我自己寫了半天，後來壹看，發現已經有人把我想說的給說了。壹個叫“莊漁”的博主是這麽說的：
朱元璋的主要班底也就是鳳陽人，太平天國的主要班底就是廣西金田人，孫中山的主要班底是香山人，蔣介石的主要班底是奉化人，我黨開國將帥中黃安縣的有壹百多人。
建立壹個朝代，搭建朝廷的管理框架，壹個縣的人才就夠了。絕大多數時候，就是“千裏馬常有而伯樂不常有”。最稀缺的人才是開國皇帝，也就是伯樂。至於文武百官這樣的人才，壹個縣都能給配齊。
所以不是為什麽小小的沛縣就有這麽多優質人才，而是太多太多的優質人才因為沒有機會而只能默默地埋沒罷了。
這個回答裏，最後壹句是關鍵。
其實這個問題思考下科學史上最群星璀璨的年代，就能發現問題，在上世紀初，中國還是大清慈禧時代，印度還是個四分五裂的殖民地，當時德國就擁有962名物理學家，英國有282名，法國有316名，美國404名。
那為啥德國這麽變態呢？
這個學術界也是有***識的，主要是他們的教育體制，他們的教育體制兼顧了為工業化提供人才，順便培養大師。
首先德國當時已經實現了義務教育，他們的義務教育是有明確目的性的，就是要給工業化批量生產人才，後來這種模式擴散到了很多國家。
比如我們的教育體系來自蘇聯，蘇聯的教育體系來自沙俄，沙俄是學了法國，而法國也是拿破侖時期學習了普魯士，這些國家都差不多，教育體系有點像，又不完全像，但目的是壹樣的，降低人口波動，教育服務工業化。
但是他們的大學又不太壹樣，德國最早創立了現代大學體系，註意那個“現代”，大學早就有了，但是現代大學出現比較晚。
歐洲的大學出現得比較早，12世紀就有了，不過那時候的大學主要都是神學院，研究針尖上能站幾個天使的那種。直到後來地理大發現，需求開始催生各種研發，但是壹直類似“行會”，也就是壹群有錢有閑的人聚在壹起瞎討論，討論出啥來算啥。是的，歐洲早期的知識階層就是貴族階層，閑人才會去研究那些東西，甚至有點“智力遊戲”的意思。
德國繼承了歐洲這個邏輯，在這基礎上更進壹步，在1810年由威廉.馮.洪堡創立柏林大學後，將研究和教學結合起來，並且當時大學就是自治的，強調學術自由。
要知道，那時候的德國還四分五裂，柏林所在的普魯士還是壹個比較瘋的軍國主義邦國，整個國家就是軍營，整體狀態和我們之前的秦國差不太多，那時候能有這覺悟，也不是偶然的。
因為普魯士上層壹直尚武，隨時準備出去打劫，他們挨了幾次打之後，就意識到科學技術對軍工有重大的支持作用，所以對教育投入壹直不吝嗇。
而且整個歐洲在19世紀都風雨飄搖，各國隨時可能爆發革命，所以政府就得拉攏壹切可拉攏的派別，其中就有德國舊貴族。而德國貴族們壹般呆在三個地方，壹部分是種地的，也就是容克貴族；還有壹部分在軍隊，也就是大家熟知的普魯士軍官團，希特勒那樣有個性的人都搞不定這夥人，後來還被刺殺了壹次，造成終生耳鳴（盡管沒幾年了），非常影響工作和學習；最後壹波在大學搞學術，上文說了，早期科學主要是有錢有閑階級的娛樂活動。
所以德國政府重點籠絡這些人，國家對大學異常慷慨，大學自己也爭氣，在第二次世界大戰之前壹直引領全世界最高水平，直到希特勒上臺把這些都毀掉了，希特勒搞種族清洗嘛，1/4的猶太人被解雇，其他人看著風聲不對，也都跑到美國了，這些人裏有壹大堆知名人物。
比如錢學森的導師馮.卡門，不必多說的愛因斯坦，量子力學大師維格納，計算機之父馮.諾依曼等等，都跑了，從那之後，美國基本上繼承了德國大學的衣缽，壹躍登上了科學的巔峰。
