AI 留学不看美国了?加拿大才是下一个「人才收割机」!

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作者：微信文章




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过去半年里，加拿大AI行业连续登上全球头条。

先是AMD收购了本土芯片独角兽Untether AI，紧接着，英伟达以4亿美元高价收购了由多伦多大学团队创办的CentML——这家公司由95后华人青年王尚与其博士导师联合创立。王尚出身山东青岛，本科、硕博均就读于多伦多大学，CentML核心业务是让AI模型在现有硬件上运行得更高效，实打实解决算力成本瓶颈，正是当前AI落地的关键问题。

这两起收购背后，传递出一个值得所有AI留学申请人注意的信号：

全球AI巨头正在将目光投注到加拿大。

这不是偶然，而是多年积累的结果。加拿大并不是“也有一些不错的AI研究”，而是在AI科研、产业和人才培养这三个核心环节上，已经在全球构建起了相当稳固的竞争优势。

下面，我们分几方面梳理一下目前加拿大AI的真实现状，尤其是对打算申请CS、AI、数据科学等专业的学生而言，这片土地正在变得越来越值得投入。



加拿大AI的科研基础有多强？



要评价一个国家AI科研的含金量，最直接的方式是看顶尖学者和他们的机构。

Geoffrey Hinton（深度学习之父）、Yoshua      Bengio（深度学习三巨头之一）、Richard Sutton（强化学习奠基人）——这三位图灵奖得主，全都常年在加拿大大学执教。

多伦多大学、蒙特利尔大学、阿尔伯塔大学，是全球最早一批系统开展深度学习、神经网络、强化学习的高校，至今仍在NeurIPS、ICML等顶会保持高产。

三大国家级AI研究机构（Vector Institute、MILA、Amii）正是围绕这三所大学建立的，构成加拿大国家AI战略的科研支柱。

换句话说，如果说美国的AI研究是商业化最强，那么加拿大的AI，是学术界公认的“源头活水”。

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大

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六所高校，撑起加拿大AI的核心力量

加拿大AI教育并不分散，而是高度集中在几所核心高校与研究机构之中。这些大学不仅具备一流的科研资源，更通过紧密的产业合作与灵活的课程设计，为学生提供“从学术到应用”的完整成长路径。

多伦多大学（University of Toronto）

作为加拿大AI研究的绝对高地，多伦多大学在过去十年深度参与了全球深度学习革命。这里曾诞生过两位图灵奖得主——Geoffrey Hinton 和其同僚正是在此推动神经网络的复兴。学校与Vector Institute深度绑定，共建AI实验室，研究领域涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。

学术方面，U of T提供极具竞争力的MScAC（应用计算硕士）项目，聚焦AI与机器学习，课程设计涵盖深度学习、强化学习、AI系统部署等关键模块，辅以企业合作Capstone项目。

本科阶段则设有机器智能方向与AI辅修项目，为后续科研或职涯发展打下基础。

学校与谷歌、Uber ATG、DeepMind等保持密切合作，学生可进入全球头部实验室或参与初创项目。根据2025年最新排名，U of T计算机科学在QS中列全球第12，在Research.com中高居全球第6，科研产出与影响力双高。

Vector Institute是加拿大国家AI战略的重要支柱，由Hinton等人于2017年创立，强调“负责任的AI”，推动深度学习在医疗、金融、制造等实际场景中的落地。几乎所有在多大AI领域深造的学生，都会直接或间接参与该机构的研究。

滑铁卢大学（University of Waterloo）

作为北美Co-op教育模式的典范，滑铁卢大学将AI学习与企业实践紧密结合，其计算机科学系（Cheriton School of Computer Science）是加拿大最大之一，同时设有Waterloo AI Institute，专注AI在医疗、语言、感知与导航等场景的落地应用。

学生从本科阶段起，即可接触前沿AI内容，课程如CS 480（机器学习）、CS 484（计算视觉）、CS 486（人工智能）覆盖从模型构建到实际应用的全过程。研究生阶段则通过选修与项目实习结合，打通技术与产业的界限。

学校在硅谷和本地初创圈影响力广泛，Maluuba（微软收购）、Faire 等独角兽即出自滑铁卢校友与孵化器Velocity。全球科技企业如谷歌、Meta、微软每年大量招募滑大的AI人才。

阿尔伯塔大学（University of Alberta）

强化学习（Reinforcement Learning）全球第一梯队的代表院校。其研究由图灵奖得主Richard Sutton主导，通过Amii（Alberta Machine Intelligence Institute）带动埃德蒙顿成为强化学习研究重镇。

