Канада привлекает талантливых специалистов в области ИИ и науки, пока Трамп разрушает исследовательскую систему США

В течение десятилетий Соединённые Штаты пользовались одним из самых сильных конкурентных преимуществ в науке: многие из лучших исследователей мира хотели работать там.

Это преимущество не исчезает за одну ночь. США по‑прежнему обладают непревзойдённой концентрацией исследовательских университетов, федеральных лабораторий, частного капитала и технологических компаний. Однако поток талантов становится менее односторонним, и Канада предпринимает необычайно агрессивные шаги, чтобы воспользоваться этим сдвигом.

Последний пример поступил из University of Toronto, который привлекла шесть известных исследователей, в настоящее время работающих в американских учреждениях, включая MIT, National Institutes of Health (NIH), University of California San Francisco (UCSF), Ohio State University, Boston University и Washington University School of Medicine в Сент‑Луисе.

Эти шесть человек являются частью новой программы Eddie Goldenberg Research Chairs of Canada, центрального элемента канадской инициативы Canada Global Impact+ Research Talent Initiative объёмом C$1,7 млрд. Широкая инициатива рассчитана на привлечение и поддержку более 1 000 международных и эмигрантских исследователей в течение 12 лет, при этом C$1 млрд специально выделены на исследовательские кафедры.

Что делает первую группу особенно примечательной, так это то, откуда поступают таланты. Из первых 64 учёных, набранных по программе исследовательских кафедр, 48 в настоящее время находятся в Соединённых Штатах.

Это всё меньше похоже на обычный академический найм и всё больше — на геополитическую конкуренцию за интеллектуальный капитал.

Почему США внезапно стали более уязвимыми к оттоку исследователей

Время трудно отделить от потрясений, охвативших американскую науку с тех пор, как президент Дональд Трамп вернулся к власти в январе 2025 года.

В январе 2026 года анализ журнала Nature выявил более 7 800 прекращённых или замороженных исследовательских грантов в США, а также уход примерно 25 000 учёных и других сотрудников из федеральных ведомств, занимающихся исследованиями. Администрация также предложила существенно сократить федеральные научные бюджеты, в том числе почти на 40% в NIH, на 57% в Национальном научном фонде (NSF) и на 47% в Управлении научных миссий NASA. Не все эти предложения в итоге стали законом, а некоторые действия администрации встретили сопротивление Конгресса и судов. Однако сама неопределённость уже повлияла на лаборатории, найм и долгосрочное планирование исследований.

Позиция администрации сложнее, чем простой отказ от науки. Как недавно рассматривало Unite.AI, Белый дом пытается перестроить систему ежегодных федеральных расходов на исследования объёмом около $200 млрд. Его предложения предусматривают увеличение финансирования, закреплённого за отдельными учёными, ускоренные механизмы предоставления грантов, высокорисковые исследования, открытия с помощью искусственного интеллекта и стратегические технологии, включая ИИ и квантовые вычисления. Администрация утверждает, что существующая система финансирования, сосредоточенная вокруг университетов, стала бюрократической и недостаточно ориентированной на национальные приоритеты.

Но перестройка исследовательской экосистемы создаёт и победителей, и проигравших. Отмена грантов, сокращение федеральных кадров и изменение приоритетов поддержки исследований сделали карьерное планирование для многих учёных значительно менее предсказуемым.

Тревожные признаки появились быстро. В марте 2025 года три четверти из более чем 1600 участниковопроса Nature заявили, что рассматривают возможность уехать из США, чаще всего называя Канаду и Европу. Участники сами выбирали, отвечать ли на опрос, поэтому его нельзя считать репрезентативным для всех американских учёных. Однако последующие данные о поиске работы также показали рост интереса к зарубежным позициям.

Канада, похоже, решила, что неопределённость в одной стране может стать возможностью для другой.

Канада строит машину набора персонала, а не просто предлагает несколько профессорских мест

Стратегия Оттавы не ограничивается оплатой переезда ведущих учёных.

Инициатива объёмом C$1,7 млрд включает исследовательские кафедры, финансирование инфраструктуры, позиции для начинающих учёных, а также докторские и постдокторские стипендии. В мае правительство предложило 659 стипендий на исследовательскую подготовку кандидатам из 72 стран, а программа Canada Impact+ Emerging Leaders призвана помочь университетам привлекать перспективных исследователей на гораздо более ранних этапах карьеры.

