第3編で、DeepSeek創業者の梁文鋒（リャン・ウェンフェン）が浙江大学出身であることに軽く触れた。
しかし、このシリーズを最後まで追ううちに、その一行が実はより大きな物語の一部であったことに気づいた。
中国はAI人材を偶然得たのではなく、そのような人材が輩出されるしかないパイプラインを、数十年にわたり国家レベルで設計してきたのだ。
今回は、その設計図を最初から最後まで詳しくたどってみたい。
政策と工場、AIモデルと金融まで見てきた今、これらすべてを作り出す人間がいかにして育成されるのかが、最後に残った疑問だった。
15歳で大学、20代で博士、中国科学技術大学「少年班」
中国の天才育成システムを象徴するのが**「少年班」**である。
15歳前後の英才が進学する学部課程であり、北京の2校と浙江・江蘇・陝西・安徽の有名大学6校が運営している。
韓国の基準で見れば、中学生や高校1年生が大学の講義室に座っているようなもので、想像しがたいシステムだ。
「中国版KAIST」とも呼ばれる安徽省の中国科学技術大学（USTC）が運営する少年班が圧倒的に有名だが、ノーベル賞受賞者である李政道博士の提案で1978年に中国で初めて開設された。1期生の平均年齢は14歳、最年少はわずか11歳だったという。
USTC自体も単なる普通の大学ではない。
1958年に科学技術人材の育成を目標に北京で設立され、1970年の文化大革命の余波で安徽省合肥市に移転した。少数精鋭を志向し、毎年1860名程度しか採用しないにもかかわらず、学士卒業生1000名あたり院士1名、修士・博士700名以上を輩出するほど密度が高い。
第4編で取り上げた量子コンピュータ「祖沖之（ズー・チョンジー）」の研究を率いた潘建偉教授も、この大学の所属だ。キャンパスは6つに分かれているが、少年班は本キャンパスで理学・人文学・医学部とともに授業を受けるという。第4編の量子セキュリティ、今回の人材育成が同じ大学で同時に根付いていたのだ。
入学生は2年ほど専攻を決めず、数学・物理などの基礎学力を磨き、「研究体力」を養う。
その後、詳細な関心分野を決め、3〜4年以内に博士号を取得するケースも珍しくない。学業を終える年齢が20代前半であるため、韓国の英才たちが高校入試に奔走している間に、彼らはすでに学問研究に没頭し、同世代が大学の新入生になる頃には博士号を手にし、テック企業創業や国家戦略研究に飛び込むわけだ。
少年班の定員を8倍に増やした理由
注目すべき点は、少年班の選抜規模がここ10年余りで8倍に拡大したことだ。
1978年の発足から2009年まで定員は40〜50名程度にとどまっていたが、2010年を起点に200名前後に急増し、2024年には過去最多の380名を記録した。昨年の定員も375名に達しており、政府レベルの関心が続いていることが読み取れる。
この拡大のタイミングは偶然ではないだろう。
中国がAI・半導体人材の育成を加速させる中で、少年班が国家レベルの戦略資源として再注目されたためだという分析がある。
2010年代前半は、中国が「中国製造2025」のような産業高度化戦略を準備していた時期と重なり、最近の再拡大は米国の半導体・AI輸出規制が本格化した時期とも合致する。
自国内で最高レベルの人材を自ら育てなければならないという切迫感が、早期選抜規模の拡大につながったと見るのが自然だ。外部から人材を連れてくることが難しくなるほど、内部でより若い年齢から、より多く育成する方向へ重心が移ったわけだ。
ただし、少年班を運営する大学が6校から最近3校に減り、選抜規模も再び制限されていることから、大規模な人材育成手段というよりは、最上位の早期人材を選抜・管理する精鋭トラックへと機能が絞られつつあるという評価もある。
量的拡大と質的管理の間で、絶えずバランスを調整してきた姿だ。
強基計画、全国単位に拡大された早期選抜
少年班が極少数のためのトラックならば、より広い裾野から上位圏の学生を吸い上げる装置が「強基計画」である。元々は「自律募集」という名称で大学が独自に優秀な学生を選抜する制度だったが、公平性の議論が高まり、2020年により厳格な強基計画へと取って代わられた。
北京大学・清華大学のような一流大学が、AI・コンピュータ・電子情報のような基礎科学および人文学系列の最上位人材を早期選抜する制度だ。
規模も小さくない。2023年基準で清華大学の新入生の26%、北京大学の新入生の実に29%が強基計画の出身だったという。新入生の3〜4人に1人が一般的な高考（中国の大学入試）の点数だけでなく、基礎学力能力を別途評価されて入学しているという意味であり、かなりの比率だ。
強基計画で入学した学生は基礎科学および人文学系列への進学が制限され、転科も容易ではないという点も特徴であり、早期に進路を絞ってその分野に集中させるという設計意図が読み取れる。
ここに新しい高考（3+1+2方式）で理工系への進入自体を構造化し、少年班トラックまで加わることで、一部の学生は高校後半から事実上、大学の研究室レベルのプロジェクトを経験するという分析もある。
