当前，人工智能已成为全球经济竞争的新焦点。
欧盟、英国、美国等主要经济体纷纷出台战略举措，在国家层面系统性布局AI人才争夺。
欧盟委员会发布《人工智能大陆行动计划》，计划扩大AI学位项目、优化人才引进流程；英国推出2500万英镑的图灵人工智能全球奖学金；美国启动"美国科技力量"计划，着力引进顶尖工程技术专家和数据科学家。
这一系列举措表明，AI高端人才竞争已从企业层面的市场竞争升级为国家战略维度的体系对抗。
我国在全球AI人才竞争中具有明显优势。
根据《IFF全球人工智能竞争力指数报告》，全球AI人才总量约300万人，中国以24.4%的份额位居全球第二，仅次于美国的32.6%。
更为突出的是，在全球排名前20%的顶尖AI人才中，中国国籍人才占比达47%，远超美国的18%和欧洲的12%。
从科研产出看，近十年全球AI领域前5%的科研论文中，中国以31000余篇、占比36.9%的成果紧随美国之后，展现出中国科研实力的快速崛起。
这些数据充分说明，我国已具备参与全球AI人才竞争的坚实基础和强劲竞争优势。
然而，面对人工智能产业的爆发式增长，我国依然面临严峻的人才结构性短缺问题。
根据预测，到2030年全球AI人才缺口规模可能突破280万。
在我国，AI领域人才供需比不足1.0，其中云计算、深度学习等核心技术岗位供需比甚至低至0.27，呈现出"一人难求"的紧缺局面。
以北京为例，算法研发领域岗位缺口占比31%，智慧医疗、教育、金融等垂直场景应用领域岗位缺口占比26%。
从岗位需求看，算法工程师类需求最大，占总需求46%，其中芯片算法与设计优化工程师更为稀缺。
这种结构性矛盾不仅反映了产业需求与人才供给之间的错位，更暴露出我国在高端AI人才培养体系、产学研协同机制等方面的深层挑战。
为应对这一挑战，必须以更开放的胸怀、更创新的机制参与全球智力循环。
首先，要主动出击，以全球视野构建AI智力"蓄水池"。
充分发挥顶尖科研平台的"磁吸效应"，着力培育和引进一批既扎根国际学术前沿、又契合国家战略需求的顶尖学者、学科领军者与跨学科创新团队。
要抓住北京、上海、粤港澳大湾区等国际科技创新中心建设契机，聚焦关键技术领域前沿赛道，精准锚定全球顶尖智力资源，实施"一人一策"定制化引才，为锻造未来竞争优势注入强劲动能。
其次，要深化产教融合，建强人才成长"练兵场"。
当前AI人才培养存在"学用脱节"的痛点，课程设置滞后、企业需求与高校培养脱节等问题普遍存在。
面向未来，要以国家需求为锚点，动态调整优化学科专业设置，深化校企联合实验室、联合人才培养基地建设，推动企业技术需求转化为教学案例与科研课题，形成"产学研用"一体化的人才培养生态。
再次，要完善激励机制，营造有利于人才成长的制度环境。
建立更加灵活的薪酬体系、职业发展通道和科研激励政策，为AI人才提供具有国际竞争力的待遇和发展空间。
同时，要优化人才评价体系，建立更加科学合理的评价标准，充分激发AI人才的创新活力。
人才是科技创新的第一资源。
在全球人工智能竞争从“拼项目”转向“拼体系”的当下，唯有坚持开放合作与自主培养并重，推动教育链、人才链、创新链、产业链深度衔接，才能在激烈的国际人才流动中稳住关键支撑、赢得战略主动。
把“抢人”升级为“育人、用人、留人”的制度供给，我国方能在未来科技竞争中掌握更坚实、更可持续的发展底盘。