WAIC之外，一张AI人才图谱正在知乎形成

今年WAIC再次汇聚全球AI企业、科学家、创业者和开发者，成为观察AI产业发展的最佳窗口。

在WAIC大会上，最受瞩目的依然还是大模型、人形机器人和AI Agent。但如果把目光从展台移开，一个比新品发布更值得关注的变化正在发生：

AI产业的竞争，正在进入”人才时代”。

从大会议程来看，”人才生态”已经成为出现频率最高的主题之一。从论坛设置到创业展示，讨论的焦点也正在从”模型有多强”转向”谁在推动AI真正落地”。

正是在这样的背景下，知乎在WAIC举办了Tech Club知乎新知科技大会，以”AI的最后一公里，还要走多久？”为主题，携众多知乎AI答主、开发者和创业者展开讨论。

从活动现场延伸到社区讨论，人们看到的不仅是一场行业峰会，更是一张不断生长的AI人才图谱。

一张覆盖AI全产业链的人才图谱，正在知乎形成

最前沿的人，在知乎发布AI

最近一年，一个明显变化正在出现。越来越多AI企业在发布模型之后，不再满足于仅仅召开发布会，而是选择走进知乎，与开发者展开面对面的技术交流。

去年3月，DeepSeek在知乎开设官方账号，首次公开了其推理系统的核心优化细节。DeepSeek没有停留在”发布技术成果”，而是在知乎详细解释了模型如何实现更高吞吐、更低延迟，并回应开发者对于推理效率、成本利润等问题的讨论。

同样的事情还有更多。Kimi K2在去年7月发布后，月之暗面（Moonshot AI）的工程师与研究员们集体涌入知乎，以“亲自答”和“发帖”的方式，与社区平等交流。

相较于以往的低调，Kimi 团队成员在知乎上展现出了罕见的通透与坦诚。

负责后训练的研究员Dylan直言 K2 还不完美，“K2 实际上就是一个刚出生的 baby，但和很多已久的 frontier model 相比，还是有很多、很明显的缺点。”

月之暗面的成员们在知乎问题下作答

这种核心开发者下场知乎的形式，被外界戏称为Kimi成员的线上“团建”。类似的情况还出现在OpenAI、宇树科技、智元机器人等企业，他们持续在知乎与网友交流技术进展、发布最新成果。

这些案例背后，其实反映的是同一种变化。当越来越多模型团队愿意把首轮技术讨论放到知乎，这意味着，知乎正在从技术成果的传播平台，逐渐成为 AI 产业认知形成的重要场域。

推动AI落地的人，在知乎分享AI

如果说顶尖企业代表着AI发展的高度，那么真正推动AI不断向前的，则是数量庞大的工程师、科研人员、创业者和独立开发者。他们每天面对的，不是模型排行榜，而是真实世界里的工程问题。

在今年知乎 Tech Club 上，众AI学者、独立开发者、心理学专家等围绕”AI最后一公里”展开讨论。香港城市大学环球研究助理教授李欣科，通过密码游戏揭示AI在动态环境中持续进化才是关键，最强智能体虽消耗数百万令牌通过部分规则，但他认为“一张图生成大场景、持续适应变化”的能力仍是未来方向。Tabbit产品经理衣鹏也在知乎 Tech Club 上向外界展示AI如何让人从手机回到大屏。

知乎在WAIC举办Tech Club

像这样来自真实的一线实践讨论，不仅发生在WAIC大会现场，而是每天都在知乎上演。

刘知远是清华计算机系长聘副教授、面壁智能创始人，多年以来活跃在知乎，共写下755个回答，为关注AI的用户答疑解惑。他关于“AI是否会取代程序员”的回答，引发大量开发者围绕软件工程演进、AI时代职业能力转型等话题展开深入讨论。

清华电子工程系教授汪玉、中国科学院计算技术研究所副所长包云岗等国内科技从业者，他们在知乎分享代码实现、工程实践、模型训练、产品迭代，也复盘商业化探索中的经验与教训。

与此同时，更多一线工程师在知乎记录自己的实践：Agent如何部署、工作流如何设计、模型为什么跑不起来、一个Bug如何排查、一次失败的产品尝试带来了哪些经验……

这些内容或许没有发布会那么耀眼，却构成了AI产业最真实、最有价值的知识增量。

定义下一代AI人才，在知乎成长

如果说今天的一线开发者推动着AI产业落地，那么真正决定未来产业格局的，则是正在成长的新一代AI人才。

在WAIC大会上，刚刚结束高考的18 岁独立开发者”情酱”（马凯）,作为年轻创新代表亮相，引起不小的关注。

在知乎 Tech Club 上，”情酱”讲述了自己如何在学业压力下平衡时间，完成从创意构思到产品落地的全流程开发。他认为，AI 已经将0到1的成本压缩到接近零，但真正决定产品能否走向10的，仍然是人的审美、判断和取舍。”操作可以交给 AI，但人的认知能力才是长期核心竞争力。”

