以说是引爆深度学习革命的“军火库”。如今，李飞飞是斯坦福大学“以人为本人工智能研究院”（HAI）的联席院长，她的研究重点也从单纯的图像识别，转向了更宏大的AI伦理、AI医疗等领域。就在今年4月，斯坦福HAI发布了长达500多页的《2024年人工智能指数报告》，全面分析了AI的技术趋势、公众认知和地缘政治影响，这份报告已经成为全球政策制定者和行业领袖的必读材料。能成为李飞飞教授的学生，你接触到的将不仅仅是前沿技术，更是关于技术如何影响人类未来的深刻思考。

Christopher Manning - 自然语言处理（NLP）的“掌门人”

如果你对ChatGPT这类语言模型着迷，那一定要认识一下斯坦福的Christopher Manning教授。他是斯坦福人工智能实验室（SAIL）和斯坦福NLP小组的领军人物。他的研究几乎贯穿了整个现代NLP的发展史，从早期的统计方法到后来的词向量（Word2Vec）和深度学习模型。很多同学都上过或者听说过斯坦福神课“CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning”，这门课的主讲人就是他。他的课题组产出了大量NLP领域的经典论文，比如著名的GloVe词向量模型。跟着Manning做研究，意味着你将站在NLP世界的最前沿，探索语言模型的奥秘。

Michael I. Jordan - 统计机器学习的“定海神针”

在AI圈一片“大力出奇迹”的喧嚣中，UC伯克利的Michael I. Jordan教授就像一位冷静的思考者。他不是纯粹的“深度学习派”，而是强调机器学习与统计学之间的坚实联系。他培养出的学生遍布学界和业界，很多都已成为一方大牛，比如大家熟知的吴恩达（Andrew Ng）就曾是他的学生。Jordan教授经常提醒大家，不要过度神化AI，而应关注其背后的数学原理和实际应用中的可靠性。根据csrankings.org的数据，UC Berkeley在AI、ML、Vision、NLP等多个领域的排名常年位居全球前列，这背后离不开Jordan教授等学者的深厚积淀。如果你对AI的数学基础和理论深度有追求，伯克利绝对是你的理想之地。

Andrew Ng（吴恩达） - AI教育的“布道者”

最后必须提一下吴恩达老师。虽然他现在更多地投身于工业界和在线教育，但他作为斯坦福大学前副教授的学术背景，以及他创办的Coursera和deeplearning.ai，影响了全球数百万AI学习者。他的《Machine Learning》课程是无数人的AI启蒙课，累计学习人数早已突破500万大关。他让顶尖的AI知识变得触手可及，是真正的AI“布道者”。虽然你现在可能没法直接在斯坦福做他的学生，但他的在线课程和项目绝对是你提升背景、打好基础的最佳资源。

工业界的“掌舵人与破局者”：他们定义了你的下一个饭碗

学术圈指引方向，工业界则负责将梦想照进现实。下面这些大佬，他们不一定天天写代码、发论文，但他们的每一个决策，都在影响着AI技术的商业化进程，也直接决定了我们未来的工作机会在哪里。

Sam Altman & Greg Brockman - OpenAI的“梦想家与实干家”

说到当今AI圈最火的公司，非OpenAI莫属。CEO Sam Altman是公司的“门面”和战略家，而总裁Greg Brockman则是将技术愿景落地的核心人物。从GPT系列模型到Sora的惊艳亮相，OpenAI一次次刷新着我们对AI能力的认知。根据Similarweb的数据，chat.openai.com的月访问量稳定在15亿以上，这是一个多么恐怖的数字！虽然去年经历了CEO被罢免又回归的“宫斗大戏”，但这反而让全世界看到了这支团队的凝聚力和对AGI（通用人工智能）愿景的执着。能进入OpenAI工作，无疑是现在所有AI专业学生的终极梦想之一。想去OpenAI？多关注他们的技术博客，复现他们的模型，是比刷题更有效的“敲门砖”。

Jeff Dean & Demis Hassabis - Google AI的“双子星”

