国际财务论坛/全球人工智能才能争夺“智能”的

作者: 365bet登录   点击次数:    发布时间: 2025-07-28 09:23

国际金融论坛（IFF）已正式发布了“今天在香港的IFF全球人工智能竞争指数报告-III部分”。作为IFF人工智能委员会参与全球AI管理的重要承运人，该系列报告于去年11月发布，重点是全球主要国家和地区的AI Enterprise开发研究和改变AI研究的两种尺寸。该报告着重于“人才发展”的规模，并依赖于全球IFF人才数据库的现实世界和多维系统数据指标，以系统地评估和比较AI人才领域中主要国家和地区的当前状态和潜在发展。从对iStatistics的洞察力中，AI人才全球发展的现状和图片，这项研究基于95％的置信度和5％的误差，例如，现实世界的数据是在人才数据库和总结并分类了与全球人工智能相关的基本人才立场。研究发现，全球AI人才可以分为13个主要类别，包括技术和开发研究，数据分析，产品和项目管理，垂直应用，包括37个不同职位，包括机器学习的工程师，教育工程师，自然语言工程师，Andbp;其中30％以上是研发才能；在垂直应用的位置中，自主驾驶才能和与机器人相关的位置的比例大大导致了其他位置，这表明了自主驾驶行业和机器人的关注。世界上有300万AI人才，在中国占22％的人才。这项研究估计，2025年6月，世界上的AI人才总数接近300万。其中，美国的价格约为三分之一，中国的价格为22.4％，第二。加上离子，印度和英国占5％以上，世界上排名前20的国家和地区收集了AI全球人才的90％以上，而头部的影响很明显。全球有300万个人工智能，那么这个群体是哪种群体？这项研究对人口进行了描述。 AI的70％以上具有硕士学位，超过18％的人拥有医生学位，而1.4％的人拥有博士后经验，而34.3％的人毕业于计算机的Agham。相关的计算机相关的构成了AI全球人才的主要力量。与全球AI人才合作的岁月根据1年，3年5年和10年的间隔分开。数据表明，超过40％的AI人才具有1年或更短的寿命，而几乎80％的人才具有3年或更短的寿命。该行业是主要的年轻从业者。数据指出，大多数人才于2022年开始进入AI行业，这足以证明Chatgpt时刻的重要性（美国Openai Company于2022年11月发行的Chatgpt）在发展全球人才方面的重要性。通过大数据检查全球AI才能的个人资料，我们可以看到最受欢迎的关键字是工程师，反映研究和发展才能是目前AI的主要才能；学习和研究机器的频率仅次于工程师，该AI的研究和开发的两个主要方向很受欢迎。 Python，Matlab和Tensorflow经常出现AI工具软件。现代，热情和专业知识是通过全球AI才能对自己的经常描述。众所周知，全球AI人才的密码流动，AI才能的流程是普遍的。美国，尤其是硅谷地区，是全球信息技术革命的发源地。由于互联网时代，它吸引了来自世界各地的许多才华进入团结D州教育并留在美国到Gumana。同时，在中国技术公司的发展中，例如腾讯，库伊舒，拜访，阿里巴巴和迪皮索克，在美国和欧洲返回中国工作的人才具有教育和工作经验的趋势。基于实际世界数据，我们试图绘制中国和美国的AI人才流量的地图。数据发现，目前在中国大陆工作的AI人才中有42％在美国具有工作经验或学习，使其成为国外最大的资源国家。第二个是中国香港，价格超过12.3％。中国香港已成为AI才能在中国大陆境外学习和工作的重要选择。此外，德国，加拿大，新加坡和澳大利亚的成本超过6％。相比之下，在美国工作的36％以上的Talentai目前正在拥有中国的工作经验，其中很大一部分是在前往美国学习和工作之前，在中国有工作经验和教育的中国学生。印度是美国AI人才的第二大来源，耗资超过27％。值得注意的是，美国国外的人才不同 - 来自中东和非洲国家的一定比例的人才以及更高的国际化水平。趋势：预计在未来五年内，人才总数将近1倍。基于统计预言方法，基于当前AI才能的当前总数，本研究捕获了未来五年内全球AI才能的增长曲线。到2030年底，AI人才的全球增长高达280万，五年来增长了近100％。鉴于世界各国与人才相关的政策，美国通过移民政策保持人才的严重性，并与大学协调由于中国根据政策和市场规模加速其逮捕，因此有智慧行业。这项研究分类后，发现诸如沙特阿拉伯之类的中东国家通过“免税 +文化特殊区”的方法建立了垂直领域的优势，而沙特阿拉伯创建了“技术测试的消除性领域”，为全球AI的全球人才提供了与第三选择冲突，获得稀缺现象，并实现技术的商业化。竞争和斗争全球AI才能是对管理技术文明的权利的重要重塑。人才不仅是算法产品和科学研究专利的主体，而且是技术股息和风险平衡的主要锚点。顶级国家可以将资源整合在一起，但是他们需要谨慎对待技术垄断所产生的霸权的管理；尽管被捕获的国家和地区是很难才能才能才能通过改变场景和道德技能来发展独特的价值观。我们称：真正的全球人工智能管理层为大国开放的生态普遍培养，没有障碍的人才流，而小国则根据其特征性需求进行制定，以制定规则，以便可以使用人工智能，以便可以将人工智能跨越了革命的各种土地，希望沿着人才扎根。 （Zhou Jian是国际金融论坛（IFF）的特别数据专家；帕特里克·格罗纳教授是国际金融论坛人工智能委员会（IFF）的人工智能委员会（IFF））（www.iff.org.cn）