Rreth tre vjet më parë, Stacey Tang, një menaxhere në një kompani farmaceutike në Pekin, mori një telefonatë të pazakontë. Një zë që fliste nga një numër fiks i panjohur e udhëzoi atë që të dërgonte djalin e saj 15-vjeçar për të marrë pjesë në një test kualifikimi për “klasën e gjenive” në një nga shkollat e mesme elitare të qytetit.
Ishte nëntori i vitit 2022, në kulmin e bllokimeve të Covid-19 në Pekin. Shkollat ishin kryesisht të mbyllura dhe çdo kontakt i drejtpërdrejtë dekurajohej. Edhe kështu, mjedisi i testimit tingëllonte bizarr: një furgon në lëvizje që do ta shëtiiste djalin nëpër rrugët e kryeqytetit për një orë, ndërsa ai përballej me probleme matematike të nivelit universitar.
Disa prindër mund të ishin stepur nga kjo ide, por jo Tang. “Në çdo vend tjetër, do të dyshonit menjëherë për një plan rrëmbimi ose thjesht çmenduri,” tha ajo, duke më buzëqeshur përmes avullit të kafesë së saj Starbucks. “Përkundrazi, unë po qaja nga gëzimi dhe e dërgova djalin menjëherë. E kuptova këtë për atë që ishte: bileta e tij e artë drejt burimeve më të mira arsimore në Kinë.”
Djali i Tang ishte një nga rreth 100,000 adoleshentët kinezë të talentuar që përzgjidhen çdo vit për të hyrë në një rrjet klasash të fokusuara te shkenca, të cilat zhvillohen në shkollat e mesme kryesore të vendit.
Klasat e gjenive, të quajtura edhe klasa “eksperimentale” ose “konkurrimi”, stërvitin nxënësit e talentuar për të konkurruar në gara ndërkombëtare në matematikë, fizikë, kimi, biologji dhe shkenca kompjuterike.
Tang ishte vetë në rrugën e gjenive gati 30 vjet më parë, në qytetin e saj të lindjes, Chengdu, në Kinën jugperëndimore. Kjo e ndihmoi atë të zhvendosej në Pekin për të studiuar në Universitetin prestigjioz të Pekinit dhe të siguronte një punë të mirëpaguar.
Për dekada, klasat e gjenive kanë nxjerrë figurat kryesore të sektorëve të shkencës dhe teknologjisë në Kinë. Është e vështirë të teprohet se sa thelbësore kanë qenë ato për zhvillimin e kompanive që tani po sfidojnë dominimin teknologjik të SHBA-së, veçanërisht në AI, robotikë dhe prodhimin e avancuar.
Të diplomuarit e klasave të gjenive përfshijnë themeluesin e kompanisë mëmë të TikTok, ByteDance, dhe zhvilluesit kryesorë pas algoritmit të tij të fuqishëm të rekomandimit të përmbajtjes. Të dy drejtuesit e dy platformave më të mëdha të e-commerce në Kinë, Taobao dhe PDD, erdhën nga rrjeti i gjenive, ashtu si edhe miliarderi që nisi “super-aplikacionin” e dërgesave të ushqimit Meituan.
Dy vëllezërit pas prodhuesit të çipave Cambricon, i cili tani është një nga rivalët kryesorë kinezë të Nvidia-s, ishin në klasat e gjenive. Po ashtu ishin edhe inxhinierët kryesorë pas modeleve të mëdha gjuhësore në DeepSeek dhe Qwen të Alibaba-s, pa përmendur shkencëtarin kryesor të ri dhe të mirënjohur të Tencent, i cili u mor nga OpenAI në fund të vitit të kaluar. Lista vazhdon gjatë.
Klasat e gjenive të Kinës ndryshojnë në mënyra të rëndësishme nga ato të vendeve perëndimore. Së pari, sistemi e tejkalon masivisht konkurrencën ndërkombëtare në shkallë. Së dyti, ai drejtohet nga shteti. Kina diplomon rreth pesë milionë studentë në shkencë, teknologji, inxhinieri dhe matematikë (STEM) çdo vit, sipas medias shtetërore Xinhua, krahasuar me rreth gjysmë milioni në SHBA.
Dhjetëra mijëra prej këtyre të diplomuarve janë nxënës të klasave të gjenive, të cilët veçohen nga klasat e rregullta për një periudhë intensive studimi midis moshës 16-18 vjeç. Ndërsa të tjerët mësojnë fort për provimet e pranimit në universitet, ata në rrugën e gjenive kanë shansin ta anashkalojnë krejtësisht atë fat, duke siguruar vende në universitetet më të mira para se të mbarojnë shkollën e mesme, në varësi të rezultateve të tyre në garat e famshme ndërkombëtare. Nxënësit më të mirë vazhdojnë në skema më të avancuara në universitetet kryesore kineze, si programet elitare të shkencave kompjuterike në universitetet Tsinghua dhe Shanghai Jiao Tong.