Канада также начала согласовывать с этой стратегией иммиграционную политику, создавая новые пути для исследователей и обещая ускоренное рассмотрение заявок для части привлекаемых специалистов.

Это важно, потому что ведущие исследователи редко переезжают в одиночку. Старший научный сотрудник может привлечь постдоков, аспирантов, соавторов и будущих преподавателей. Их лаборатории способны наладить партнёрства с промышленностью, создать интеллектуальную собственность и в итоге породить стартапы.

Именно этот мультипликативный эффект делает каждого из шести новых исследователей Университета Торонто заслуживающим отдельного рассмотрения.

Adrienne Campbell-Washburn: Переосмысление того, чем может быть МРТ‑аппарат

Адриенна Кэмпбелл-Уошберн переходит из Национального института сердца, лёгких и крови NIH, где стала ведущим исследователем, начав работу постдоком в 2013 году.

Её работа ставит под сомнение базовое предположение магнитно-резонансной томографии: что более сильные магниты обязательно лучше.

Лаборатория Кэмпбелл-Уошберн участвовала в создании высокопроизводительной низкопольной МРТ с индукцией 0,55 тесла, объединяющей более слабые магнитные поля с современными вычислениями и методами получения и реконструкции изображений. Такой подход может давать преимущества при исследовании, например, лёгких, которые традиционно сложны для МРТ, одновременно уменьшая проблемы, связанные с металлическими устройствами, и потенциально снижая стоимость томографов и требования к инфраструктуре.

В Исследовательском институте Саннибрук и на кафедре медицинской биофизики Университета Торонто она планирует развивать этот подход с помощью более доступных систем МРТ, портативных томографов и методов визуализации на основе ИИ.

Более широкое значение велико. МРТ — чрезвычайно мощный метод, но крупные традиционные томографы дороги и сосредоточены в больших больницах. Если низкопольные аппараты в сочетании со всё более совершенной реконструкцией с помощью ИИ смогут давать клинически полезные изображения на более дешёвом оборудовании, МРТ со временем станет доступна в гораздо большем числе мест, включая небольшие больницы, местные клиники и, возможно, непосредственно у постели пациента.

Tanya Berger-Wolf: Использование ИИ для понимания природного мира

Таня Бергер-Вольф приходит из Университета штата Огайо с необычным сочетанием компетенций в теоретической информатике, искусственном интеллекте, экологии и охране природы.

Она — одна из пионеров направления, получившего название imageomics, в котором машинное обучение используется для извлечения биологической информации из огромного количества снимков живой природы.

Бергер-Вольф участвовала в создании Wildbook — платформы с открытым исходным кодом, способной распознавать отдельных животных по фотографиям. Подобно распознаванию человеческих лиц, такие системы определяют характерные отметины у зебр, китовых акул и других животных, позволяя следить за популяциями и поведением без исключительной опоры на физические метки или GPS-ошейники.

С тех пор её Институт имиджомики значительно развил эту концепцию. Его модель BioCLIP обучалась более чем на 210 млн изображений, охватывающих около миллиона видов, что позволяет ИИ распознавать организмы на значительной части известного древа жизни.

В Университете Торонто Бергер-Вольф намерена объединять изображения со звуком, генетической информацией и данными датчиков, чтобы создавать более полные модели экосистем и их реакции на климат и деятельность человека.

Проект показывает всё более важное направление развития ИИ: базовые модели выходят за пределы текста, изображений и потребительских приложений в специализированные научные области, где огромные массивы данных практически невозможно анализировать вручную.

Shu (Joy) Jiang: Перенос медицинского ИИ от алгоритмов к больницам

Шу (Джой) Цзян переходит в Университет Торонто из Медицинской школы Вашингтонского университета в Сент-Луисе, где её исследования объединяют биостатистику, прогнозирование рака и искусственный интеллект.

Один из её наиболее заметных проектов уже демонстрирует, как академические исследования ИИ могут переходить в коммерческую медицину.

Цзян и эпидемиолог Грэм Колдиц совместно основали Prognosia — компанию, разработавшую систему ИИ, которая анализирует маммограммы для прогнозирования пятилетнего риска рака молочной железы. Программное обеспечение получило статус прорывного медицинского устройства FDA в 2025 году, а впоследствии Prognosia была приобретена южнокорейской компанией медицинского ИИ Lunit.

Вместо простого выявления уже существующей опухоли технология ищет на маммограммах закономерности, указывающие на будущий риск, включая сигналы, которые могут быть незаметны врачам.

