แคนาดากำลังดึงดูดพรสวรรค์ด้าน AI และวิทยาศาสตร์ขณะที่ทรัมป์ทำลายการวิจัยของสหรัฐ

หลายทศวรรษ สหรัฐอเมริกาได้รับประโยชน์จากหนึ่งในความได้เปรียบเชิงการแข่งขันที่ทรงพลังที่สุดในด้านวิทยาศาสตร์: นักวิจัยที่ดีที่สุดในโลกหลายคนต้องการทำงานที่นั่น.

ความได้เปรียบนี้ไม่ได้หายไปในชั่วข้ามคืน สหรัฐยังคงมีศูนย์กลางของมหาวิทยาลัยวิจัย ห้องปฏิบัติการของรัฐบาล แหล่งทุนเอกชน และบริษัทเทคโนโลยีที่ไม่มีใครเทียบได้ อย่างไรก็ตาม การไหลของพรสวรรค์กำลังกลายเป็นไม่เป็นทางเดียว และแคนาดากำลังทำความพยายามอย่างรุนแรงเพื่อใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงนี้.

ตัวอย่างล่าสุดมาจาก มหาวิทยาลัยโตรอนโต ซึ่งได้สรรหานักวิจัยชั้นนำหกคนที่กำลังทำงานอยู่ในสถาบันของสหรัฐฯ รวมถึง MIT, สถาบันสุขภาพแห่งชาติ (NIH), มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานฟรานซิสโก (UCSF), มหาวิทยาลัยโอไฮโอสเตต, มหาวิทยาลัยบอสตัน และโรงเรียนแพทย์ของมหาวิทยาลัยวอชิงตันในเซนต์ลูอิส

หกคนนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการเกียรติบัตรวิจัย Eddie Goldenberg ของแคนาดา ซึ่งเป็นหัวใจของ โครงการริเริ่มการดึงดูดพรสวรรค์วิจัยระดับโลกของแคนาดา (Canada Global Impact+) มูลค่า 1.7 พันล้านดอลลาร์แคนาดา โครงการกว้างนี้ออกแบบมาเพื่อดึงดูดและสนับสนุนนักวิจัยระหว่างประเทศและนักวิจัยชาวต่างชาติกว่า 1,000 คนตลอด 12 ปี โดยมีงบประมาณ 1 พันล้านดอลลาร์แคนาดาเฉพาะสำหรับเกียรติบัตรวิจัย

สิ่งที่ทำให้กลุ่มแรกนี้โดดเด่นเป็นพิเศษคือแหล่งที่มาของพรสวรรค์ จากนักวิชาการ 64 คนแรกที่ได้รับการสรรหาโดยโครงการเกียรติบัตรวิจัย มี 48 คนที่ยังคงทำงานอยู่ในสหรัฐอเมริกา

This is beginning to look less like ordinary academic recruiting and more like a geopolitical competition for intellectual capital.

ทำไมสหรัฐอเมริกาจึงกลายเป็นเปราะบางต่อการไหลออกของสมองวิจัยอย่างกะทันหัน

ช่วงเวลานี้แยกไม่ออกจากความสั่นคลอนที่พัดผ่านวงการวิทยาศาสตร์ของอเมริกาตั้งแต่ประธานาธิบดีโดนัลด์ทรัมป์กลับมาดำรงตำแหน่งในเดือนมกราคม 2025

การวิเคราะห์เดือนมกราคม 2026 โดย Nature พบว่ามี กว่า 7,800 โครงการวิจัยของสหรัฐที่ถูกยกเลิกหรือระงับ รวมถึงประมาณ 25,000 นักวิทยาศาสตร์และบุคลากรอื่น ๆ ที่ออกจากหน่วยงานรัฐบาลที่เกี่ยวข้องกับการวิจัย รัฐบาลยังเสนอการลดงบประมาณวิทยาศาสตร์ของรัฐบาลอย่างมหาศาล โดยการตัดงบประมาณใกล้เคียง 40% ที่ NIH, 57% ที่มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ (NSF) และ 47% ที่หน่วยงานภารกิจวิทยาศาสตร์ของ NASA แม้ว่าการลดงบประมาณทั้งหมดจะไม่ได้กลายเป็นกฎหมายในที่สุด และบางมาตรการของรัฐบาลก็เผชิญการต่อต้านจากรัฐสภาและศาล แต่ความไม่แน่นอนนี้เองได้ส่งผลกระทบต่อห้องปฏิบัติการ การจ้างงาน และการวางแผนการวิจัยระยะยาว

