韓国企業のAIモデル開発件数は、三星（サムスン）、LG、ネイバー、KT、NCソフトなどを合わせても14件（累積）で、中国のアリババ（19件）より少ない。 KAIST電気および電子工学部のキム・ジョンホ教授は「ディープシーク創業者である梁文鋒氏のようにAIの核心は数学だが、数学秀才が皆医大に行ってしまう国で何が期待できるものか」として「(AIで遅れを取れば)なんとか残っている半導体産業内の韓国持分も10年も耐えられないだろう」と憂慮した。 （中略）

韓国のAI生態系は中国にも及びもしないほど急速に「三流」に転落している。 AI人材プールは枯渇寸前だ。 米国シカゴ大学の調査によると、2022年基準で韓国で大学院を終えたAI人材の40%が海外を選んだ。 今年、全国の医科大学の定員が4565人で、前年度（3058人）より1.5倍ほど増え、医学部の定時志願者は前年比30%ほど増加した1万519人に達した。
（引用ここまで）

　生成型AIが次のゴールドラッシュになるのは間違いないのですが。
　それがどんな形になるのかはまだもうちょっとかかる。
　ゴールドラッシュというか、石油が掘られて「次のエネルギー本命！」ってなっていた頃に似てる気もしますね。
　石油って当初、「燃えるけどどうすんべ、これ」みたいな扱いだったので。
　その有用性、将来性にいち早く気がついたセブン・シスターズが20世紀の覇権を握ったわけです。

　それと同じようにAIがなろうとしている。
　とにかく走りながら考えようって感じではあるのですが。

　ちょっと前まで韓国が「AIでなら覇権は取れないまでもいっちょ噛みできるはず」みたいな論調だったのですよ。
　いや、全然理由はわからないのですけども。
　「我々は自然科学部門のノーベル賞を取るべきだ」みたいな論調と同じ感じで。


　ですが、ディープシークが出てきて「あれ、中国に追いつくことなんて夢のまた夢なのでは？」ってなりつつあると。
　で、その原因が「優秀な学生がすべて医学部に行くから」ではないか、と。
　っていうか、これまでもその言い訳してきたよね。

　「ノーベル賞が取れないのは優秀な学生が医学部に行くから」
　「半導体エンジニアが不足しているのは優秀な（以下略）」
　……って感じで。

　まあ、実際に韓国で学力の上澄み部分の人たちはほぼすべて医学部か医学関連のところに向かおうとしてますけどね。
　でもまあ、それは韓国が好んでそういう社会を形成してきた結果なわけで。
　「エンジニアが豊かな生活ができる」とかいう社会でなく、「物理学者がごみ収集の仕事の試験を受けたりする（なお不合格）」社会を形成してきたわけですから。

　そりゃ、卒業後に半導体企業にストレートで就職できる切符を持っている大学ですら入学辞退が定員の150%にもなりますわ。
　優秀な人材はみんな、夢が「医学部に入学」なんですからね。