KI-Forscher Alex Lamb geht zur Tsinghua-Universität, da US-Forschungsgelder knapp werden

Turing-Preis-Schützling Alex Lambs Umzug nach China signalisiert eine Verschiebung in der KI-Forschungslandschaft

Der Weggang eines Top-KI-Forschers unterstreicht den wachsenden Wettbewerb um Talente zwischen den USA und China inmitten einer amerikanischen Finanzierungskrise

Alex Lamb, ein angesehener KI-Forscher, der bei Turing-Preisträger Yoshua Bengio studiert hat, wird diesen Sommer als Assistenzprofessor an die Tsinghua-Universität wechseln. Dies ist eine der bedeutendsten internationalen Berufungen in der KI-Forschung an der renommierten chinesischen Institution in den letzten Jahren.

Der Umzug erfolgt inmitten beispielloser Kürzungen der amerikanischen Forschungsförderung und stellt einen wachsenden Trend dar, bei dem Spitzentalente neue Möglichkeiten in Chinas schnell wachsendem KI-Ökosystem finden. Lambs Wechsel von leitenden Positionen bei Microsoft Research, DeepMind und Amazon zur Tsinghua-Universität signalisiert potenzielle Veränderungen in der globalen KI-Forschungslandschaft.

"Dieser Sommer wird ein neues Kapitel aufschlagen", sagte ein mit Lambs Plänen vertrauter Kollege unter dem Schutz der Anonymität. "Er rekrutiert bereits Studenten sowohl über das Institut für KI als auch über das Department für Informatik an der Tsinghua, wo er eine doppelte Zugehörigkeit haben wird."

Quellen bestätigen, dass Lamb begonnen hat, Chinesisch zu lernen, um sich auf den Umzug vorzubereiten, was sein Engagement für die vollständige Integration in das akademische Umfeld widerspiegelt. Er hat bereits Bewerbungen für zukünftige Studenten in China eröffnet.

Von westlichen Tech-Giganten zum östlichen akademischen Kraftzentrum

Lambs Karriereweg war geprägt von angesehenen Ernennungen und bahnbrechenden Forschungen. Nach Abschluss seines Bachelor-Studiums an der Johns Hopkins University, wo er mit Mark Dredze an innovativen Anwendungen von maschinellem Lernen für die Überwachung der öffentlichen Gesundheit über soziale Medien arbeitete, promovierte Lamb am Montreal Institute for Learning Algorithms der Université de Montréal.

Seine Doktorarbeit unter der Leitung von Yoshua Bengio - der später den Turing-Preis, die höchste Auszeichnung der Informatik, gewann - etablierte Lamb als aufstrebenden Stern auf diesem Gebiet. Während seiner akademischen Ausbildung erhielt er 2020 das Twitch PhD Fellowship, das sein außergewöhnliches Versprechen würdigte.

Lambs Berufserfahrung umfasst einige der einflussreichsten Forschungslabors im Bereich der künstlichen Intelligenz. Bei Amazon entwickelte er Algorithmen für maschinelles Lernen zur Bedarfsprognose, um zukünftige Produktverkäufe vorherzusagen. Er absolvierte Forschungspraktika bei Google Brain, wo er mit David Ha zusammenarbeitete, und bei Japans Preferred Networks mit Takeru Miyato.

Zuletzt war Lamb als Senior Researcher bei Microsoft Research in New York City unter John Langford tätig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf Modularität in Deep Networks, Generalisierung über verschiedene Bereiche und Algorithmen, die von der Neurowissenschaft inspiriert sind.

Seine wissenschaftlichen Beiträge haben breite Anerkennung gefunden, mit mehreren viel zitierten Veröffentlichungen, darunter "Adversarially Learned Inference" (1.917 Zitationen), "Manifold Mixup" (1.678 Zitationen) und "Deep Learning for Classical Japanese Literature" (831 Zitationen). Letztere stellte KuroNet vor, ein innovatives System zur Erkennung klassischer japanischer Texte.

Amerikanische Forschungsförderung im freien Fall

Lambs Weggang kommt zu einem kritischen Zeitpunkt für die amerikanische wissenschaftliche Forschung, da beispiellose Kürzungen der Mittel durch die Trump-Regierung die Grundlage der US-Innovation bedrohen.

Die National Science Foundation sieht sich nun mit verheerenden Personalabbau von 50 % und milliardenschweren Budgetdefiziten konfrontiert, die mehr als 10.000 jährliche Forschungsstipendien gefährden. In ähnlicher Weise könnten die National Institutes of Health etwa 40 % ihres 47-Milliarden-Dollar-Budgets verlieren, wodurch unzählige Forschungsprojekte von der Streichung bedroht und massive Entlassungen unter wissenschaftlichem Personal drohen.

Über die direkte Forschungsförderung hinaus kämpfen die Universitäten mit neuen Obergrenzen für die Erstattung indirekter Kosten für Stipendien - potenziell begrenzt auf 15 %, gegenüber historischen Sätzen von 30-70 %. Allein diese Änderung könnte akademischen Einrichtungen mehr als 4 Milliarden Dollar an wichtigen Mitteln für Einrichtungen und Verwaltungskosten entziehen.

Die Auswirkungen sind bereits an Amerikas renommiertesten Forschungsuniversitäten sichtbar. Die Harvard University hat Mittel in Höhe von 2,2 Milliarden Dollar eingefroren, während die Columbia University Stipendien in Höhe von 400 Millionen Dollar gestrichen hat. Die Johns Hopkins University, die regelmäßig zu den Top-Empfängern von Bundesforschungsgeldern gehört, hat bedeutende Kündigungen zuvor genehmigter Stipendien gemeldet.