Kur Jensen Huang, CEO tajvano-amerikan i Nvidia-s, i quajti studiuesit kinezë të AI-së “të nivelit botëror” vitin e kaluar, ai ka gjasa të ketë menduar për të diplomuarit e klasave të gjenive që po ndërtojnë gjigantët teknologjikë të vendit si DeepSeek dhe Huawei, si dhe kompanitë e AI-së ndërkombëtarisht.
“Nëse ecni nëpër korridoret e Anthropic ose OpenAI ose [Google] DeepMind,” tha Huang majin e kaluar, “ka një grup të madh studiuesish të AI-së atje, dhe ata janë nga Kina… Ata janë të jashtëzakonshëm dhe fakti që bëjnë punë të jashtëzakonshme nuk është befasues për mua.”
Një vit më parë, kur start-up-i kinez i AI-së, DeepSeek, tronditi botën me nxjerrjen e modelit të tij të madh gjuhësor me performancë të lartë, R1, me një kosto shumë më të vogël se rivalët e tij ndërkombëtarë, shumë vëzhgues perëndimorë u pyetën se si një ekip i vogël studiuesish kinezë mund të ishte në gjendje të sfidonte supremacinë amerikane në AI. Klasa e gjenive është një pjesë e madhe e përgjigjes.
Kur Wang Zihan filloi praktikën e tij në DeepSeek në vitin 2024, në moshën 21-vjeçare, ai nuk e kishte idenë se po i bashkohej një ekipi që së shpejti do të trondiste dominimin e Amerikës në AI.
Narrativa mbizotëruese në Silicon Valley — dhe Washington DC — në atë kohë ishte se kontrollet e eksportit të SHBA-së po pengonin me sukses përparimin kinez në AI, i cili po ndiqte përpjekjet amerikane me një vonesë prej një deri në dy vjet. Kompanitë e AI-së në Kinë konsideroheshin se thjesht po kopjonin modelet e nxjerra nga OpenAI dhe Meta.
Wang punoi në modelin V2 të DeepSeek, një paraardhës i bazës për modelin R1 që do ta çonte kompaninë në faqet e para të gazetave disa muaj më vonë. DeepSeek kishte mundur shumë nga rivalët e tij amerikanë, duke prodhuar një model arsyetimi të nivelit botëror duke përdorur dukshëm më pak çipa të avancuar sesa kolegët e tyre ndërkombëtarë. Ndërsa modelet e OpenAI mbetën të mbyllura, DeepSeek e bëri të gjithë procesin e tij të zhvillimit publik dhe R1 ishte i hapur për t’u shkarkuar nga kushdo.
Ndryshe nga shumë start-up-e teknologjike kineze të konsoliduara, ekipi i DeepSeek ishte pothuajse tërësisht i rritur brenda vendit. Themeluesi i saj i tërhequr, Liang Wenfeng, ishte veçanërisht krenar për bazën e tij vendase të talenteve. “Ne duam të rritim talentet tona kryesore, përndryshe Kina do të jetë gjithmonë një ndjekëse,” tha ai në vitin 2024, në një intervistë të rrallë për mediat kineze.
Puna në DeepSeek ishte një kohë emocionuese për Wang. “Pa KPI [tregues të performancës], pa hierarki, askush mbi kokë dhe burime të pafundme për të eksperimentuar me ide të reja,” më tha ai përmes një video-thirrjeje. Ai ishte pjesë e një ekipi prej më shumë se 100 personash, pothuajse të gjithë prej të cilëve vinin nga klasat e gjenive në të gjithë Kinën. “Formimi im arsimor ishte një nga më pak të shkëlqyerit prej tyre.
Pata fat me kohën.” Shokët e tij të skuadrës vinin kryesisht nga dy universitetet më të mira të Kinës, Tsinghua dhe ai i Pekinit, si dhe nga Universiteti Zhejiang, vendi ku kishte studiuar vetë Liang. Pothuajse të gjithë ishin pjesëmarrës me përvojë dhe fitues medaljesh në të paktën një nga garat e mëdha ndërkombëtare të shkencës.
Wang kishte hyrë në klasën e gjenive në një shkollë të mesme të rangut të lartë në Wuhan. Në Wuhan, një nga qytetet më të populluara në Kinën qendrore, konkurrenca për vendet në shkolla dhe universitete është ndër më të egrat në vend.
