Çin her yýl yaklaþýk 5 milyon STEM (bilim, teknoloji, mühendislik, matematik) mezunu veriyor. Amerika Birleþik Devletleri ise yaklaþýk yarým milyon mezun veriyor [03:56].
Bu 10'a 1'lik fark, herhangi bir tekil çip kýsýtlamasýndan çok daha önemlidir.
Deha Programý'na (Genius Dream) seçilen öðrenciler, 16 ile 18 yaþlarý arasýnda normal derslerden alýnýrlar. Çoðu öðrenci Çin'in meþhur zorluktaki üniversite giriþ sýnavý olan Gaokao için durmaksýzýn çalýþýrken, deha sýnýfý öðrencileri neredeyse tamamen yarýþma konularýna odaklanýrlar [04:18]. Henüz mezun olmadan önce tüm lise müfredatýný ve üniversite düzeyindeki derslerin büyük bir kýsmýný tamamlarlar.
Eðer ulusal veya uluslararasý yarýþmalarda en üst sýralarda yer alýrlarsa, Gaokao'yu tamamen atlayarak Çin'in seçkin üniversitelerine doðrudan kabul alýrlar; bazen bu, liseyi bitirmeden önce bile gerçekleþir [04:33]. Oradan itibaren, en güçlü öðrenciler özellikle bilgisayar bilimleri ve yapay zeka alanlarýndaki daha ileri programlara geçerler. Çin, sadece yýldýzlar deðil, bu þekilde derinlik inþa eder.
Ýþte Batý'daki çoðu politika yapýcýnýn kavrayamadýðý kýsým þudur: Buna yaptýrým uygulayamazsýnýz. Bunu ihracat kontrolleriyle engelleyemezsiniz. Lisede baþlayan bir yetenek boru hattýný durduramazsýn.... Amerika Birleþik Devletleri'ndeki en iyi yapay zeka laboratuvarlarýný OpenAI, Anthropic, DeepMindý gezerseniz, her yerde Çinli araþtýrmacýlar bulursunuz [08:51].
Birçok yönden bugünün yapay zeka rekabeti 'Amerika Çin'e karþý' deðil, 'ABD'deki Çinli mühendisler, Çin'deki Çinli mühendislere karþý' þeklindedir.
Bu tesadüfen olmadý; Çin onlarý yetiþtirmek için onlarca yýl harcadýðý için oldu. Eðer bir Avrupa ülkesi böyle bir sistem kursaydý, 'vizyoner' olarak övülürdü. Eðer daha küçük bir Asya ülkesi yapsaydý, 'stratejik' denilirdi. Ancak Çin bunu yaptýðý için sýk sýk 'baskýcý' olarak damgalanýp göz ardý ediliyor [09:12].
Ve bu göz ardý etme durumu tehlikelidir çünkü politika yapýcýlarý ve kamuoyunu teknolojik liderliði gerçekte neyin tetiklediði konusunda körleþtirir. Yapay zeka yarýþý manþetlerle veya abartý döngüleriyle kazanýlmaz; sistemlerle kazanýlýr. Gerçek yapay zeka yarýþý, bu yýl en büyük modeli kimin kurduðuyla ilgili deðil, onlarca yýl boyunca en derin yetenek havuzunu kimin oluþturduðuyla ilgilidir [09:34].
Çin bunu çok erken anladý ve bu yüzden insanlar Çin'in yapay zekada 'yetiþtiðini' söylediklerinde, aslýnda çoktan geç kalmýþ oluyorlar. Çin sadece yetiþmedi; o yetenek hattýný (boru hattýný) ilk inþa eden oldu. Ve 2026'ya doðru ilerlerken, bu sistemin etkileri yavaþlamýyor, aksine büyük yatýrým fýrsatlarý yaratýyor
Yer Ýmleri