反超美国！中国43.7%霸榜ICLR 2026，清北交浙全球最多

反超！

ICLR 2026，全球AI三大顶会之一，刚刚在巴西里约落幕。

有社区研究者逐篇扒开5356篇被接收论文PDF首页、提取机构署名、清洗归一后，一张Treemap热力图炸翻了整个学术圈：

中国大陆，43.7%。美国，31.9%。欧洲（含英国），5.3%。

中国一把反超美国12个百分点，直接拿下近半壁江山。

而曾经的AI研究重镇欧洲，整片大陆加起来的贡献，还不如新加坡和韩国两个国家的总和。

数据来自开发者Dmytro Lopushanskyy的开源项目，他从OpenReview抓取全部论文PDF，精准锁定每篇论文发表时的真实署名机构。

5356篇，96%成功解析，方法论完全公开。

中国军团

高校「铁三角」+大厂集体出击

打开这张Treemap热力图，中国那片红色区域大得扎眼。

高校方面，清华大学以332篇独占鳌头，几乎是「一校抵一国」的存在。

上海交通大学240篇、浙江大学232篇紧随其后，构成了中国AI研究的「铁三角」。

北京大学229篇、中国科学技术大学148篇、复旦大学147篇同样稳居前列，中国科学院大学、南京大学、哈尔滨工业大学等也各有百篇左右的体量。

更值得关注的是企业军团的集体亮相——阿里巴巴135篇、华为111篇、字节跳动107篇、腾讯94篇。

这四家大厂加起来就是447篇，比许多国家的全部产出还要多。

上海AI Lab（135篇）作为新型研究机构同样杀入了第一梯队。

一个清晰的信号是：中国的AI论文产出已经是「高校+企业+新型研究机构」的系统性碾压。

美国：Oral论文仍强势

美国占比31.9%，乍一看并不难堪——但要知道，就在两三年前，这个数字还是40%以上。

Paper Copilot数据显示，ICLR 2023美国归属计数7931，中国4871；ICLR 2024美国11977，中国9243。到了2025，两边几乎已经贴身肉搏：中国18906，美国18875。

美国的核心阵地仍然是那些老牌名校：斯坦福177篇、卡耐基梅隆167篇、MIT 167篇、UIUC 99篇、哈佛83篇、NYU 77篇。

美国机构在Oral论文（仅占全部论文的4%）中的占比依然高达约40%，而中国在Oral中的占比约为30%。

也就是说，美国在「塔尖」质量上仍有优势，但「塔基」的规模已经被中国超越。

企业端，微软143篇领跑美国产业界，谷歌68篇、英伟达73篇、Meta 103篇、亚马逊72篇，科技巨头的研究投入依然可观。

值得一提的是，本届ICLR官方最终表彰的两篇Outstanding Papers和一篇Honorable Mention中，两篇来自美国机构，一篇来自欧洲合作成果。

这说明美国在顶级论文的原创深度上仍然掌握着话语权。

香港、新加坡、韩国：小体量，大能量

香港占到了7.7%的份额。香港大学（152篇）、香港科技大学（148篇）、香港中文大学（139篇）三校加起来就贡献了近440篇论文。

要知道，整个香港的人口不到800万人，这个人均AI论文密度堪称恐怖。

新加坡同样不容小觑，占比5.5%。新加坡国立大学173篇、南洋理工大学137篇，两所高校撑起了一个「AI小巨人」。

韩国的KAIST以110篇跻身全球前列，首尔国立大学79篇，也证明了东亚AI研究群体的整体崛起。

欧洲：5.3%，一个令人尴尬的数字

再看欧洲，画面就不那么好看了。

英国3.0%，瑞士靠ETH Zurich（78篇）和EPFL（55篇）两校撑场，加拿大的McGill/Mila（74篇）表现不俗但也难改大盘。

整个欧洲加在一起——英国、瑞士、德国、法国、荷兰——占比仅5.3%。

一个扎心的对比：新加坡和韩国两个国家的贡献量，超过了整个欧盟 27 国。

资金投入不足、人才外流、产业落地缓慢，这三重困境正在把欧洲推向AI研究的观众席。

数量不是一切

但规模优势是真实信号

当然，有人会说——论文数量不等于论文质量。

这话没错。美国在Oral论文中的优势、在杰出论文奖上的垄断地位，都说明「质」的较量远未结束。

但换个角度看：当一个国家能够系统性地、年复一年地在顶级会议上产出占比超过40%的论文，这背后是人才储备、资金投入、产学研协同的全面就位。

更关键的问题是：谁能把论文更快转化为产品？

当中国的大厂们一边在ICLR上刷论文，一边在国内市场上卷大模型、卷应用落地，这种「研究-产品」的飞轮效应正在加速。

下一步的竞争焦点，将从「谁发了更多论文」转向「谁先把论文变成改变世界的产品」。

参考资料：

https://x.com/Hesamation/status/2052792603997814914

文章来自于微信公众号 "新智元"，作者 "新智元"