“Arsimi që pata duke u rritur ishte jashtëzakonisht i vështirë, por presioni dhe konkurrenca e ashpër të bëjnë të mësosh më së miri,” tha ai. “Pas kësaj, ndjen se nuk ka asnjë sfidë në botë që nuk mund ta përballosh.”
Ndryshe nga shumë prej shokëve të tij të klasës, Wang, i cili pëlqente historinë dhe përfaqësonte shkollën e tij në debatet e OKB-së në Pekin, nuk ishte i përqendruar vetëm te shkenca. Ai mendon se interesi i tij për shkencat humane mund të ketë qenë i dobishëm në punën e tij të mëvonshme në AI.
Një nga sekretet e DeepSeek, që e lejoi atë të shkëlqente në fusha të tilla si feng shui, është përdorimi i ekspertëve njerëzorë të quajtur “Baixiaosheng” (kinezisht për “gjithëditësit”) për të trajnuar modelin për lloje njohurish, kryesisht humanitare, që përndryshe do të ishte e vështirë të arriheshin nga shfletimi i të dhënave publike.
Edhe pse DeepSeek nuk e ka pranuar kurrë zyrtarisht, disa kanë spekuluar se ky tipar mund të jetë arsyeja pse modeli i tij performon dukshëm më mirë në ato fusha sesa konkurrentët.
Wang u largua nga DeepSeek vitin e kaluar për të ndjekur një doktoraturë në Universitetin Northwestern në SHBA. Ai më tha se donte të shihte botën dhe të përjetonte kultura të ndryshme. Nuk është ende i sigurt nëse do të qëndrojë apo do të kthehet në shtëpi pas përfundimit të studimeve. Ai njeh disa doktorantë kinezë që u është refuzuar viza amerikane.
“Më shumë studentë kinezë, të cilët përbëjnë rreth gjysmën e doktorantëve të shkencave këtu, po konsiderojnë kthimin tani për shkak të pasigurisë. Nëse duhet të jetosh me rrezikun e dëbimit çdo ditë, është presion shumë i madh,” tha ai. “Plus, Kina po ecën vërtet mirë.”
Theksi i Kinës te edukimi shkencor mund të gjurmohet që në vitet pas Luftës së Dytë Botërore. Në vitin 1958, Kryetari Mao nisi fushatën e tij “Hapi i Madh Përpara”, me qëllim që të rivalizonte superfuqitë perëndimore në fuqinë ushtarake dhe industrinë e rëndë. Plani pati rezultate katastrofike, duke përfshirë urinë masive dhe miliona vdekje. Por gjatë dekadave që pasuan, mesazhi se shkenca ishte çelësi i përparimit kombëtar vazhdoi të bënte jehonë në klasa dhe shtëpi.
Për një shoqëri që për shekuj kishte prioritizuar shkencat humane mbi trajnimin teknik apo shkencor, ky ndryshim pati implikime të thella. Një parullë e drejtpërdrejtë në muret e shumë zyrave arsimore lokale në vitet ’80 thoshte: “Prodho talent shpejt dhe herët.”
Një plan shkollimi nëntëvjeçar i detyrueshëm dhe pothuajse falas u zbatua për të ngritur nivelin arsimor të popullsisë. Ndërkohë, në një pjesë të vogël të shkollave kryesore në të gjithë vendin, u shfaqën klasat e gjenive për të përgatitur mendjet më premtuese dhe për të parë nëse talentet kineze mund të mposhtnin rivalët e tyre në skenën botërore.
Olimpiadat Ndërkombëtare të Shkencës janë një seri konkursesh vjetore për nxënësit e shkollave të mesme. Vendet pjesëmarrëse dërgojnë një ekip me nxënësit e tyre më të mirë, duke shpresuar të fitojnë arin. Olimpiada e matematikës u prezantua e para, në vitin 1959. Garat e tjera në fizikë, kimi, informatike e biologji u shtuan më vonë.
Në vitin 1985, dy studentë kinezë ishin të parët që morën pjesë në Olimpiadën Ndërkombëtare Matematike në Finlandë. Ata sollën një medalje bronzi. Ishte një moment historik, që tregonte se studentët kinezë ishin të aftë të konkurronin krahas rusëve dhe amerikanëve që dominonin podiumet.
Një vit më pas, Kina dërgoi një ekip të plotë prej gjashtë studentësh në Varshavë. Ata u kthyen me tre medalje bronzi, një arritje që u dha atyre famë kombëtare. Disa shkolla të mesme u inkurajuan aq shumë sa të ndanin burime të posaçme për të krijuar klasa të përshtatura për super-talentët, posaçërisht për t’i përgatitur ata për Olimpiadat. Një strategji e ngjashme u zbatua edhe për të gjetur dhe stërvitur atletët kryesorë.