ある研究機関は、この体制について「大学の学部定員総量は中央政府の教育部が管理するが、専攻運営と詳細プログラムの設計は産業需要に合わせて大学が自律的に構成できるよう、制度的な自律性を拡大してきた」と分析した。中央が大きな枠組みを定め、大学が詳細な実行を担うこの構造は、第1編で見た第15次5カ年計画の資源配分方式とも似たところがある。
姚班と図霊班、AI専用エリートトラック
大学に入った後には、さらに狭き門の特別クラスが待ち受けている。清華大学の「姚班」が代表的だ。
コンピュータ工学のノーベル賞と呼ばれるチューリング賞を2004年に受賞した姚期智教授が清華大学に合流して作ったクラスであり、世界で最も優秀な学部生が集まる場所として知られている。北京大学にはそれに対応する「図霊班（チューリング班）」がある。ある取材で図霊班の教授は「私たちは単純な人間だ。ただ人工知能を本当にうまくやりたいし、学生たちもそうなるようにうまく教えたいだけだ」と淡々と語ったという。他の学科との公平性に縛られず、最高の人材に最高の教育を集中させる方式だ。
図霊班が定着した後は、その成果を他の場所へ広げる作業も進められている。図霊班の独自教育システムが成功を収めると、北京大学はこれをコンピュータ関連学科だけでなく人文学・社会科学系列まで拡張し、大学全体のAI教育効果を高めるために活用しているという。少数精鋭トラックで検証された方式を大学全体に広める、一種の実験室兼標準モデルの役割を果たすのだ。このような拡散方式は、先ほどの強基計画の論理とも似ている。極少数のための実験を先に行い、成果が検証されればその方式を少しずつ広げていくパターンが、教育システム全体にわたって繰り返されているという印象を受けた。
成果も数字に表れている。
AI分野の最上位国際学会（ICML, NeurIPS, ICLR）で発表された論文の著者数を機関別にみると、中国の機関が上位100のうち31を占め、米国（37）に次ぐ2位を記録した。中でも清華大学が2位、北京大学と浙江大学が共同6位だった。中国のAIエコシステムの中心に大学が位置しているという意味だ。
清華大学は中国政府が2018年にAIを国家核心未来技術に指定する前から、すでにこの基盤を固めていた。最近では清華大学がAIを教育にどう活用するかについての大学レベルの初となる総合指針まで発表したというニュースもあり、人材を育てる方式自体をAIで再設計しようとする試みとして読める。
脳のサプライチェーン、ライフサイクル全体を設計する
これらすべてのトラックを一つにまとめる概念が**「脳のサプライチェーン」**だ。
アルゴリズム設計からデータ前処理、モデル訓練、産業応用まで、AI価値連鎖の全過程に特化した人材を国家が直接設計するという意味で、ある研究機関はこれを**「ライフサイクル×価値連鎖」モデル**と整理した。
初・中等段階の早期選抜から大学の特別クラス、その後のビッグテック企業との協業まで、一人の成長過程全体が一つのサプライチェーンのように組み上げられているということだ。
この概念を部品のサプライチェーンに例えると理解しやすい。
第2編で見たダークファクトリーが部品を調達して完成品を組み立てるように、
この脳のサプライチェーンは初等・中等教育で原石のような人材を見つけ出し、
強基計画と少年班で磨き上げ、
姚班・図霊班で完成品に近い形に加工した後、
最後にビッグテック企業という最終需要先に接続する。
人を育てる過程を、まるで産業のサプライチェーンのように段階別で、緻密に設計しているわけだ。
サプライチェーンという言葉を人間に使うのは少々冷徹に聞こえるかもしれないが、実際に各段階が次の段階のために原料を供給するように繋がっているという点では、正確な比喩に見える。
この戦略の結果は特許や論文の統計にもはっきりと表れている。
全世界のAI論文の23%以上、AI特許の70%前後を中国が占めているという分析が出ており、このような全周期人材戦略がその背景にあるという評価だ。
テンセントのようなビッグテック企業と大学が協業し、AI価値連鎖の全過程に特化した人材を育てる構造まで備わっているため、学校を卒業した後の経路までがすでに設計されているといえる。
アルゴリズム設計人材は研究所へ、データ前処理に強い人材は産業現場へ、モデル訓練に特化した人材はビッグテックの研究チームへ分かれて配置されるように、才能の質に合わせて進路まである程度の分岐点を作っているという印象を与える。
梁文鋒という証拠
このシステムが実際に機能していることを目に見える形で証明する最も具体的な事例が、DeepSeek創業者の梁文鋒だ。
第3編で見た通り、彼は杭州の浙江大学で電子工学の学士と情報通信工学の修士課程を修了した。
梁文鋒は少年班や強基計画のような最上位エリートトラックを経てはいないが、浙江大学自体がこのような国家レベルの理工系育成の流れの中で成長した大学である点は注目に値する。大学院時代からクオンツ投資にAIを組み込む実験を続けていたという経歴を見ると、学校で学んだ基礎能力を産業現場で自ら応用していった経路として読める。
