2025年底，英伟达悄然完成一笔200亿美元的“非正式收购”：它没有买下Groq公司，却带走了其创始人、TPU之父及90%的核心团队。空壳公司留在原地，只为规避反垄断审查。这已不是孤例——谷歌重金挖角Character.AI的华人工程师Noam Shazeer，微软吸纳Inflection AI创始团队，动作频频。表面看是人才争夺，实则是美国科技巨头在AI芯片战场上的战略转向：不买技术，先抢人；不找经理，要掌柜。

这场全球AI算力竞赛的核心，正从资本博弈转向人才密度的比拼。而华人工程师，尤其是那些深度参与过谷歌TPU、英伟达GPU架构设计的技术骨干，已成为各大巨头争相延揽的“战略资产”。他们不再只是执行者，而是被委以掌舵重任的架构定义者。这背后，是一场关于技术路径选择、工程文化传承与产业格局重塑的深层变革。

华人工程师在AI芯片领域的集群优势，并非源于“勤奋聪明”的刻板印象，而是根植于扎实的STEM教育、对系统底层的深刻理解，以及在顶级科技公司实战中锤炼出的全栈能力。中国学生在国际数学奥赛中累计斩获185枚金牌，远超美国的141枚。这种长期积累的抽象建模与优化能力，使他们在应对AI芯片的高并发计算、内存墙、数据流调度等复杂问题时，具备天然优势。

更重要的是，他们在谷歌TPU项目中完成了从“工程师”到“架构师”的蜕变。TPU的设计理念彻底颠覆传统：取消通用缓存，采用高带宽SRAM；引入脉动阵列结构，实现计算与数据流的紧耦合；软硬件协同，由TensorFlow直接驱动芯片优化。这些创新不是孤立的技术点，而是一套完整的系统思维。中昊芯英创始人杨龚轶凡正是这一代TPU老兵的代表。他带领团队回国后，没有复制GPU路线，而是坚持深耕TPU架构，最终推出“刹那®”芯片，在同等制程下实现算力提升1.5倍、功耗降低30%。

这种能力正在改写全球AI芯片的竞争规则。英伟达的CUDA生态虽占据训练市场九成份额，但其GPU源于图形渲染，调度复杂、利用率低，在推理场景中逐渐显露疲态。而TPU类专用架构（DSA）因其高能效、低延迟、确定性计算的特性，正成为大模型推理的首选。杨龚轶凡预判：“未来三到五年，推理算力需求将爆发式增长。”中昊芯英的芯片已实现对H100上一代产品的性能超越，并支持千卡集群光互联，解决了传统网络无法满足全同步计算的瓶颈。

美国巨头争相启用华人掌舵，正是看中他们身上那种“定义标准”而非“跟随规则”的能力。谷歌TPU项目的工程文化鼓励长期投入、容忍失败、全栈协同。这种文化塑造了一代敢于挑战CUDA霸权的架构探索者。他们拒绝外购IP，坚持全栈自研；不只做芯片，更构建“芯片+编译器+集群+软件栈”的闭环生态。当美国企业因反垄断无法并购整家公司时，“人才收购”就成了最高效的替代路径——带走核心团队，等于拿走了技术基因。

这场人才流动的背后，是全球AI算力格局的悄然重构。华人工程师正从技术执行者转变为架构引领者，从单一突破走向生态建设。他们在杭州、深圳、上海复制着谷歌TPU的成功模式，形成具有自主路径的创新集群。这不仅是人才的胜利，更是系统思维与长期主义的胜利。

未来不属于算力数字最大的公司，而属于最先定义下一代计算架构的人。