硅谷和北京的深夜，有两群人在做着极其相似的事情：一群是备战国际奥林匹克竞赛的高中生，他们盯着屏幕上的算法题、草稿纸上的几何图，努力寻找着最优解。
另一群是Anthropic、OpenAI等AI公司的高级工程师，他们盯着算力集群的监控和复杂的模型架构，让机器涌现出人类的智慧。
有意思的是，穿越时间线，这两群人其实是同一拨人。
回看AI的发展，你会发现这不仅是一场科技革命，亦是一场奥赛天才们的狂欢。从Greg Brockman到Arvid Lunnemark，这些掌握着AI命脉的大佬都在奥赛竞技场上厮杀过。
这就引出一个值得琢磨的话题：那些高中时期在学科竞赛上叱咤风云的学神，为何最后不约而同地站在了AI领域的金字塔尖？
01 AI大佬的高中时代
AI是人类智力的延伸。制造AI的人才，年纪轻轻就证明了自己的智力高度。
先聊Arvid Lunnemark。程序员圈子里可能没有比Cursor吸金能力更强的代码编辑器了，年收入突破20亿美元，目前估值293亿美元。作为Cursor的联合创始人，Arvid在福布斯上的身价也已经冲到13亿美元。他的履历证明了这种级别的成就不是运气，而是大佬在人间的闲庭信步。
Arvid是全球极其罕见的天赋型选手。在瑞典马尔默读高中时，他在2017年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）上拿到了银牌，全球排名第46名，被麻省理工学院录取。申请季结束后的暑假，Arvid以32分的优异成绩夺得了国际数学奥林匹克竞赛（IMO）奖牌，全球排名第27名。再后来他进入到MIT主修CS和数学。
Cursor这么受欢迎不令人意外。毕竟Arvid既懂代码，又懂代码背后的数学原理。Cursor正是他用数学的严谨性重构编程逻辑的产物。
AI圈最近还流传了这样一个段子：如果你叫Yao Shunyu，那你八成是个天才。这说的便是清华大学2015级的两位校友。
姚顺宇，高中毕业于上海格致中学，物理奥赛拿了银牌后直入清华物理系，从清华特奖到斯坦福大学博士，从Anthropic跳到谷歌DeepMind。他是从理论物理跨界到AI去做研究的。
姚顺雨，高中毕业于合肥一中，拿到了信息学奥赛银牌。从清华姚班到普林斯顿，再到OpenAI和腾讯。他走的是最纯正的计算机科学路线。
这份天才名单还能拉得更长。Scale AI的创始人Alexandr Wang，MIT辍学创业成为最年轻的亿万富翁之前，是美国计算机奥林匹克竞赛决赛选手，USAMO夏令营（MOP）的入围者，这是为了选拔国际数学奥林匹克竞赛（IMO）而设立的训练营，参与者都是全美数学能力最强的高中生。同样入围MOP的还有Anthropic的联合创始人兼CEO Dario Amodei。
OpenAI的联合创始人兼前总裁Greg Brockman，高中斩获了国际化学奥林匹克银牌。他还拿下了当年的英特尔科学奖全美第6名，也就是如今的再生元科学天才奖（Regeneron STS），相当于少年诺贝尔奖。AlphaGo之父、谷歌DeepMind的创始人Demis Hassabis，13岁是国际象棋14岁以下组别的世界第二。人家17岁在游戏行业担任联合设计师和主程序员，制作的游戏销量破上百万。
这些例子都说明了一件事情：AI行业的设计者，大多是从高级智力竞技场上拼杀出来的幸存者。
02 为什么是竞赛？
看到这儿你可能会问：是竞赛造就了这群天才，还是天才恰好参加了竞赛？
答案可能比想象中复杂。
国际数学奥林匹克竞赛（IMO）考的是刁钻的构造能力和逻辑洞察，这是AI算法的基石。国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）要求你在极短时间内用计算机语言解决复杂的数学模型，对应AI里的算法实现和系统优化。国际物理奥林匹克竞赛（IPhO）训练的是对复杂现实世界的建模能力，现在的AI越来越强调世界模型，这正是物理生的强项。
这群AI大佬之所以能成功，靠的不光是挂在脖子上的奖牌，更是靠那颗经历过学科竞赛千锤百炼的大脑。
他们拥有出色的抽象能力。AI大模型本质上是对人类知识的高度抽象。奥赛选手高中就在专注一件事，把具体问题抽象成数学模型。Arvid能把编程逻辑抽象成数学语言，所以他能做出Cursor。这种抽象能力是刻进骨子里的。
其次是攻破未解之谜的忍耐力。普通学生做惯了有标准答案的题目，而奥赛选手整日面对的是未知的、高难度的挑战。做AI研究也需要你具备同样的能力。
最后，天才和竞赛起到了相辅相成的作用。学科竞赛为天才们提供了一个高密度的反馈环境，高智商的大脑在深度学习中被训练得更为敏锐。等天才进入AI领域，这种敏锐变成了对技术趋势的判断力。
所以结论是，AI大佬得足够聪明才能拿大奖。但竞赛的训练过程，也确实让他们变得更强大了。加之美国名校头衔的背书，让他们顺理成章成了AI时代下的佼佼者。
03 想入场AI，如何规划未来？
如果你是初中生或高中生，将来想投身AI浪潮，该如何做好准备呢？你打的是持久战，不光是好好学习考高分这么简单。
你得根据你擅长的方面来选择竞赛。对数字敏感、喜欢纯粹推导的同学，请死磕数学。这条路最难但天花板高。
假如你喜欢动手、即时反馈，信息学是你进入AI的快速通道。对世界运行规律感到好奇的同学，可以专攻物理，物理思维在解决AI泛化问题上很管用。
如果你的目标是征服麻省理工、加州理工这样的理工牛校，一个IOI银牌比你当学生会主席更有用，因为这证明了你在该领域的实力。美国名校需要能推进人类知识边界的人，而不是成绩满分的好学生。
况且现在冲击美国名校的高中生太卷了，光有学科竞赛还不够。有能力的高中生应该多冲击Research Science Institute（RSI）这样的高级夏校，或者再生元科学天才奖（Regeneron STS）这类科研竞赛 。总之就是用知名的竞赛和活动，为自己的综合能力背书。
以前的时代是Talk is cheap, show me the code，现在变成了Code is cheap, show me the talk。只要你有好的想法，都可以通过AI工具把它落实成具体的项目，比如用算法解决个小问题、优化个开源工具。
除了做出产品本身，建议你能参与到后期的推广，让它具备影响力，造福更多人。做出可以被量化的成果，比单纯的刷题更能打动招生官。
有人学数学，有人敲代码，有人搞物理，有人在瑞典，有人在上海，最后都汇入了人工智能这条大河。
对于现在的学生来说，学科竞赛不是终点。它只是一张入场券，证明你有资格坐在牌桌边，跟世界上聪明的天才谈笑风生，去定义人类的下一个时代。
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