ตำแหน่งของรัฐบาลมีความซับซ้อนมากกว่าการละทิ้งวิทยาศาสตร์อย่างเดียว ตามที่ Unite.AI ตรวจสอบเมื่อเร็ว ๆ นี้ ทำให้เห็นว่าที่ทำเนียบขาวกำลังพยายามปรับโครงสร้างการใช้จ่ายวิจัยของรัฐบาลประมาณ 200 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ข้อเสนอของพวกเขาให้ความสำคัญกับการสนับสนุนที่ตามนักวิทยาศาสตร์แต่ละคน กลไกการให้ทุนที่เร็วขึ้น งานวิจัยที่มีความเสี่ยงสูง การค้นพบที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยียุทธศาสตร์เช่น AI และการคำนวณควอนตัม รัฐบาลอ้างว่าระบบการให้ทุนที่เน้นมหาวิทยาลัยในปัจจุบันกลายเป็นระบบราชการและไม่ได้มุ่งเน้นต่อเป้าหมายระดับชาติอย่างเพียงพอ

แต่การปรับโครงสร้างระบบนิเวศวิจัยก็สร้างผู้ชนะและผู้แพ้ การยกเลิกทุน การลดจำนวนบุคลากรของรัฐบาล และการเปลี่ยนแปลงประเภทงานวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนทำให้การวางแผนอาชีพของนักวิทยาศาสตร์หลายคนกลายเป็นเรื่องที่คาดเดาได้ยากมากขึ้น

สัญญาณเตือนปรากฏอย่างรวดเร็ว ในเดือนมีนาคม 2025 สามในสี่ของผู้ตอบกว่า 1,600 คนใน การสำรวจของ Nature บอกว่าพวกเขากำลังพิจารณาออกจากสหรัฐฯ โดยแคนาดาและยุโรปเป็นจุดหมายที่ถูกกล่าวถึงบ่อยที่สุด การสำรวจนี้เป็นการคัดเลือกตนเองและไม่ควรถือว่าเป็นตัวแทนของนักวิทยาศาสตร์อเมริกันทั้งหมด แต่ข้อมูลการค้นหางานต่อมาก็แสดงให้เห็นถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นในตำแหน่งงานนอกประเทศ

Canada appears to have decided that uncertainty in one country can become opportunity in another.

แคนาดากำลังสร้างเครื่องจักรสรรหานักวิจัย ไม่ได้แค่เสนอตำแหน่งศาสตราจารย์บางตำแหน่ง

กลยุทธ์ของออตตาวาไปไกลกว่าการจ่ายเงินให้กับนักวิทยาศาสตร์ระดับสูงเพื่อย้ายที่อยู่

โครงการมูลค่า 1.7 พันล้านดอลลาร์แคนาดานี้รวมถึงเกียรติบัตรวิจัย การสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน ตำแหน่งอาชีพเริ่มต้น และรางวัลระดับปริญญาเอกและหลังปริญญาเอก ในเดือนพฤษภาคม รัฐบาลได้มอบ 659 รางวัลการฝึกอบรมวิจัยให้กับผู้สมัครจาก 72 ประเทศ, ในขณะที่โครงการ Canada Impact+ Emerging Leaders ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยมหาวิทยาลัยสรรหานักวิจัยที่มีศักยภาพตั้งแต่ช่วงต้นของอาชีพ

แคนาดายังเริ่มปรับนโยบายการเข้าเมืองให้สอดคล้องกับกลยุทธ์นี้ โดยสร้างเส้นทางใหม่สำหรับนักวิจัยและให้การดำเนินการที่เร็วขึ้นสำหรับบางคนที่กำลังถูกสรรหา

แนวทางนี้สำคัญเพราะนักวิจัยระดับสูงมักไม่ย้ายคนเดียว นักวิทยาศาสตร์ระดับสูงสามารถพาเพื่อนร่วมงานหลังปริญญาเอก นักศึกษาในระดับบัณฑิตศึกษา ผู้ร่วมงานและผู้สมัครคณาจารย์ในอนาคตไปด้วย ห้องปฏิบัติการของพวกเขาสามารถดึงดูดความร่วมมือกับอุตสาหกรรม สร้างทรัพย์สินทางปัญญา และในที่สุดก่อให้เกิดสตาร์ทอัพ

That multiplier effect is what makes U of T’s six recruits worth examining individually.

