反超！
ICLR 2026，全球AI三大顶会之一，刚刚在巴西里约落幕。
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。
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。
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。
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。
香港、新加坡、韩国：小体量，大能量
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
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