В Школе общественного здравоохранения Далла Лана Университета Торонто Цзян займётся другой проблемой, которая может оказаться не менее важной, чем разработка самих алгоритмов: внедрением проверенного медицинского ИИ в реальную клиническую практику.

Она планирует создать инфраструктуру, связывающую больницы, регуляторов и отрасль, чтобы ИИ для медицинской визуализации можно было оценивать и внедрять по всей Канаде.

Это касается одного из главных узких мест ИИ в здравоохранении. Число перспективных моделей уже растёт. Гораздо сложнее доказать, что они стабильно работают в разных больницах, группах пациентов и на разном оборудовании, а затем встроить их в процессы, где врачи действительно смогут ими пользоваться.

Michelle Arkin: Охота на мишени, недоступные для лекарственного воздействия медицины

Мишель Аркин привносит в кампус Миссиссога Университета Торонто гораздо больше, чем академический опыт поиска лекарств.

В UCSF она работала профессором фармацевтической химии, исполнительным директором Центра поиска малых молекул и заместителем декана по исследовательским технологиям и предпринимательству. Ранее в Sunesis Pharmaceuticals она участвовала в разработке одних из первых мощных ингибиторов белок-белковых взаимодействий.

Одним из соединений, появившихся в результате этой работы, стало lifitegrast — вещество, впоследствии одобренное FDA для лечения синдрома сухого глаза.

Сейчас её исследования в основном посвящены биологическим мишеням, на которые исторически считалось трудно или невозможно воздействовать лекарствами, включая белок-белковые взаимодействия, молекулярные машины и факторы транскрипции. Она также активно изучает болезнь Альцгеймера и стала сооснователем нескольких компаний по разработке терапии.

В Университете Торонто Аркин будет изучать, среди прочего, молекулярные клеи, прецизионную медицину и поиск лекарств с помощью ИИ.

Молекулярные клеи особенно интересны тем, что действуют иначе, чем обычные лекарства. Вместо простого блокирования белка они могут заставлять биологические молекулы вступать во взаимодействия, которые обычно не происходят, потенциально позволяя клетке удалять белки, вызывающие заболевание.

В сочетании с системами ИИ, способными предсказывать молекулярные взаимодействия и исследовать огромные химические пространства, такие подходы могут расширить круг биологических процессов человека, на которые реально воздействовать лекарствами.

Raymond Fisman: Исследование того, что происходит, когда деньги встречаются с политической властью

Не все привлечённые специалисты работают в лабораторной науке.

Экономист Рэймонд Фисман переходит из Бостонского университета в Школу менеджмента Ротмана Университета Торонто. Его исследовательская программа посвящена коррупции, политическому влиянию, управлению и связи между институтами и экономическим поведением.

В одном из его наиболее известных исследований использовался необычный набор данных: нарушения правил парковки дипломатами ООН в Нью-Йорке.

Поскольку дипломаты обладали иммунитетом, Фисман и экономист Эдвард Мигель смогли изучить поведение должностных лиц в условиях практически полного отсутствия обычных юридических последствий. Они обнаружили значительные различия, связанные с коррупционными нормами стран происхождения дипломатов, а введённые позднее меры правоприменения резко сократили нарушения.

Более поздние работы изучали политические пожертвования, прозрачность государства и влияние предвыборных стимулов на ответы на запросы о доступе к информации. Работа 2026 года показала, что ведомства в среде с более высокой коррупцией чаще отклоняли или задерживали такие запросы перед выборами.

В Школе Ротмана Фисман будет изучать, как состоятельные люди и организованные группы интересов влияют на государственную политику, почему избиратели иногда терпимо относятся к свидетельствам коррупции и как власти могут повысить подотчётность.

Его участие в программе важно. Исследовательская стратегия Канады не ограничивается технологиями, которые можно немедленно превратить в продукты. Она также признаёт, что институты, регулирующие технологии, рынки и общественное доверие, могут быть не менее значимы, чем сами технологии.

Sara Seager: Возвращение поиска других миров в Торонто

Сара Сигер, пожалуй, наиболее известна среди этих шести исследователей.

Уроженка Торонто окончила местный университет в 1994 году, затем получила докторскую степень в Гарварде и в итоге стала профессором MIT. Она вошла в число пионеров науки об экзопланетах, особенно изучения планетных атмосфер и поиска газов, которые могут указывать на существование жизни за пределами Земли.

