📰 概要

2026年4月30日，一个博主用 vibe coding 搭了个爬虫，追踪了过去 25 年 18000 名 IMO、IOI、IPhO 奖牌得主。

他追溯到了大约一半人的职业去向。数据炸裂：这群人成为亿万富翁的概率是普通人的 1500 倍，成为独角兽公司创始人的概率是 4000 倍。

OpenAI 有 38 人、Anthropic 有 15 人有奥赛背景。历史上约一半菲尔茨奖得主，年轻时都在 IMO 赛场上出现过。

🔍 解读

这组数据的价值不只是"奥赛选手很厉害"，而是揭示了 AI 时代人才选拔的一条暗线：代码能力和数学思维是最强的预判因子。

有意思的是职业分布：36% 留在学术界，22% 进科技公司，12% 进金融，只有 5% 创业。

但这 5% 造出了约 20 家独角兽、7 家百亿独角兽，改变了 AI、加密货币、云基础设施的格局。

这说明一个反直觉的道理：顶尖聪明人里，最成功的往往不是最早就 All in 创业的那批，而是先把基础打扎实再出来做事的那批。

为什么是 1500 倍

这个数字不是天才本身的魔力，而是"选择浓度"效应。能拿到 IMO/IOI 奖牌的人，本身就经过高强度筛选，具备持续解决超难问题的能力。在 AI 时代，这种能力等于直接可用的算力。

MIT 是最大的天才中转站

12% 的被追踪者本科去了 MIT。第二名剑桥 7%，第三名是伊朗谢里夫理工大学 3%——伊朗是数学奥赛传统强国，谢里夫理工相当于中东的 MIT。

中国 IMO 选手在这份追踪里几乎隐形。Deedy 坦承中文姓名极难追踪，是系统性偏差。

实际上，中国 IMO 选手大多数走的是：读博，然后当教授。美国 IMO 选手则普遍本科毕业就直接进科技公司或金融。

Jane Street 是隐藏大户

Deedy 的数据里，Jane Street 藏着 47 名奥赛出身员工，排名所有雇主第三。Two Sigma 联创 John Overdeck 本人就是 IMO 金牌得主。

Hyperliquid 创始人 Jeff Yan（IPhO 金银牌）用 11 个员工做出了年净利 11 亿美元的公司——这个案例是整个数据里最极端的。

研究本身也有局限

Kareem Carr 指出：能被追踪到的 50% 本身就倾向于"混出来了"的人，网络痕迹意味着成功，失败者更难留下数据。

Deedy 也承认这一点，但认为大方向不会改变。国家是更底层的变量：同样是 IMO 奖牌，在美国和伊朗，人生走向可能天差地别。

什么情况不建议用

如果你想用这份数据来鸡娃或劝人学奥赛，那就跑偏了。IMO 奖牌是选拔结果，不是培养路径。大多数人走不了奥赛这条路，但它揭示的是：解决超难问题的能力，在 AI 时代越来越值钱。

什么时候值得跟进

如果你在 AI 行业招人，这份数据值得你参考：奥赛背景可能比名校学历更能预判候选人的上限。中国 IMO 选手的去向目前存在系统性盲区，这部分数据补全后，可能比这份追踪更有参考价值。