Adrienne Campbell-Washburn: การทบทวนว่าเครื่อง MRI สามารถเป็นอะไรได้บ้าง

Adrienne Campbell-Washburn กำลังย้ายจากสถาบันหัวใจ ปอด และเลือดแห่งชาติ (NIH) ซึ่งเธอได้เป็นนักวิจัยอาวุโสหลังจากเข้าร่วมเป็นเพื่อนร่วมงานหลังปริญญาเอกในปี 2013

งานของเธอท้าทายสมมติฐานพื้นฐานในภาพถ่ายความถี่แม่เหล็ก (MRI): ว่าแม่เหล็กที่แรงกว่าเป็นสิ่งที่ดีกว่าโดยอัตโนมัติ

ห้องปฏิบัติการของ Campbell-Washburn มีส่วนช่วยเป็นผู้บุกเบิก MRI ความถี่ต่ำ 0.55 เทสลา ที่มีประสิทธิภาพสูง โดยผสานสนามแม่เหล็กที่อ่อนกว่าเข้ากับการคำนวณสมัยใหม่ เทคนิคการเก็บข้อมูลและการสร้างภาพ วิธีนี้สามารถให้ข้อได้เปรียบเมื่อทำภาพส่วนที่เช่นปอด ซึ่งโดยปกติทำให้ MRI มีความยากลำบาก ขณะเดียวกันลดปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์โลหะและอาจลดค่าใช้จ่ายและความต้องการโครงสร้างพื้นฐานของเครื่องสแกน

ที่สถาบันวิจัย Sunnybrook และภาควิชาฟิสิกส์ชีวการแพทย์ของมหาวิทยาลัยโตรอนโต เธอมีแผนที่จะพัฒนาต่อไปด้วยระบบ MRI ราคาต่ำกว่า เครื่องสแกนพกพา และเทคนิคการถ่ายภาพที่ใช้ AI

The broader implication is significant. MRI is extraordinarily powerful, but large conventional scanners are expensive and concentrated in major hospitals. If lower-field machines combined with increasingly sophisticated AI reconstruction can produce clinically useful images with cheaper hardware, MRI could eventually become available in far more settings, including smaller hospitals, community clinics and potentially bedside environments.

Tanya Berger-Wolf: การใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจโลกธรรมชาติ

Tanya Berger-Wolf มาจากมหาวิทยาลัยโอไฮโอสเตตพร้อมความเชี่ยวชาญที่แปลกใหม่ซึ่งครอบคลุมวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี ปัญญาประดิษฐ์ นิเวศวิทยาและการอนุรักษ์

เธอเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกของสิ่งที่เรียกกันว่า imageomics โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสกัดข้อมูลชีวภาพจากภาพจำนวนมหาศาลที่ถูกเก็บรวบรวมทั่วโลกธรรมชาติ

Berger-Wolf เป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Wildbook แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่สามารถระบุสัตว์แต่ละตัวจากภาพถ่าย คล้ายกับการจดจำใบหน้าที่แยกแยะมนุษย์ ระบบเหล่านี้สามารถจำลายเฉพาะบนสัตว์เช่นม้าลายและฉลามวาฬ ทำให้นักวิจัยสามารถติดตามประชากรและพฤติกรรมโดยไม่ต้องพึ่งพาแท็กหรือคอคูล GPS อย่างเดียว

สถาบัน Imageomics ของเธอได้พัฒนาคอนเซ็ปต์นี้ต่อไปอย่างมาก โมเดล BioCLIP ของสถาบันได้รับการฝึกด้วยภาพมากกว่า 210 ล้านภาพที่ครอบคลุมประมาณหนึ่งล้านชนิด ทำให้ AI สามารถระบุสิ่งมีชีวิตได้ทั่วส่วนสำคัญของต้นไม้แห่งชีวิตที่เรารู้จัก

ที่มหาวิทยาลัยโตรอนโต Berger-Wolf มีแผนจะผสานภาพกับเสียง ข้อมูลทางพันธุกรรม และข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อสร้างโมเดลระบบนิเวศที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นและวิธีที่ระบบเหล่านั้นตอบสนองต่อสภาพอากาศและกิจกรรมของมนุษย์

The project illustrates an increasingly important direction for AI: foundation models are moving beyond text, images and consumer applications into specialized scientific domains where enormous datasets are effectively impossible for humans to analyze manually.