Среди её достижений — стипендия Макартура, премия Кавли по астрофизике и назначение офицером ордена Канады.

О её возвращении в Торонто объявили ещё до последних результатов федеральной программы исследовательских кафедр. Она должна приступить к работе в Университете Торонто 1 сентября 2026 года, поэтому её случай несколько отличается от исследователей, привлечённых специально после запуска федеральной инициативы.

В Университете Торонто она планирует объединять астрономию, химию, вычислительную физику и аэрокосмическую инженерию, продолжая поиск обитаемых миров. Она также возглавляет миссии Morning Star к Венере, нацеленные на прямое исследование её атмосферы в поисках органических молекул.

Новая исследовательская кафедра расширяет эту работу до технологий планетарного и молекулярного зондирования, включая приборы для обнаружения веществ в крайне низких концентрациях и модели ИИ для интерпретации сложных планетарных и экологических систем.

Эти технологии не обязательно останутся в космической науке. Сверхчувствительное молекулярное зондирование со временем может найти применение в экологическом мониторинге, промышленном обнаружении веществ и охране здоровья человека.

Более крупный приз — это экосистема, формирующаяся вокруг исследователей

Канаде не стоит объявлять о победе слишком рано.

По большинству показателей США остаются ведущей исследовательской экосистемой мира и обладают преимуществами, которые Канада не сможет воспроизвести лишь увеличением выплат за переезд. Их университеты, национальные лаборатории, венчурная индустрия, фармацевтические компании, крупнейшие облачные провайдеры и оборонная исследовательская инфраструктура создают огромную притягательную силу для научных кадров.

Администрация Трампа также не сокращает поддержку передовых технологий повсеместно. ИИ, квантовые вычисления, оборонные технологии и научные исследования с помощью ИИ прямо названы среди её приоритетов.

Но лидерство в исследованиях может начать меняться на периферии задолго до того, как это отразится в национальных рейтингах.

Исследователь, переехавший сегодня, завтра может набрать десять студентов. Те могут подготовить следующее поколение учёных. Лаборатория может получить патент, который станет основой стартапа, привлечёт инженеров и инвесторов и в итоге создаст промышленный кластер.

Торонто уже наблюдал подобную динамику. Джеффри Хинтон перешёл из Университета Карнеги — Меллона в Университет Торонто в 1987 году, когда нейронные сети были далеко не модным направлением. Спустя десятилетия его работа помогла заложить интеллектуальные основы революции глубокого обучения и превратить Торонто в один из крупнейших мировых центров исследований ИИ.

Сейчас Канада пытается воспроизвести этот долгосрочный накопительный эффект в ИИ, биотехнологиях, медицине, климатологии, квантовых технологиях и других стратегических областях. Это часть более широких усилий по превращению академических преимуществ страны в экономический потенциал, включая национальную стратегию ИИ, запущенную Канадой ранее в этом году. Эта стратегия также делает упор на сохранении большего числа исследований, компаний и интеллектуальной собственности внутри Канады.

Канада всё ещё должна доказать, что может удержать привлечённый талант

У этой стратегии есть и обоснованная критика.

Канада не сможет построить устойчивую исследовательскую экосистему исключительно за счёт привлечения научных звёзд. Уже работающие в стране исследователи давно жалуются на ограниченное грантовое финансирование, зарплаты, которым трудно конкурировать с американскими, и недостаток возможностей для молодых учёных. Критики задаются вопросом, не создадут ли щедро финансируемые международные исследовательские кафедры двухуровневую систему: новички получают исключительные условия, тогда как столь же способные учёные, уже работающие в Канаде, ограничены в ресурсах.

Поэтому поддержка начинающих исследователей, инфраструктуры и подготовки кадров в рамках инициативы объёмом C$1,7 млрд особенно важна.

Если Канада просто привезёт известных учёных, программа даст впечатляющие объявления. Если же они получат ресурсы для создания лабораторий, найма молодых исследователей, сотрудничества с промышленностью, коммерциализации открытий и формирования институтов, которые переживут их личную карьеру, последствия могут быть гораздо масштабнее.

На протяжении большей части прошлого века США понимали основополагающую вещь об инновациях: привлечение выдающихся людей само по себе является формой экономической политики.

Похоже, Канада усвоила этот урок.

Теперь вопрос в том, временно ли США дают соседу шанс или направление движения научных кадров через границу начинает меняться более устойчиво.