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。

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