但是我國大學並不僅僅是搞學術的地方，它同時承載著這些年我國極速崛起的任務，主要任務並不是向人類科技邊際突破，而是為工業化批量生產技術人員，所以相對功利得多，對頂級人才培養效果壹般，不出意料的話，將來富起來慢慢會有所改變。
為啥聊這事呢？其實就是想說壹個問題，德國在20世紀初的人口6500萬，相當於我國現在的安徽省，能做到大師雲集，結合文章壹開始的那壹段，我覺得很能說明問題：
我們以往太過在意人口數量，反而缺乏對人口深度的挖掘，導致太多有潛力的人並沒有被發掘出來。
我經常在想，牛頓出生於1643年，眾所周知，明朝就是1644滅亡，也就是清朝初期，牛頓已經在劍橋和鄉下思考萬有引力和微積分，康熙26年牛頓發表了他的皇皇巨著《自然哲學的數學原理》開啟了人類的新紀元，而那時候我國懂幾何的人不超過五個，其中壹個竟然是康熙，他當時正跟著耶穌會傳教士抓學習。
我國當時也應該有不少這類天才，他們沒有英國當時的環境，畢竟我們又沒有理工類大學，我國的這些天才要不在放牛過程中虛度壹生，天天覺得這個世界好像有什麽規律，卻因為沒法上大學缺乏相應數學工具，壹直處於迷迷糊糊的狀態。要不在四書五經上皓首窮經，最終卻不得要領，陷入了深深的自我懷疑。
而且科研領域不存在“人多力量大”的道理，這個行業是沒啥替代關系的，壹個天才對他領域的貢獻遠超百萬沒啥天賦的人瞎折騰，這是壹個極度的寡頭世界。
不止科研，理工科領域這種情況特別多，我前段時間還碰上壹次，有個團隊壹直在處理壹個服務器性能優化問題，這個團隊也是清壹色985，四個月優化了0.2%，完全不達標，後來協調了壹個大神過來看了下，用了壹星期重寫了之前引用最頻繁算法後，性能直接提升了4%，20倍！
當然了，這些都會體現在收入上，今年我知道的是，有天才級的算法高手壹畢業就能開到110多萬的收入，普通的碼農差不多十來萬，也就是收入差10倍。不過我們這些每年都得去招聘的主管們都有個感受，頂級高手和普通選手的真正差距不是十倍，可能在壹百到壹千倍左右，或者根本沒有“倍數”這個說法，就是0和1的關系，很多問題已經不是堆時間和人力能解決的，只是需要那種超級變態的大腦。
比如芯片領域的神，也就是那個吉姆.凱勒，在DEC時候就是Alpha芯片的主設計師，我們的超級計算機太湖之光用的芯片就是基於這個。後來又去了蘋果，開發出來了著名的A系列芯片，這玩意現在已經被吹爆了，蘋果也成了壹家芯片公司。然後去了AMD，開發出了Zen系列，AMD瞬間翻身又行了，前幾年去了特斯拉，給特斯拉設計了FSD自動駕駛芯片，大家有興趣可以去查壹下。
這種人和普通人根本沒有替代關系，走哪都能掀起壹波技術革命，硬科學領域就這樣，根本不管妳什麽“政治正確”，並不存在人人平等壹說，這裏是塔勒布說的“極端斯坦”，是神仙滿天的地方，搞不定就是搞不定，壹個超復雜問題，可能堆多少普通人都沒用，但是碰上真正大神也就壹擊必殺。
不少人擔心人口下跌，問題是我們充分利用現在的存量了嗎？我相信有無數天才由於現在的體系沒法識別，正站在電子廠流水線旁邊幹壹些沒啥技術含量的事。
我以前壹直也覺得得需要巨大的人口底座才能培養出足夠的天才，現在不那麽看了，德國那麽點人都能做到眾星璀璨，我們沒必要這麽多人還擔心人口不足，咱們的底座足夠大了，人口下降後依舊大得離譜，經營好存量已經很可觀了。
所以說與其操心大家不給生，還不如操心下生出來的這些是不是有人被浪費掉了，壹個頂級高手真的頂上千個普通水平，浪費壹個相當於少生上千人，甚至都不止，因為頂級高手和普通人之間並沒有明確的換算關系。
此外不少人說如果沒有人口，就沒有購買力，其實這裏也有個錯覺，很多人把人口和消費率直接掛鉤了，其實現實世界不是這樣的。