Shu (Joy) Jiang: การนำ AI ทางการแพทย์จากอัลกอริทึมสู่โรงพยาบาล

Shu (Joy) Jiang กำลังเข้าร่วมกับมหาวิทยาลัยโตรอนโตจาก Washington University School of Medicine ในเซนต์ลูอิส ซึ่งงานวิจัยของเธอผสานระหว่างสถิติชีวภาพ การทำนายมะเร็งและปัญญาประดิษฐ์

หนึ่งในโครงการที่โดดเด่นของเธอได้แสดงให้เห็นแล้วว่า การวิจัย AI ทางวิชาการสามารถก้าวสู่การแพทย์เชิงพาณิชย์ได้อย่างไร

Jiang และผู้เชี่ยวชาญด้านระบาดวิทยา Graham Colditz ก่อตั้งร่วม Prognosia ซึ่งพัฒนาระบบ AI ที่วิเคราะห์แมมโมแกรมเพื่อทำนายความเสี่ยงของผู้หญิงต่อมะเร็งเต้านมในห้าปีข้างหน้า ซอฟต์แวร์ได้รับ การกำหนดสถานะอุปกรณ์ก้าวหน้า (Breakthrough Device) ของ FDA ในปี 2025 และ Prognosia ต่อมาถูกบริษัท AI ทางการแพทย์ของเกาหลีใต้ Lunit เข้าซื้อกิจการ

แทนที่จะตรวจจับเฉพาะเนื้องอกที่มีอยู่ เทคโนโลยีนี้มองหาลักษณะในแมมโมแกรมที่อาจบ่งบอกความเสี่ยงในอนาคต รวมถึงสัญญาณที่อาจไม่สามารถมองเห็นได้โดยแพทย์มนุษย์

ที่คณะสาธารณสุข Dalla Lana ของมหาวิทยาลัยโตรอนโต Jiang จะจัดการกับปัญหาอื่นที่อาจสำคัญเท่ากับการพัฒนาอัลกอริทึมเอง คือการนำ AI ทางการแพทย์ที่ผ่านการตรวจสอบเข้าสู่สภาพแวดล้อมคลินิกจริง

งานที่เธอวางแผนไว้คือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมต่อโรงพยาบาล หน่วยกำกับดูแล และอุตสาหกรรม เพื่อให้ AI การถ่ายภาพการแพทย์สามารถประเมินและนำไปใช้ทั่วแคนาดา

That addresses one of healthcare AI’s largest bottlenecks. The industry already has an expanding supply of promising models. The harder challenge is proving that they work consistently across hospitals, patient populations and imaging equipment, and then integrating them into workflows where clinicians can actually use them.

Michelle Arkin: การไล่ตามเป้าหมาย “ที่ยากต่อการสร้างยา” ของการแพทย์

Michelle Arkin นำประสบการณ์มากกว่าพื้นฐานการค้นพบยาทางวิชาการมาที่มหาวิทยาลัยโตรอนโต แคนาดา (Mississauga)

ที่ UCSF เธอเคยดำรงตำแหน่งอาจารย์เคมีเภสัชกรรม, ผู้อำนวยการศูนย์การค้นพบโมเลกุลขนาดเล็ก และรองคณบดีด้านเทคโนโลยีการวิจัยและการเป็นผู้ประกอบการ ก่อนหน้านั้นในอาชีพที่ Sunesis Pharmaceuticals เธอทำงานกับสารยับยั้งที่มีประสิทธิภาพสูงแรก ๆ ที่มุ่งเป้าหมายการปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีน

สารประกอบหนึ่งที่เกิดจากงานนั้นคือ lifitegrast ซึ่งต่อมาได้รับการอนุมัติจาก FDA ให้เป็นยารักษาโรคตาแห้ง

การวิจัยของเธอในขณะนี้มุ่งเน้นอย่างหนักไปที่เป้าหมายทางชีวภาพที่เคยถูกมองว่าท้าทายหรือเป็นไปไม่ได้ต่อการพัฒนายา รวมถึงการปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีน เครื่องจักรโมเลกุล และปัจจัยการถอดรหัส เธอยังมีส่วนร่วมในการวิจัยอัลไซเมอร์และได้ร่วมก่อตั้งบริษัทเทอราพีหลายแห่ง