在OpenAI的光芒下，很多人似乎忘了Google才是深度学习革命的“老牌劲旅”。Jeff Dean是Google AI的负责人，是工程师文化中的“神”。关于他的传说有很多，比如“Jeff Dean的编译器从不报警告，而是直接报Bug”、“他手写二进制代码”等等。他主导开发了Google第一代大规模分布式计算系统MapReduce，以及后来的深度学习框架TensorFlow。而Demis Hassabis则是Google旗下另一王牌——DeepMind的创始人和CEO。2016年，他带领团队开发的AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，让全世界看到了AI的潜力。近年，他们的AlphaFold 2模型更是解决了困扰生物学界50年之久的蛋白质折叠问题，预测了超过2亿种蛋白质结构，直接发表在了《Nature》上。Google近期整合资源推出的Gemini系列模型，正在奋力追赶GPT-4。在Google，你不仅能接触到海量数据和超强算力，更能参与到将AI应用于科学发现、医疗健康等改变世界的项目中。

Yann LeCun - Meta的“开源斗士”

前面提到了LeCun教授，他在工业界的身份是Meta的首席AI科学家。与OpenAI的闭源策略不同，LeCun是坚定的“开源派”。他主导下的Meta AI，推出了Llama系列大模型，并向全球研究者和开发者免费开放。Llama 2发布后的第一个月，Hugging Face上的下载量就超过了3000万次。这一举动极大地推动了AI技术的普及和创新，也为Meta赢得了大量开发者的好感。LeCun经常在社交媒体上与人“激情对线”，科普AI知识，驳斥对AI的误解。他认为，一个开放的AI生态系统才能最终胜出。对于留学生来说，Meta的开源模型提供了一个绝佳的学习和实践平台，你可以在自己的电脑上微调和部署一个强大的语言模型，这在求职时是极具分量的项目经验。

Jensen Huang（黄仁勋） - NVIDIA的“AI军火商”

如果说上面几位大佬是在“淘金”，那么NVIDIA的CEO黄仁勋，就是那个在淘金热中“卖铲子和牛仔裤”的人，而且他卖的还是最关键的“挖掘机”——GPU。没有NVIDIA的高性能计算卡，就没有今天的大模型。NVIDIA的市值在过去一年里飙升，一度突破2万亿美元，这背后就是AI算力需求的爆炸式增长。他每次穿着标志性的黑皮衣召开GTC大会，发布新一代芯片，都会让整个科技圈为之震动。从CUDA计算平台到最新的Blackwell架构GPU，NVIDIA构建了一个极其强大的护城河。对于学CS的同学来说，职业道路不只有算法和模型，底层系统、硬件架构、高性能计算同样是前景广阔的黄金赛道。能进NVIDIA做GPU优化或AI基础架构，绝对是“香饽饽”中的“香饽饽”。

好了，今天的“神仙”就先盘点到这里。当然，AI江湖卧虎藏龙，还有太多大神没能一一列举，比如特斯拉的“自动驾驶狂人”Andrej Karpathy，苹果主管AI的John Giannandrea等等。

但家人们，列出这份名单，不是为了让大家产生新的“大神焦虑”，天天想着怎么才能成为他们。恰恰相反，是想告诉大家，这些闪闪发光的名字，应该成为我们前行路上的灯塔，而不是压在心头的巨石。

别只是收藏了这篇文章就放在那里吃灰。去读一篇李飞飞教授关于AI伦理的论文，看看她是如何思考技术与社会的关系的。去GitHub上跑一下Meta的Llama模型，亲手感受一下开源的力量。去YouTube上看一段黄仁勋的演讲，体会一下他对技术趋势的洞察力。

大佬之所以是大佬，不在于他们的Title和光环，而在于他们思考问题的方式、解决问题的勇气和对未来的洞见。我们留学生最大的优势，就是离这些“灯塔”足够近。你选的课，可能就是某位大牛亲自教的；你参加的学术会议，邻座可能就是某篇顶会论文的一作。

这条路确实很难走，充满了未知和挑战。但没关系，抬头看看这些灯塔，至少我们知道，方向就在那里。找到你最感兴趣的那束光，然后，全力以赴地奔跑吧！