为什么AI顶尖研究者中，中国出身者这么多。 我在调查Meta的新AI团队时，感到相当惊讶。 MSL启动时的主要明星招聘11人中，至少7人毕业于中国大陆的大学。 清华大学、北京大学、中国科学技术大学、浙江大学等。 而且不只是Meta。 MacroPolo的调查显示，全球顶尖AI研究者的本科教育国家是， 中国：47% 美国：18% 印度：5% ※不是国籍，而是本科教育在哪里接受的。 最初我以为， “中国的激烈升学竞争，正好契合需要数学能力的AI时代” 差不多是这样想的。 但调查下去后，发现其后的职业生涯相当有特点。 典型的路径是， 清华大学、北京大学等中国顶尖大学 ↓ Stanford / MIT / Berkeley / CMU等攻读PhD ↓ OpenAI / Google DeepMind ↓ Meta等前沿AI企业 这样的黄金路线。 数字一看，这条管道的粗细就很清楚了。 2023/24学年度在美国留学的学生是， 印度：约33.2万人 中国：约27.7万人 日本：约1.4万人 2024年在美国获得研究博士学位的一时签证持有者是， 中国：6,756人 印度：2,649人 日本：138人 光看这里， “日本人拿PhD的意外地多嘛” 这么想。 但看内容时，相当震撼。 2001〜2020年在美国获得计算机科学PhD的人数是， 中国：6,408人 印度：2,956人 日本：84人 日本20年间84人。 年平均仅4人左右。 另一方面，日本人数多的领域是， 社会科学：1,125人 非STEM：1,021人 工程：479人 物理科学：353人 数学：96人 日本人并非不去美国研究生院。 只是没能向决定世界产业竞争力的CS或理工研究领域，充分输送顶尖人才。 我觉得这是相当重大的教育战略失败。 不是说社会科学或人文学科不需要。 只是，在世界产业结构向Software、Internet以及AI转移的20年间， 在培养世界最高峰的CS・数学・工程研究者方面，人力资源分配太弱了。 而且毕业后也有差距。 在美国获得Science & Engineering PhD的人在美国留下的比率是， 中国：约87% 印度：约84% 日本：约47% 中国人或印度人，就那样留在Google、Meta、OpenAI等世界最高峰的研究环境中。 日本人则有一半以上离开美国。 如果这样积累20年、30年，会变成惊人的差距。 印度也很有趣。 目前，美国留学生数超过中国，位居世界第一，美国PhD也年超2,600人。 所以与中国不同的地方是， 不是“去不去美国”， 而是从那里向Research、さらにFrontier AI集中到什么程度。 中国这条管道压倒性地粗。 那么日本该怎么办。 我觉得光是“培养100万人能用AI”完全不够。 除此之外， 制定“培养世界顶尖0.01%研究者”的国家战略 是必要的。 从高中・大学阶段开始，发现数学、CS、工程、物理的顶尖层人才。 每年100人、200人也好。 向Stanford、MIT、Berkeley、CMU等世界最高峰的PhD，全额负担学费和生活费送过去。 然后， 毕业后别说“马上回日本”。 OpenAI也好Meta也好Anthropic也好Google DeepMind也好。 在世界最前沿工作5年也好10年也好， 从零打造前沿模型。 运行巨大GPU集群。 与世界顶尖研究者竞争。 培养拥有这种经验的日本人，100人、1,000人规模。 从中国看出的结论是， 光培养优秀的18岁是不够的。 需要将那个人培养到世界最高峰的30岁研究者的管道 我觉得是这样。 然后，如果这些人材本身成为国家竞争力的中心，下一步发生的事也会看得清楚。 停止半导体。 停止GPU。 停止最先端模型。 接下来是， “停止能制造那种技术的人”。 半导体战争之后，是人材战争。

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