大家記得吧，領導說過，中國有6億人月收入低於1000元，北京師範大學教授李實團隊調研發現另壹組數據，當前中國9億人月收入低於2000元，我大概算了下，9億人的消費力和生產力，跟壹座杭州差不多。而壹個加州4000萬人的消費和生產能力超過非洲12億人，事實上加州無論是生產力，還是購買力，甚至創新力，加州都超過印度整個國家，印度足足有14億人，是加州的35倍！
未來我國能跟加州壹較高低的，應該是廣東和江蘇，廣東現在1.61萬億，大約是加州的壹半，預計再過壹些年距離會越拉越近。我們需要的只是超級城市。
還有人說，人少了，會不會幹活的人不夠多了？
其實這個思維局限了中國人太久。我們為啥整個古代科技基本處於停滯狀態？
因為根本沒必要發展，有啥問題直接堆人就可以了，形成了路徑依賴，甚至大運河這種國家命脈，也是用人工壹節節拉到北方，以至於後來效率更好的海運不被朝廷采納，百萬漕工衣食所系嘛。但是采不采納都沒用，很快人家堅船利炮打上門，不改也得改了。
西方沒這麽多人，所以壹直嘗試用機械代替人力，慢慢發展出來了後來的技術革命。
西方和東方有個大分野，東方壹直太過依賴堆人力，因為人多嘛，真的是手裏有個錘子，看啥都是釘子，對任何能提升效率的工具都是抵觸態度，碰上問題第壹想到的就是砸人力，所以漫漫千年裏，技術進步基本為0。
這個不是我說的，最近看到了經濟史學家李稻葵的說法，他測算結果是，從北宋到清朝，中國人均GDP基本是壹條平線，也就是完全沒啥增長。到了清朝還開始下跌了，因為技術沒大啥突破，人口暴漲導致人均GDP下降了，相比較明朝，大概跌了30%，盡管有美洲作物傳入，但是作物產能增長遠遠趕不上人口的上漲。
西歐黑死病之後壹直人力有點不足（後來工業革命之後機器代替人，人力又有點過剩），所以他們就得想辦法提升壹下技術含量降低人力，壹開始人力拉風箱煉鐵，後來用水車，水車搞明白了開始用水力紡織，後來水力不夠用，就開始研發蒸汽機，蒸汽機也是叠代了好幾代。蒸汽機壹出現，可不就壹下子拉開代差了嘛。
我國這種依賴人力的思維到現在也很明顯，大家看美國的互聯網公司，依舊是怎麽節約人力怎麽來，中國的互聯網公司壹個個都是人販子，都捆綁著天量的人力，美團滴滴餓了麽，看著是信息高科技，其實還是勞動密集型企業。
我前段時間說，當初大三線工程，發動無數人去山裏挖洞，耗掉了沒法衡量的人力，現在來看，就很簡單了，用上萬噸的挖掘機去挖，壹鏟子下去，幾千人壹上午的工作量達成了，可見很多需要大量人力的工作，本質還是技術沒到位，到位了非常容易解決。同樣的道理，如果自動駕駛搞定了，壹夜直接無數司機失業了。
大家不能壹邊擔心失業，壹邊擔心人口不足吧？
依我看，未來最可能發生的危險應該是技術進步導致的失業。這壹點中國人體會不深，因為我們是這壹波技術紅利的搭車者，歐美體會很深，前段時間德國就爆發了壹輪抗議，因為油車產量暴跌，各個大公司都開始裁撤油車工人，開始重新招電動車相關領域，而電動車工人跟油車完全不重合，大學課程設置都不壹樣，三四十歲根本沒法改行。所以才有那麽多人對技術進步非常反感，比如特朗普的粉絲，進壹步連全球化壹起反感。
大家可能會想，咱們能不能不搞那種技術了？
咱們不搞還有美國搞，這就好像明清不搞海運歐美會搞，搞明白了就會過來打妳。
技術這玩意擴散得非常快，假如特斯拉2025年解決了自動駕駛，那很快我們也會淘汰幾百萬的司機，到時候用他們的技術，給他們交專利費，特斯拉盈利後股價上漲，而特斯拉的股票背後又是美國養老金，也就是每次特斯拉股票上漲，那就相當於用中國老百姓的錢給美國人發養老金。
