就在今天，斯坦福大学宣布了项重要调整：将正式并其校内的两大核心机构——"以人为本人工智能研究院"（Stanford HAI）与"斯坦福数据科学计划"（Stanford Data Science）。

并后的新机构沿用原来   Stanford HAI   的名称。计机科学   James Landay   将继续担任新机构院长，HAI   联创始人李飞飞则卸任联席院长，转而出任校长   Jonathan Levin   的   AI   特别顾问，并与斯坦福前校长   John Hennessy   共同担任新机构咨询委员会联席主席。

图 | 从左到右分别为 James Landay、John Hennesy 和李飞飞（来源：Standford）

回看   2019   年，李飞飞与前教务长 John Etchemendy、计语言学   Chris Manning   等人共同创办   HAI，七年间将其造成斯坦福对外的   AI   名片。HAI 自创立起每年发布《人工智能指数报告》（AI Index），已连续出七期，成为追踪全球 AI 发展的年度文献之。

如今，她不再负责日常运营，而是有了个新的角：校长的 AI   特别顾问，工作范围覆盖全校七大学院，聚焦科研向、外部作、教育改革与学生发展四个维度。

图 | 2026 年 HAI AI 指数报告（来源：Standford）

在此次的公开访谈中，她将新角定义为"连接者与守护者"，强调"协助校长在大学层面就 AI   做出清晰、有战略的判断"。将" AI   特别顾问"作为制度职位写入校长办公室，在斯坦福尚属次。这相当于把   AI   从"院系事务"提升为"校长直管战略"，可见斯坦福对于   AI   定位的转变。

此外，图灵得主、前校长   John Hennessy   的回归也是个重要信号。他将与李飞飞共同主持咨询委员会，并兼任   HAI   特别顾问。Hennessy   直言这是"斯坦福重要的项行动"，并明确委员会的两大职能：提供多元外部视角，协助筹措发展资源。后者基本意味着   HAI   将启动新轮募款。

接掌新机构的   James Landay   是人机交互域的资学者。他   1990   年代开发的设计工具   SILK，被视为   Figma、Canva   等现代设计平台的思想先驱；2000   年代初的   UbiFit   项目，则早于   Apple Watch   勾勒出可穿戴健康设备的雏形。2024   年，他获得人机交互域荣誉之   ACM SIGCHI   终身研究成就。

谈及并初衷泡沫板专用胶厂家，Landay 表示：" 2019   年创办   HAI   时，没人预料到   AI   会以今天这样的速度改变生活。留给我们去塑造这项技术的时间，比当初设想的要短得多。"

从资源体量看，旦并，新机构将在美国校中颇具分量。早在原来的   HAI   中，便已汇聚过   400   名跨学科学者，建立起成熟的产业作网络，累计获得   6000   万美元研究资助；而原   SDS   的核心资产则是名为" Marlowe "的能   GPU   计集群，以及在数学统计、因果科学、经科学等向搭建的研究平台与人才项目。对于这个新的机构，HAI   贡献的是"人"和"资金网络"，SDS   带来的是"力"和"数据科学基础"。

其中，Marlowe GPU   集群的并入尤为关键。该平台由数学教授   Emmanuel Cand è s   牵头建设，面向全校研究人员开放。并后，Cand è s   将出任   HAI   院长，主管计资源。这意味着   HAI   次拥有了对大模型时代核心资源的自主调度能力。能否支撑二三十人规模的团队项目、能否让博士生在校内训练中等规模模型、能否确保敏感数据不出校园完成训练，都直接取决于这台集群的支撑。

图 | Marlowe GPU 集群（来源：Standford )

校长   Levin   将并后的   HAI   称为"斯坦福   AI   研究的正门"，意思很明确：论是学术界、产业界还是政策制定者，只要涉及斯坦福的 AI   作，都将通过这通道对接。斯坦福不再把人工智能当作某个学院或中心的属课题，而是将其提升至大学理的核心层，统筹资源、统接口。

