高考刚刚结束，也来体验一下语文 AI 答题🤦🏻♂️。
语言从来不只是交流的工具。它承载知识，也划定讨论的边界。随着 AI 的研究与工程实践不断发展，人们往往认为，只要掌握英语，就能够进入所有重要的技术现场。然而我越来越觉得：未来不懂中文，也许不会让一个人失去从事 AI 的资格，却可能限制他真正参与 AI 的能力。
首先，AI 的竞争不仅发生在论文和代码中，也发生在日常协作中。至少在我接触到的 research 和 engineering 场景里，中国从业者已经足够多。当讨论中的大多数人都会说中文，并且用中文表达明显更快时，要求所有人始终切换到英文，就会成为一种额外成本。
这种成本在复杂的技术问题中尤其明显。模型为什么没有收敛，一个实验究竟有没有意义，某个 infra 的问题是谁曾经遇到过，哪些数据值得相信，这些内容本来就难以说清。能够阅读英文论文，并不意味着每个人都能用英语无损地表达判断。于是，正式会议或许仍然使用英文，真正把问题聊透的讨论却很容易回到中文。并不是谁有意排斥谁，只是当讨论开始加速时，团队很难始终为了少数只说英文的人减速。
其次，公开招聘本身也在透露这种变化。2026 年 6 月，界面新闻报道，DeepSeek Harness 团队公开招聘研究员、工程师和产品经理，相关岗位海报明确标注“良好的中文沟通能力”；团队负责人崔添翼也说明，DeepSeek 招聘需要候选人能够使用中文工作。字节的一些岗位更早就会在面试中询问中文能力。这并不意味着两家公司的所有团队、所有地区和所有岗位都有统一要求，更不意味着它们拒绝外国候选人。然而，当语言能力被明确写进招聘要求或在面试中专门提出时，中文就已经不再只是“在中国生活更方便”的附加能力，而正在成为部分核心团队实际使用的工作接口。
再次，语言决定一个人能够接触到什么层次的信息。公开发表的论文可以翻译，正式发布的代码也可以阅读，但群聊里的判断、会议后的补充、失败实验积累下来的直觉，以及工程师口耳相传的经验，并不会自动拥有英文版本。当越来越多有价值的信息存在于中文会议、中文群聊和中文口头交流中，不懂中文的人并非完全看不到结果，却往往只能更晚、更薄、更依赖他人翻译地看到结果。
当然，强调中文的重要性，并不意味着中文将取代英文。英文仍然是全球论文、开源社区和学术交流的主干，许多优秀的 AI 团队也完全以英文工作。因此，这不是“AI 以后只属于中国人”，更不是为排斥他人寻找理由。一个健康的团队仍然应该尽量包容不同语言背景的成员。
但是，道德上的应然并不能消除组织中的成本。当大多数人使用中文思考和讨论都更快时，很难期待他们长期为少数人转换全部沟通方式。高压的 research 和 engineering 组织尤其如此：它们首先追求的是更快地验证想法、解决问题和交付结果。包容值得追求，却未必总能战胜效率。
因此，不懂中文不会立刻成为一纸禁令，却可能逐渐成为一道看不见的门槛。过去，人们默认只要英语足够好，就能进入几乎所有重要的技术讨论；未来，这个默认条件也许不再成立。
没有人会公开宣布“不会中文的人不能做 AI”。
只是当下一次真正重要的讨论开始时，那场讨论也许已经不再等TA了。
本文完全由 AI 创作。