Dieser finanzielle Druck hat eine Kaskade von Abwehrmaßnahmen in akademischen Einrichtungen ausgelöst, darunter weitverbreitete Einstellungsstopps, Pausen bei der Zulassung von Doktoranden und die Streichung von Forschungsprogrammen für Studenten.

Ein Forschungsadministrator an einer Top-10-Universität beschrieb die Situation als "beispiellos in der modernen Wissenschaftsgeschichte".

"Wir sehen, dass Forscher, die es nie in Erwägung gezogen hätten, das US-System zu verlassen, nun aktiv nach Alternativen suchen", erklärte der Administrator. "Wenn jemand von Alex Lambs Kaliber diesen Schritt macht, signalisiert dies anderen, dass der traditionelle Weg möglicherweise nicht mehr der sicherste oder vielversprechendste ist."

Chinas aufsteigender Stern am KI-Firmament

Während das amerikanische Forschungsunternehmen Schwierigkeiten hat, hat China methodisch seine Position als aufsteigende Macht im Bereich der künstlichen Intelligenz aufgebaut, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der Talententwicklung und den strategischen Investitionen liegt.

Zwischen 38 und 40 % der Top-KI-Forscher in den Vereinigten Staaten haben an chinesischen Universitäten ihren Abschluss gemacht, was Chinas Erfolg in der grundlegenden Ausbildung demonstriert. Die Dynamik verschiebt sich jedoch - wo einst 90 % dieser Absolventen in Amerika blieben, bleiben heute etwa 90 % der in China ausgebildeten Doktoranden in ihrem Heimatland.

Dieser Erfolg bei der Talentbindung spiegelt sich in der institutionellen Bedeutung wider, wobei die Tsinghua- und die Peking-Universität nun zu den Top-10-Institutionen weltweit für Autoren von Papieren gehören, die auf der NeurIPS, der renommiertesten Konferenz des Fachgebiets, akzeptiert wurden.

Die chinesische Regierung hat einen Technologieinvestitionsplan in Höhe von 1,4 Billionen Dollar zugesagt, der die Entwicklung der künstlichen Intelligenz priorisiert. Dieser Ansatz hat bereits Ergebnisse durch Initiativen wie DeepSeek R1 erbracht, einem wichtigen KI-Modell, das für etwa 6 Millionen Dollar entwickelt wurde - ein Bruchteil der Kosten vergleichbarer westlicher Modelle.

Das Land hat auch Open-Source-Ökosysteme und schlanke Bereitstellungsstrategien eingeführt, die seine KI-Technologien für Schwellenländer weltweit attraktiv machen.

"China hat ein Umfeld geschaffen, in dem sich Forscher mit stabiler Finanzierung auf langfristige Arbeit konzentrieren können", erklärte ein leitender KI-Wissenschaftler, der mit Institutionen in beiden Ländern zusammengearbeitet hat. "Für viele Forscher, insbesondere solche, die an grundlegenden Problemen arbeiten, die eine nachhaltige Unterstützung erfordern, ist diese Stabilität zunehmend attraktiv."

Neue Realitäten im globalen KI-Wettlauf

Die vergleichenden Entwicklungen der beiden Nationen erzählen eine überzeugende Geschichte über die sich verändernde Landschaft der KI-Forschung. Während in den Vereinigten Staaten mehr als 6 Milliarden Dollar an Forschungsgeldern eingefroren oder gestrichen wurden, setzt China seine geplante Investitionsstrategie in Höhe von 1,4 Billionen Dollar fort.

Amerikanische Universitäten haben in der Vergangenheit etwa 80 % der ausländischen Doktoranden gehalten, aber China behält heute 90 % seiner heimischen Talente. Obwohl die USA immer noch führend bei hochwirksamen Forschungspapieren sind, schmilzt dieser Vorsprung, da China bei der Veröffentlichung von Publikationen mit zunehmend einflussreichen Beiträgen führend ist.

"Das politische Umfeld rund um die Forschung ist in beiden Ländern komplex geworden", bemerkte ein internationaler Experte für Wissenschaftspolitik. "In den USA haben Bedenken hinsichtlich DEI-Programmen und Compliance-Überprüfungen zu Stipendienstreichungen geführt. In China navigieren die Forscher durch staatlich gesteuerte Prioritäten, aber mit klaren Finanzierungswegen."

Trotz dieser Verschiebungen warnen Experten vor einfachen Darstellungen über den amerikanischen Niedergang oder den chinesischen Aufstieg. Die Vereinigten Staaten haben weiterhin erhebliche Vorteile bei der Entwicklung von Frontier-Modellen und der akademischen Freiheit, während China immer noch vor Herausforderungen in Bezug auf die Forschungsqualität und die Auswirkungen der US-Chip-Exportkontrollen steht.

Die tiefgreifendsten Veränderungen könnten darin bestehen, wie Forscher wie Lamb Karriereentscheidungen treffen, wobei sie politische Zwänge gegen Ressourcenverfügbarkeit, wissenschaftliche Freiheit gegen Finanzierungsstabilität abwägen.

Wie ein KI-Ethikforscher beobachtete: "Wir beobachten die Entstehung unterschiedlicher Forschungskulturen, die die Entwicklung von KI weltweit prägen werden. Die Frage ist, ob sich diese Systeme so entwickeln, dass sie miteinander konkurrieren oder sich ergänzen."

Vorerst stellt Lambs Umzug sowohl eine individuelle Karriereentscheidung als auch einen Datenpunkt in der sich entwickelnden Geschichte der globalen wissenschaftlichen Zusammenarbeit und des Wettbewerbs dar - eine Geschichte mit tiefgreifenden Auswirkungen auf die technologische Entwicklung, die wirtschaftliche Macht und die internationalen Beziehungen in den kommenden Jahren.