图 | 斯坦福现任校长 Jonathan Levin （来源：Standford）

基于这判断，新   HAI   将围绕三大向展开工作：跨学科发现、教育变革、社会影响研究。

在"跨学科发现"这条线上，新机构院长 Landay   提出"规模化的团队科学"。不是传统五个人围着位教授做项目，万能胶生产厂家而是由教授、工程师、数据科学、设计师等构成的二三十人跨学科团队，配套校力与工程支持。背后的判断是，AI   驱动的科学问题已不再是篇论文几张图的节奏，而要靠工程师搭好基础设施、数据科学清洗数据、域定义问题。SDS   此前积累的"中心化科研支持"经验，加上   HAI   的院系网络，刚好能把研究的人员结构往这个向。

在"教育变革面"，Landay 没有把生成式   AI   讲成颠覆教育的洪水，而是把任务拆成几个具体向：与斯坦福学习加速器等机构协同，重新思考   K-12、大学与终身学习在   AI   时代的形态；探索新的学习与评估式；重新设计教学法。HAI   此前已在做面向国会议员的   AI   集训营、面向管的教育项目，以及每年发布的   AI Index   报告。把这些放在新   HAI   的"教育变革"框架下，意味着教育不再只是研究院的业，而是与发现、社会影响并列的核心支柱。

此前，三个向"社会影响"是   HAI   过去被外界识别的标签，但   Landay   在这次并后把它明显往实证向。他特别提到要做经济学研究，观察工作岗位如何变化；做组织行为学研究，看企业内部流程如何演化；动设计法从"以用户为中心"走向"以社区和社会为中心"。这套思路意味着，HAI   要把"以人为本"从句宣言，变成可被验证的工作法。

支撑这三大向的，是   Landay   反复强调的"开放"原则：开放科学、开源代码、开放数据、开放模型、开放课程。这立场并非空谈。

李飞飞团队创建的   ImageNet   数据集，曾是动度学习发展的关键基础设施；近年来，斯坦福研究者参与的   FlashAttention   等开源项目，也让大模型训练优化得以惠及广泛的开发者群体。Landay   的判断很明确："让斯坦福区别于前沿科技公司的，是我们作为开放社群运作的承诺——在开放论坛发表论文、倡开放研究、让知识可被获取。"

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新机构还有意将视野投向硅谷之外。Landay   明确表示，"为人类塑造   AI "不等于"为北美或西塑造   AI "，须与亚洲、中东、欧洲等不同文化背景的研究中心建立作。部分作已启动，多细节暂未披露。在地缘竞争日趋激烈的背景下，所美国顶大学主动强调"避输出单世界观"，确实难能可贵。

对斯坦福内部而言，并带来的变化同样具体。原   SDS   与   HAI   的研究生学金项目将整，早期研究者将获得丰富的资助来源与师网络；原属 SDS   的可持续、天体物理、因果科学等研究中心，将与   HAI   已有的基础模型、数字经济、智能科学等团队并入同架构。前教务长   Etchemendy   将以研究员身份继续参与，经济学   Guido Imbens   则在完成过渡后回归教学科研。整体思路清晰：简化行政链条，保留科研活力。

过去几年，关于"校在大模型时代是否还有竞争力"的讨论从未停止：力被工业界主、顶人才流向企业、闭源模型让立研究难以复现。如今，斯坦福给出了自己的回应：把分散在校内的人、资金、力、数据与政策影响力，整成紧凑的协作体系，并在理层面为   AI   通直达校长办公室的通道。

但并是不是真能解决问题，还要看接下来年里，Marlowe   的力是否会扩容、扩到什么规模；新   HAI   在三大支柱下立项的旗舰项目长什么样；李飞飞作为校长顾问会动哪些跨院系的具体决定；以及那些已经在洽谈的作究竟能落地多少。

把这些变量加在起看，斯坦福这次重组并不是简单的机构精简，而是把所研究型大学在   AI 时代的资源调度链条整个重画了遍。

参考链接：

1.https://news.stanford.edu/stories/2026/05/stanford-merges-hai-science

2.https://news.stanford.edu/stories/2026/05/james-landay-fei-fei-li-john-hennessy-hai-interview

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