ที่มหาวิทยาลัยโตรอนโต Arkin จะทำการศึกษาในด้านต่าง ๆ เช่น โมเลกุลกาว (molecular glues), ยาแม่นยำ (precision medicine) และการค้นพบยาที่ใช้ AI

โมเลกุลกาวเป็นสิ่งที่น่าสนใจเป็นพิเศษเพราะทำงานแตกต่างจากยาทั่วไป แทนที่จะบล็อกโปรตีนเท่านั้น พวกมันสามารถบังคับให้โมเลกุลชีวภาพเข้าสู่การปฏิสัมพันธ์ที่โดยปกติจะไม่เกิดขึ้น ซึ่งอาจทำให้เซลล์กำจัดโปรตีนที่ทำให้เกิดโรคได้

เมื่อผสานกับระบบ AI ที่สามารถทำนายการปฏิสัมพันธ์ของโมเลกุลและสำรวจพื้นที่เคมีที่กว้างใหญ่ วิธีการเหล่านี้อาจขยายส่วนของชีววิทยามนุษย์ที่สามารถเป็นเป้าหมายของยาได้อย่างเป็นจริง

Raymond Fisman: การศึกษาเหตุการณ์เมื่อเงินมาบรรจบกับอำนาจการเมือง

ไม่ใช่ทุกคนที่สรรหามาทำงานในวิทยาศาสตร์ห้องปฏิบัติการ

นักเศรษฐศาสตร์ Raymond Fisman เข้าร่วมคณะบริหารธุรกิจ Rotman ของมหาวิทยาลัยโตรอนโตจาก Boston University นำโปรแกรมวิจัยที่มุ่งเน้นไปที่การทุจริต อิทธิพลทางการเมือง การกำกับดูแล และความสัมพันธ์ระหว่างสถาบันกับพฤติกรรมทางเศรษฐกิจ

หนึ่งในการศึกษาที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดของเขาใช้ชุดข้อมูลที่แปลกใหม่: การละเมิดกฎจอดรถโดยนักทูตสหประชาชาติในเมืองนิวยอร์ก

เนื่องจากนักทูตได้รับการคุ้มครองจากการบังคับใช้กฎหมาย Fisman และนักเศรษฐศาสตร์ Edward Miguel จึงสามารถตรวจสอบพฤติกรรมของเจ้าหน้าที่เมื่อผลทางกฎหมายแบบดั้งเดิมไม่มีอยู่จริง งานวิจัยของพวกเขาพบความแตกต่างอย่างชัดเจนที่สอดคล้องกับบรรทัดฐานการทุจริตในประเทศต้นทางของนักทูต ในขณะที่มาตรการบังคับใช้ต่อมาลดการละเมิดอย่างมาก

งานวิจัยล่าสุดได้ตรวจสอบการบริจาคทางการเมือง ความโปร่งใสของรัฐบาล และวิธีที่แรงจูงใจการเลือกตั้งสามารถส่งผลต่อการตอบสนองต่อคำขอข้อมูลเสรี งานวิจัยในปี 2026 พบว่าหน่วยงานในสภาพแวดล้อมที่มีการทุจริตสูงมีแนวโน้มที่จะปฏิเสธหรือชักช้าในการตอบคำขอก่อนการเลือกตั้ง

ที่ Rotman Fisman จะศึกษาว่าบุคคลที่มีฐานะร่ำรวยและกลุ่มผลประโยชน์ที่จัดตั้งขึ้นมีอิทธิพลต่อการกำหนดนโยบายสาธารณะอย่างไร ทำไมผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งบางครั้งยอมรับหลักฐานการทุจริตและรัฐบาลจะปรับปรุงความรับผิดชอบได้อย่างไร

His inclusion in the program is important. Canada’s research strategy is not limited to technologies that can immediately become products. It also recognizes that the institutions governing technology, markets and public trust can be as consequential as the technologies themselves.

