なぜAIのトップ研究者に、中国出身者がこれほど多いのか。

Metaの新しいAIチームを調べていて、かなり気になりました。

MSL立ち上げ時の主要スター採用11人のうち、少なくとも7人が中国本土の大学出身。

清華大、北京大、中国科学技術大、浙江大など。

しかもMetaだけではありません。

MacroPoloの調査では、世界トップAI研究者の学部教育国は、

中国：47%
米国：18%
インド：5%

※国籍ではなく、学部教育をどこで受けたかです。

最初は、

「中国の猛烈な受験競争が、数学力を必要とするAI時代にハマった」

くらいに考えていました。

でも調べていくと、その後のキャリアがかなり特徴的でした。

典型的なのが、

清華・北京大など中国トップ大学
↓
Stanford / MIT / Berkeley / CMUなどでPhD
↓
OpenAI / Google DeepMind
↓
MetaなどのFrontier AI企業

という黄金ルート。

数字を見ると、このパイプの太さがよく分かります。

2023/24年度に米国で学んでいた学生は、

インド：約33.2万人
中国：約27.7万人
日本：約1.4万人

2024年に米国で研究博士号を取得した一時ビザ保有者は、

中国：6,756人
インド：2,649人
日本：138人

ここだけ見ると、

「日本人も意外にPhDを取ってるじゃん」

と思った。

でも中身を見ると、かなり衝撃的でした。

2001〜2020年に米国でComputer ScienceのPhDを取った人数は、

中国：6,408人
インド：2,956人
日本：84人

日本は20年間で84人。
年間平均わずか4人程度です。

一方、日本人が多かったのは、

Social Sciences：1,125人
Non-S&E：1,021人

Engineering：479人
Physical Sciences：353人
Math：96人

日本人は米国の大学院に行かなかったわけではない。

世界の産業競争力を決めるCSや理系研究へ、トップ人材を十分送り込めていなかった。

これはかなり大きな教育戦略の失敗だったと思います。

社会科学や人文学が不要という話ではありません。

ただ、世界の産業構造がSoftware、Internet、そしてAIへ移っていった20年間に、

世界最高峰のCS・数学・Engineering研究者を作ることへの人材配分が弱すぎた。

しかも卒業後も差があります。

米国でScience & EngineeringのPhDを取った人の米国残留率は、

中国：約87%
インド：約84%
日本：約47%

中国人やインド人は、そのままGoogle、Meta、OpenAIなど世界最高峰の研究環境に残る。

日本人は半分以上が米国を離れる。

これが20年、30年積み上がれば、とんでもない差になります。

インドも面白い。

現在、米国留学生数では中国を抜いて世界1位で、米国PhDも年間2,600人以上。

だから中国との違いは、

「米国へ行くか」ではなく、
そこからResearch、さらにFrontier AIへどこまで集中するか。

中国はこのパイプが圧倒的に太かった。

では日本はどうすべきか。

僕は「AIを使える人を100万人作る」だけでは全然足りないと思っています。

それとは別に、

世界トップ0.01%の研究者を作る国家戦略

が必要です。

数学、CS、Engineering、Physicsのトップ層を高校・大学の段階から見つける。

毎年100人、200人でもいい。

Stanford、MIT、Berkeley、CMUなど世界最高峰のPhDへ、学費も生活費も国が全部出して送り込む。

そして、

卒業したらすぐ日本へ帰ってこい、と言わない。

OpenAIでもMetaでもAnthropicでもGoogle DeepMindでもいい。

5年でも10年でも世界最先端で働き、

フロンティアモデルをゼロから作る。
巨大GPUクラスタを動かす。
世界トップの研究者と競争する。

そういう経験を持つ日本人を、100人、1,000人単位で作る。

中国を見て分かるのは、

優秀な18歳を作るだけでは足りない。
その人を世界最高峰の30歳の研究者まで育てるパイプラインが必要

ということだと思います。

そして、この人材自体が国家競争力の中心になれば、次に起きることも見えてきます。

半導体を止める。
GPUを止める。
最先端モデルを止める。

その次は、

「その技術を作れる人間」を止める。

半導体戦争の次は、人材戦争になる。

次はここを掘ります

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