業界では梁文鋒の登場を、単なる一人の奇才が偶然誕生した事件ではなく、政府のAI人材戦略と噛み合った結果と見ている。全国各地の秀才を集めて精鋭部隊のように育てる特別クラスシステムと、全国580以上の大学にAI学科を設立して裾野を広げる戦略が同時に回転した結果ということだ。
この「精鋭部隊」と「裾野拡大」という二つの戦略が共に機能している点が核心だ。
少年班や姚班、図霊班のようなトラックが最上位1%を極めて精巧に育て上げるなら、580以上の大学の一般AI学科はその下で、より広い人材プールを作り出す。
梁文鋒のように最上位エリートトラックを経ていなくても頭角を現す人材が出てくるのも、この裾野がそれだけ十分に厚いおかげだと見ることができる。
第2編で見たUnitree創業者の王興興、第3編で見た梁文鋒、いずれもこのような国家レベルの教育設計の上に現れた人物だったわけだ。
少年班と強基計画、このシステムの影
ただし、このシステムに影が全くないわけではない。
第5編で扱った青年失業と正確に対比される地点がここにある。一方では15歳で大学に入り、20代前半で博士になる少数のエリートが国家の全面的な支援を受ける間、他方では青年7人に1人が仕事を探せず、自嘲混じりの新造語を生み出している。
強基計画以前の自律募集制度が公平性の議論の末に廃止されたことも、このような早期選抜システムが必然的に抱える公正性の問題を示している。
最上位圏に資源を集中させる戦略が国家競争力には役立つかもしれないが、その外側にいる多数にとっては、また別の形の格差として迫ってくる可能性があるということだ。
ある専門家はこのエリート教育について、非常に興味深い指摘をしている。
人材が不足しているからといって大学院を増やしてより早く卒業させたり、より若い年齢からAIの先行学習をさせたりすることは答えではないというのだ。ある現象を突き抜けて見ることができる基礎学習能力と、他人が成し遂げられなかった新しい変化を作り出せる挑戦精神を涵養するのが核心という指摘なのだが、中国の少年班が専攻を決めずに2年ほど基礎学問に集中させるのも、このような問題意識と通じているように見える。速度よりも基礎体力を優先する設計なのだ。
これは韓国の人材政策に向けた提言でもあり、人工知能・バイオ・量子といった先端戦略技術競争が結局は人材競争であるという診断と共に、古い慣習から抜け出さなければならないというメッセージとして読める。
この早期選抜システムが生み出すもう一つの副作用は、入試競争の低年齢化だ。
最上位圏の学生と保護者の立場では、中学校の頃から少年班や強基計画を狙った準備を始めなければならないというプレッシャーが生じざるを得ない。韓国の特目高・英才学校の入試競争がすでに低年齢化したように、中国でもこのような早期選抜トラックが拡大するほど、その以前の段階の競争が共に激しくなる副作用が現れる可能性が高い。少年班の定員が8倍に増えたということは、それだけこのトラックを狙って準備する学生と保護者の数も増えたということだろうが、その競争から脱落した残りの学生が負担しなければならない重圧は統計にうまく表れないという点も指摘しておきたい。
第1編から第6編まで、このシリーズは政策、工場、AIモデル、量子セキュリティ、経済の影、金の流れまで、中国の大転換を断片的にたどってきた。
第7編で見たのは、それらすべての断片を作り出す人間、脳そのものをいかにして育成しているのかという物語だった。
政策が方向を定め、工場とAIモデルと金融インフラがその方向を実体化するが、これらすべてを設計し運営するのも結局は人間だ。
少年班で選抜された15歳の子が20年後、新質生産力政策の次のバージョンを設計する官僚になったり、ダークファクトリーを運営するエンジニアになったり、次のDeepSeekを作る創業者になったりすると考えれば、この人材パイプラインがなぜこれほど精巧に設計されたのかが少しは理解できる。
韓国の状況と比較すると、さまざまな思いがよぎる。
韓国にも科学英才学校やKAIST早期入学のような制度がすでに定着しているが、規模や国家的な資源投入レベルにおいて、中国の少年班・強基計画・姚班・図霊班を繋ぐパイプラインとは差が大きい。
韓国の英才学校やKAIST早期入学は個別の学校レベルのプログラムに近く、その後の進路まで国家が緻密に設計してくれる構造ではない。
一方、中国は初・中等選抜から大学特別クラス、卒業後の産業配置まで、一人の成長経路全体を国家戦略産業と連結しているという点が異なる。何よりも中国はこのパイプラインの終着点に国家戦略産業（半導体、AI、ロボット）という明確な需要先を用意しているという点が異なる。
人材を育てることと、その人材を使いこなす産業を育てることが、同じ政策設計の中で同時に進行しているわけだ。
次編では、これらすべての流れに直面した韓国が選択できる戦略、つまりヒンジ論やサプライチェーン早期警報システムのような対応策を検討し、このシリーズを締めくくるつもりだ。
これまで見てきた政策、工場、AI、量子、経済、金融、そして今回の人材まで、これらすべての断片に直面した韓国は、果たしてどのような位置に立てるのかが最後の問いになるだろう。
ここまで来る過程で確認できたのは、これらすべての断片のどれ一つとして偶然ではないという事実だった。