学校提供AI方向的本科与硕士课程，内容覆盖搜索算法、机器学习、博弈智能与伦理等。值得一提的是，阿大在“游戏智能”方面也处于领先位置，其开发的围棋程序Fuego曾率先击败人类高手。

Amii作为加拿大三大国家级AI研究机构之一，不仅推动理论创新，也活跃于AI与医疗、资源管理、节能减排等交叉领域的实际项目。学生既可参与基础算法研发，也能投身于社会场景中的AI应用探索。

蒙特利尔大学（Université de Montréal）

蒙特利尔大学因与MILA深度合作而在全球AI圈中占有一席之地。MILA由图灵奖得主Yoshua Bengio创建，现已发展为全球最大深度学习研究机构之一。

学校开设面向法语环境的AI及数据科学课程，涵盖深度学习算法、NLP、强化学习等前沿技术，注重模型伦理与社会影响评估。尽管语言为法语授课，但对精通英语的学生也逐步提供支持，特别是在科研项目中广泛使用英文交流。

MILA研究方向覆盖医疗、气候变化、图神经网络、生成模型等，是一个高度开放的国际型平台，学生不仅能参与顶会论文工作，也有机会加入Facebook AI Research、谷歌Brain等研究团队。

不列颠哥伦比亚大学（University of British Columbia, UBC）

UBC的AI研究以算法基础和数据驱动建模见长，尤其擅长将AI技术应用于医疗信息学、环境建模、金融系统等高价值场景。其BC AI Hub促进校内外创新合作，尤其在温哥华蓬勃发展的AI初创生态中扮演重要角色。

硕士项目如MSc in Data Science强调跨学科融合，结合统计建模与机器学习，辅以真实数据集的应用分析。本科亦提供AI相关选修及Co-op实习机会。

在AI资源配置方面，UBC具备多个实验室（如AI and Human-Centered Computing Lab），学生可直接参与AI+HCI、AI+社会科学等跨领域研究。其计算机专业2025年THE全球排名前50，是加拿大西部科技创新的重要支点。

麦吉尔大学（McGill University）

作为加拿大顶尖学府之一，麦吉尔在AI研究中强调安全性、伦理性与跨学科。学校与MILA共建项目，使学生能接触到最前沿的深度学习与自然语言处理研究。

硕士项目（如MSc in Data Science and Analytics）将机器学习、AI伦理、统计推断紧密结合，尤其适合希望将AI能力应用于社会实际问题的学生。本科课程方向包括机器人、图形学、计算智能等。

麦吉尔的网络安全与隐私中心（Centre for Cybersecurity and Privacy）亦将AI技术用于安全审计、异常检测、个体隐私保护等关键领域。







产业承接能力逐步增强，

不再是“只做学术”



相比美国，加拿大AI起步更重学术，但如今的产业化速度已显著提速。

谷歌、Meta、亚马逊、微软、英伟达等公司均在多伦多、蒙特利尔设有AI实验室；

多伦多成为北美第二大AI初创公司聚集地，大量独角兽公司（如Cohere、Waabi、BenchSci）在此诞生；

CentML、Untether AI等公司被收购的背后，是加拿大高校与初创生态之间已形成高效转换机制。

对AI留学生而言，这意味着什么？
不仅能学，也能留下来做。实习、就业、创业，都是现实可行的路径。



一些现实建议

不要盲目追热词，AI课程大多数都建立在CS核心课程基础上（数据结构、线性代数、算法、概率论），本科阶段要打好基础。

硕士申请者优先考虑含实习项目的program（MScAC、MDS等），毕业后转化就业更顺利。

有志科研者建议及早参与项目，加拿大很多学校开放实验室助研机会，真实参与是PhD申请的重要加分项。

语言与沟通能力同样关键，AI团队常是跨学科、跨文化的协作环境，英文沟通、技术表达能力不容忽视。

站在正确的起点，比努力更重要

AI是一场长线赛跑，决定优势的，从来不只是算法题刷得多快、模型背得多熟，而是：你是否站在正确的生态之中。

加拿大，凭借科研、教育、产业、政策四位一体的优势，正在为AI留学生提供一个更稳健、更务实的起点。

如果你准备进入这个领域，不妨认真考虑加拿大。不是因为它“安全”或“门槛低”，而是因为它正在成为AI时代的一块真实高地——脚下有路，头上有光。

若你更看重加拿大的就业移民优势，并非单纯为了留学而留学，不妨先带着背景来和我们加拿大的顾问老师聊聊。我们会根据您的个人情况定制专业、全面的支持，让你在加拿大的每一个决策都变得清晰可行,并最终帮助你实现移民的目标。

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