Sara Seager: นำการค้นหาโลกอื่นกลับสู่โตรอนโต

Sara Seager อาจเป็นชื่อที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดในหกคนนี้

เธอเป็นคนโตรอนโตที่สำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัยโตรอนโตในปี 1994 ก่อนจะได้รับปริญญาเอกจากฮาร์วาร์ดและต่อมาเป็นอาจารย์ที่ MIT เธอได้กลายเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกวิทยาศาสตร์ดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะ โดยเฉพาะการศึกษาโครงสร้างบรรยากาศของดาวเคราะห์และการค้นหาแก๊สที่อาจบ่งบอกว่ามีชีวิตอยู่นอกโลก

อาชีพของเธอรวมถึงการได้รับทุน MacArthur Fellowship, รางวัล Kavli Prize ด้านดารฟิสิกส์ และการแต่งตั้งเป็น Officer ของ Order of Canada

การกลับมาของเธอสู่โตรอนโตได้ถูกประกาศก่อนผลของโครงการเกียรติบัตรระดับรัฐบาลล่าสุด เธอจะเข้าร่วมมหาวิทยาลัยโตรอนโตในวันที่ 1 กันยายน 2026 ทำให้กรณีของเธอแตกต่างจากนักวิจัยที่สรรหาโดยเฉพาะหลังจากโครงการเริ่มดำเนินการ

ที่มหาวิทยาลัยโตรอนโต เธอมีแผนจะผสานดาราศาสตร์ เคมี ฟิสิกส์เชิงคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมอากาศยาน ในขณะเดียวกันยังคงดำเนินการค้นหาโลกที่อาศัยได้ เธอยังเป็นผู้นำภารกิจ Morning Star ไปยังดาวศุกร์ ซึ่งมุ่งสำรวจบรรยากาศของดาวเคราะห์เพื่อค้นหาโมเลกุลอินทรีย์โดยตรง

เกียรติบัตรใหม่ขยายงานนั้นไปสู่เทคโนโลยีการตรวจจับดาวเคราะห์และโมเลกุล รวมถึงอุปกรณ์ที่สามารถตรวจจับสารเคมีในความเข้มข้นที่ต่ำมากและโมเดล AI สำหรับการตีความระบบดาวเคราะห์และสิ่งแวดล้อมที่ซับซ้อน

Those technologies do not have to remain in space science. Ultra-sensitive molecular sensing could eventually have applications in environmental monitoring, industrial detection and human health.

รางวัลที่ใหญ่กว่า คือระบบนิเวศที่ก่อตัวรอบนักวิจัย

แคนาดาควรระมัดระวังไม่ให้ประกาศชนะเร็วเกินไป

สหรัฐอเมริกายังคงเป็นระบบนิเวศการวิจัยที่ครองอันดับหนึ่งของโลกตามหลายเกณฑ์ และมีข้อได้เปรียบที่แคนาดาไม่อาจทำซ้ำได้โดยเพียงเขียนเช็คสรรหาขนาดใหญ่ มหาวิทยาลัยของสหรัฐ, ห้องปฏิบัติการแห่งชาติ, อุตสาหกรรมทุนร่วมลงทุน, บริษัทเภสัชกรรม, ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่และโครงสร้างพื้นฐานการวิจัยด้านการป้องกันประเทศ สร้างแรงดึงดูดมหาศาลต่อพรสวรรค์ทางวิทยาศาสตร์

รัฐบาลทรัมป์ก็ไม่ได้ลดการสนับสนุนเทคโนโลยีขั้นสูงอย่างทั่วถึง AI, การคำนวณควอนตัม, เทคโนโลยีการป้องกันประเทศ และการวิจัยวิทยาศาสตร์ที่ใช้ AI อยู่ในรายการที่รัฐบาลต้องการให้ความสำคัญโดยชัดเจน

แต่การเป็นผู้นำด้านการวิจัยอาจเปลี่ยนแปลงได้ที่ขอบเขตก่อนที่จะปรากฏในอันดับระดับชาติ

นักวิจัยที่ย้ายที่อยู่วันนี้อาจสรรหานักศึกษาได้สิบคนในวันพรุ่งนี้ นักศึกษาเหล่านั้นอาจฝึกฝนรุ่นต่อไปของนักวิทยาศาสตร์ ห้องปฏิบัติการอาจสร้างสิทธิบัตรซึ่งกลายเป็นสตาร์ทอัพ ดึงดูดวิศวกรและนักลงทุน และในที่สุดสร้างกลุ่มอุตสาหกรรม