Klasat u bënë shpejt një veçori standarde për mijëra shkolla — dhe rezultatet ishin mbresëlënëse. Me kalimin e viteve, ekipet kineze filluan të rrëmbenin shumicën e medaljeve të arit në Olimpiada, duke kaluar shumë rivalët e tyre. Në vitin 2025, ekipet kombëtare kineze dërguan gjithsej 23 konkurrentë në Olimpiada: 22 prej tyre u kthyen në shtëpi me medalje ari.
Duke filluar nga vitet 2000, pranimet në universitet u reformuan, duke u dhënë më shumë fleksibilitet kolegjeve për të ndarë vendet pa u mbështetur vetëm në rezultatet e gaokao. Ata që fitonin çmimet kryesore në garat kombëtare mund të merrnin pranim të drejtpërdrejtë në një nga universitetet e “Projektit 985”, ekuivalenti i Ivy League në Kinë me 39 anëtarë.
Mundësia për të anashkaluar gaokao ishte një nxitje e fortë. Ndërsa nxënësit e tjerë studiojnë gjashtë lëndë për tre vjet, nxënësit e klasave të gjenive fokusohen te lënda e tyre e konkurrimit. Një student i fizikës, për shembull, duhet të përfundojë jo vetëm fizikën e shkollës së mesme, por edhe gjysmën e kurrikulës universitare që të jetë konkurrues.
Me rritjen e numrit të studentëve, prindërit filluan të ankoheshin, sepse vetëm 3% e tyre arrijnë të kualifikohen për pranim direkt; të tjerët duhet të kthehen në rrugën e gaokao me vetëm një vit kohë për t’u përgatitur. Në fund të vitit 2025, autoritetet e shtrënguan politikën, duke lejuar vetëm 10% të fituesve të garave kombëtare të kualifikohen për pranim direkt në Tsinghua dhe Peking University.
Fokusimi i ri ka kaluar te shkenca kompjuterike. Olimpiada e informatikës ka kaluar matematikën në popullaritet. Që në vitin 2017, Kina e cilësoi AI-në si “strategji kyçe të rritjes kombëtare”. Në vitin pasues, u hapën 35 klasa të reja speciale me fjalën kyçe “AI”.
Një nga programet më të famshme universitare është “Klasa Yao” në Tsinghua, e udhëhequr nga Andrew Yao. Ai u largua nga Princeton në 2004 për të krijuar një qendër talenti në Kinë të barabartë me MIT dhe Stanford. Në 2018, ai u shpreh se qëllimi i tij ishte arritur dhe se studentët e tij ishin tani më të mirë se ata të shkollave kryesore në SHBA.
Lou Tiancheng, bashkëthemelues i Pony.ai (kompani robotaxi me vlerë 6.9 miliardë dollarë), ishte një nga studentët e parë të Klasës Yao. Ai ishte kampion i informatikës dhe tregon se sistemi i klasave të gjenive inkurajon vetë-mësimin, gjë që i ndihmon studentët të zgjidhin probleme që as mësuesit nuk i zgjidhin dot. Lou beson se ky model i vetë-mësimit është rruga drejt Inteligjencës Artificiale të Përgjithshme (AGI), e cila mund të arrihet brenda pesë viteve në sektorin e makinave autonome, shkruan FT.
Natyrisht, jo gjithçka është sukses. Autori i tekstit tregon se si u detyrua të hynte në këto klasa pavarësisht pasionit për letërsinë. Ai e përshkruan vitin e parë si të mjerueshëm, ku duhej të mësonte kimi e matematikë të nivelit universitar në fshehtësi, ndërsa lëndët e tjera si historia u braktisën. Megjithatë, dëshira për liri (anashkalimi i gaokao) e shtyu të studionte dhe të fitonte pranimin direkt. Ai ishte i vetmi nga klasa e tij prej 50 vetash që zgjodhi një degë jo-shkencore (gazetarinë).
Sot, ai dyshon nëse ky sistem ia vlen në nivel individual — ai vetë mezi e mban mend tabelën periodike. Por ajo që mbetet është kurioziteti dhe disiplina.
Dai Wenyuan, një tjetër i diplomuar gjenial dhe tani miliarder, thotë se talenti është avantazhi kryesor i Kinës. Ai thotë se në Kinë janë regjistruar mbi 1,000 modele të AI-së gjenerative — diçka e pamendueshme diku tjetër, sepse asnjë vend tjetër nuk ka kaq shumë inxhinierë për të ndërtuar në këtë shkallë. “Gjenitë e vërtetë që do të ndryshojnë botën së shpejti, mund të jenë pikërisht mes tyre,” përfundon ai.