18岁的独立开发者“情酱”分享边高考边开发应用的经历

过去，一个年轻开发者更多通过学校、实验室或公司完成成长。如今，他们还会在技术社区中持续输出观点、分享项目、接受同行反馈，在交流中不断完善自己的认知。

知乎上的许多青年AI开发者，正是在这样的环境中成长起来。

入选“AI25”青年人才计划的谢天宝（知乎ID“Timothy”），在知乎长期围绕 Agent、Tool Use、大模型推理等前沿技术分享研究与实践，吸引众多开发者参与交流。事实上，陈天行、陈源培、黄一、刘鸿樟、柴文浩等多位“AI25”青年天才都有一个共同身份——知乎深度答主，他们在知乎不仅分享最新研究进展，也通过持续讨论推动技术认知在社区中沉淀与传播。

从顶尖科学家，到产业中坚，再到青年开发者，一张覆盖AI全产业链的人才图谱，正在知乎不断完善。

这张图谱真正的价值，不只是聚集了很多优秀的人，而是让不同阶段的人才能够彼此连接、持续交流，让经验不断传递，让认知持续迭代。

留住AI时代人才的，为什么是知乎？

如果把目光从WAIC的展馆移开，会发现一个有趣的现象。

今天，AI行业几乎每一家头部公司都有自己的官网、开发者社区和社交账号，但越来越多研发人员仍然愿意把重要讨论放在知乎。

原因很简单。他们真正需要的，已经不是一个发布信息的平台，而是一个能够产生专业反馈的平台。

讨论，比发布更重要

有的平台告诉你“发布了什么”，而知乎讨论的是“为什么成功”。前者传播信息，后者沉淀理解。

在知乎，人们更关注采用了怎样的技术路径、Agent工作流为什么能够成立、哪些经验可以复用。相比于信息的”单向传播”，AI从业者们更看重的是来自开发者社区的持续反馈。

例如，DeepSeek在知乎发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》后，迅速出现大量来自架构师、算法工程师和研究人员的深度拆解。有人分析推理效率，有人讨论工程实现，有人补充商业化思考，一篇技术文章最终演变成了一场跨行业的公开讨论。

在AI图像生成领域领域中，OpenAI的GPT Image 2团队的研究科学家陈博远也是知乎的活跃分子之一。陈博远曾在知乎发表《我在OpenAI修中文》，和知乎网友分享模型中文能力优化经验。

苏剑林是知乎新知答主，在加入月之暗面后，他依然活跃在知乎。多年以来他在知乎时常解答并和其他AI答主交流关于 Transformer 架构、自然语言处理以及大模型数学原理的高阶问题。

这种讨论，并不是为了形成统一答案，而是在不同视角之间不断修正认知。知乎以问题为导向、反碎片化的讨论机制，为这种交流提供了空间。

也因此，越来越多产业一线的人愿意在这里分享那些很少出现在新闻里的内容——模型为什么这样训练、某个方案为什么失败、工程部署踩过哪些坑、产品为什么调整路线。

这些真实经验交流，让知乎逐渐成为AI产业经验沉淀的重要场域。

从交流社区，到AI创新基础设施

数据显示，截至目前知乎共聚集了2100万AI学习者、创作者和生态链接者，沉淀了5717万条AI相关内容，近千亿次累计内容浏览。

当越来越多 AI 人才聚集之后，知乎思考的不再只是如何承载讨论，而是如何让这些持续产生的专业知识，真正参与AI创新。

今年 WAIC 期间，知乎不仅举办 Tech Club、组织答主探展，还展示了知乎在AI基建方面的动作，如何让开发者在知乎获取数据、开发应用，到发布作品、获得反馈，完成一站式服务。

近年来，知乎上线数据开放平台，通过MCP、API、Skills等能力，把多年积累的专业内容转化为开发者可调用的数据能力；上线AI Works项目广场，让开发者把作品直接交给真实用户验证；知乎还举办AI黑客松、新知科技大会，让讨论进一步走向实践。

这种思路，同样体现在知乎直答的设计中。面对AI搜索快速发展，这个讨论场并没有简单把社区内容作为模型训练的”养料”，而是让AI回答能够追溯到具体答主，展示创作者的专业背景、行业身份和历史创作，让用户不仅知道”答案是什么”，更知道”答案是谁给出的”。

看似只是一次产品升级，背后却体现了知乎对于AI的理解：AI不是替代专业创作者，而是把用户重新连接到专业创作者。

WAIC之外，知乎正在连接AI时代的人才

WAIC已经结束，但AI的发展每天都在持续。

如果说WAIC展示的是AI产业的发展成果，那么知乎记录、连接并持续培育的，则是创造这些成果的人，在这里，可以看到一张完整的AI人才图谱。

知乎也成为AI时代的重要讨论场、人才网络和思想发生地。

从WAIC大会现场延伸到AI大讨论，一个越来越清晰的产业趋势正在浮现：AI 的竞争，终将回到人的竞争；而越来越多定义 AI 时代的人，正在知乎相遇、讨论，并共同推动下一轮创新。

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