這裏也引出來壹個問題，我們總說養老金不夠了，美國解決這個問題的辦法就是每個人把自己的工資壹部分拿出來放到股票池子裏，享受科技公司紅利，這樣的話，盡管技術突破可能傷到妳，但是妳持有它們的股票，多少可以對沖掉壹部分損失。
也正是因為擔心美國的科技霸權，我國對自動駕駛也非常上心，北京亦莊壹大堆自動駕駛測試車，我朋友是這方面大牛，他帶我去測試車裏呆了半個小時，完全不需要操作方向盤，不過那些車現在不能出亦莊測試區，他說這項技術已經不是未來科技了，就在最近幾年，而且政府決心也很大，絕對不可能讓中國這麽大的市場用美國技術。
此外低端產能遷出中國也基本上勢在必行，就算不轉移，壹個接壹個會變成完全沒有工人的“熄燈工廠”，依附在那些機器上的人口怎麽辦？隨著產業革命的臨近，越來越多的工作崗位被擠壓這已經是趨勢。
比如娃哈哈流水線上的工人從兩三百人已經減到了幾個人，富士康五年內將40萬工人換成了機械臂，2016年農行雇傭了638個工程師，把智能化程度提高了3%左右，下崗了近三萬櫃面人員（農行總***47萬人），麥肯錫估計，截止2030年，20%的中國工人將會被機器人取代，那可是壹億人。這些都是正在發生的未來。
也就是說，技術進步壹方面可以釋放人力，也可以彌補人力的虧空，而技術進步本身又依賴天才和大神，這又繞到我們上文的話題了。
至於很多人說的那個人口結構，講真，除非中國壹直維持14億，不然人口結構遲早失衡，我之前說過，人口紅利這玩意的本質就是“債”，突然爆發壹波，這些人當工人的時候烏央烏央特別多，當老人的時候依舊多。事實上所有的紅利都是債，都得還。妳爆發了壹波人力，遲早得還回去。
有些人指望更多的年輕人來養活人口紅利時代這幫人，大家說可能嗎？100%不可能嘛，那樣就得壹代比壹代多，中國人口會突破16億，將來為了養活這幫人，中國人口得幹到20億，跟個龐氏騙局似的，人口越來越多。
其實現在唯壹能指望的，就是壹個年輕人提供之前兩個人的貢獻，妳可能納悶這可能嗎？
當然可能了，壹臺挖掘機可以頂幾千人，壹個碼農交的社保頂的上20個土木工人交的社保，壹條火車線路壹年趕得上明清600年漕運的運輸量，壹個頂級天才壹個的技術創新頂的上幾萬幾十萬工人農民對社保的貢獻。
所以技術和人才發掘是第壹位的，中國現在人口不少了，如果這都不夠發掘，再多點也沒啥用。
今天就說這麽多吧，文末我再總結下。
1、我們這麽大的國家，天才和人才依舊太少，明顯是太多人被埋沒了，與其操心人口出生率，還不如專心研究下怎麽提高單人素質，發掘天才，提高每個人的收入和勞動生產率才是關鍵。
2、我們已經走過了那個靠人口又多又便宜發展工業的時代，接下來就是尖端領域的對抗，需要的不再是大量人口，而是對人口的精細培養，培養出自己的大神，並且把大神留下來，讓他們去突破。
3、技術進步會降低對人力的需求，可能在未來引發大規模失業。這是壹條非常糾結的路，但是不走又不行，咱們不走美國也會走，到時候徹底碾壓我們，錢他們賺，苦咱們吃。
4、隨著技術進步，新壹代的年輕人完全可以做到“壹個頂倆”，或者“壹個頂十”，要相信技術進步。
當然了，我這也是壹家之言，講出來的也只是壹個角度，國家養著壹大群智庫，他們肯定知道的比我多的多，還是相信他們的分析和決策能力，我個人覺得國家其實還沒那麽急，畢竟現在只是開放三胎，甚至連完全開放生育都沒做到。此外對未來影響最大的，還是怎麽建立壹個巨大的中產階層，提高大家整體收入水平，這才是正道。
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