โตรอนโตเคยเห็นพลวัตเช่นนี้มาก่อน Geoffrey Hinton ย้ายจาก Carnegie Mellon University ไปยังมหาวิทยาลัยโตรอนโตในปี 1987 ในช่วงที่เครือข่ายประสาทเทียมยังไม่เป็นที่นิยม หลายทศวรรษต่อมา งานของเขาช่วยวางรากฐานทางปัญญาของการปฏิวัติ deep‑learning และทำให้โตรอนโตกลายเป็นหนึ่งในศูนย์วิจัย AI ชั้นนำของโลก

แคนาดากำลังพยายามทำซ้ำผลกระทบการสะสมระยะยาวเช่นนี้ในสาขา AI, ชีววิทยาศาสตร์, การแพทย์, วิทยาศาสตร์สภาพอากาศ, เทคโนโลยีควอนตัม และสาขากลยุทธ์อื่น ๆ ซึ่งสอดคล้องกับความพยายามที่กว้างขวางในการแปลงจุดแข็งทางการศึกษาให้เป็นศักยภาพทางเศรษฐกิจของประเทศ รวมถึง ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติของแคนาดาที่เปิดตัวเมื่อต้นปีนี้ ยุทธศาสตร์นั้นก็เน้นการรักษาการวิจัย บริษัท และทรัพย์สินทางปัญญาให้มากขึ้นภายในแคนาดา

แคนาดายังต้องพิสูจน์ว่าตนสามารถรักษาพรสวรรค์ที่ดึงดูดมาได้

ยังมีการวิจารณ์ที่สมเหตุสมผลต่อยุทธศาสตร์นี้

แคนาดาไม่สามารถสร้างระบบนิเวศการวิจัยที่ยั่งยืนได้โดยอาศัยการสรรหานักวิจัยระดับดาวเด่นเท่านั้น นักวิจัยแคนาดาที่มีอยู่เคยบ่นเรื่องการขาดแคลนเงินทุน การจ่ายเงินเดือนที่ไม่สามารถแข่งขันกับสหรัฐฯ และโอกาสที่จำกัดสำหรับนักวิทยาศาสตร์รุ่นใหม่ นักวิจารณ์ตั้งคำถามว่าการให้ทุนเกียรติบัตรระดับนานาชาติอย่างหนักอาจสร้างระบบสองชั้น ที่นักวิจัยที่เพิ่งสรรหาได้รับแพ็คเกจพิเศษ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ที่มีความสามารถเท่าเทียมและทำงานอยู่ในแคนาดาต้องเผชิญกับทรัพยากรที่จำกัด

จึงทำให้ส่วนประกอบของโครงการมูลค่า 1.7 พันล้านดอลลาร์แคนาดาที่เกี่ยวกับอาชีวะเริ่มต้น โครงสร้างพื้นฐานและการฝึกอบรมมีความสำคัญเป็นพิเศษ

หากแคนาดาเพียงแค่นำเข้านักวิทยาศาสตร์ชื่อดัง โครงการอาจสร้างประกาศที่น่าประทับใจ หากนักวิทยาศาสตร์เหล่านั้นได้รับทรัพยากรเพื่อสร้างห้องปฏิบัติการ สรรหานักวิจัยรุ่นเยาว์ ร่วมมือกับอุตสาหกรรม ทำการค้าให้กับการค้นพบและสร้างสถาบันที่ยั่งยืนหลังจากอาชีพของตน ผลลัพธ์อาจยิ่งใหญ่กว่านั้นมาก

ตลอดส่วนใหญ่ของศตวรรษที่ผ่านมา สหรัฐอเมริกาเข้าใจสิ่งพื้นฐานเกี่ยวกับนวัตกรรมว่า การดึงดูดคนที่ยอดเยี่ยมเป็นรูปแบบหนึ่งของนโยบายเศรษฐกิจ

แคนาดาดูเหมือนได้เรียนรู้บทเรียนนี้แล้ว

คำถามในขณะนี้คือ สหรัฐอเมริกากำลังให้โอกาสแก่เพื่อนบ้านชั่วคราวหรือว่าการเคลื่อนย้ายของพรสวรรค์ทางวิทยาศาสตร์ข้ามพรมแดนกำลังเริ่มเปลี่ยนแปลงอย่างยั่งยืน