Felix Gan, een tweedejaars Ph.D. student informatica, zei dat hij feitelijk een leven leidt “996”-routine bij De Tsinghua-universiteit in Peking. Zeven dagen per week, zijn dagen beginnen rond 8.00 uur en hij verlaat de campus omstreeks 21.00 uur
De meeste van die uren gaan naar zijn onderzoek, maar hij werkt niet alleen aan een diploma. Gan hoopt een technologie te ontwikkelen die hij in een product kan omzetten en na zijn afstuderen een startup kan lanceren.
Die intensiteit is de norm op de campus, waar het schrijven van één scriptie niet genoeg is om op te vallen. Sommige studenten schrijven er meerdere.
Tsinghua is China’s beste computerwetenschappelijke universiteit, vaak vergeleken met de Harvard University of het Massachusetts Institute of Technology. Studenten maken zich op voor een plaats op de eerste rij in de mondiale AI-race.
Naarmate de AI-ambities van China groeien, neemt ook de druk op de ingenieurs en onderzoekers in opleiding toe.
Velen zeggen dat de beloning voor jarenlang hardcore onderwijs de moeite waard is. Het kan betekenen dat je door Tsinghua komt een gouden kaartje in de gelederen van de Chinese technologie-elite – een netwerk waartoe onder meer Wang Xing behoort, de medeoprichter en CEO van Meituan, een van China’s grootste on-demand dienstenbedrijven. Andere opmerkelijke Tsinghua-alumni zijn onder meer de Chinese president Xi Jinping en zijn voorganger Hu Jintao.
Volgens marktinformatieplatform Tracxn hebben Tsinghua-alumni meer dan duizend bedrijven opgericht, waaronder meer dan een dozijn unicorns.
Genormaliseerde ‘grind’-cultuur
De universiteit behoort tot de meest selectieve in China. Om toegelaten te worden moeten studenten hoge cijfers behalen op het Gaokao, het nationale toelatingsexamen voor de universiteit van China.
In 2024 haalde slechts ongeveer 0,05% van de Gaokao-examenkandidaten de opleiding tot Tsinghua of de Universiteit van Peking samen – ongeveer één op de 2.000 studenten, volgens nationale gegevens die door Chinese media worden geciteerd.
De studenten van Tsinghua komen grotendeels van het vasteland van China. Graduate schools hebben meer internationale studenten, zoals de Tsinghua University Shenzhen International Graduate School. De graduate school ligt ongeveer 2.200 kilometer ten zuiden van Beijing en brengt Chinese en internationale studenten samen in onderzoeksgestuurde, industriegerelateerde programma’s.
Daniyar Kuzekov, een masterstudent die data science en informatietechnologie studeert aan het Shenzhen Institute of Graduate Studies in Tsinghua, zegt dat de meeste studenten die hij ontmoet een uitzonderlijke achtergrond hebben of meedogenloos slijpen.
“Ik voel de druk waarop ze voorheen stonden, hoe hard ze werkten om dit niveau te bereiken”, voegde hij eraan toe.
Kuzekov, afkomstig uit Kazachstan, beschreef dat hij voor zijn proefschrift een 22 uur durende codeermarathon volgde, waarbij hij samen met een AI-assistent aan een paper over DeepSeek werkte.
Daniyar Kuzekov zei dat hij erop kan vertrouwen dat Tsinghua zijn reputatie zal opbouwen vanwege de nauwe banden van de school met de technologie-industrie. Daniyar Kuzekov
Studenten vertelden Business Insider dat de grindcultuur gepaard gaat met leren op het gebied van AI. Voor computerwetenschapper Pau Tong Lin Xu zijn late nachten en zeven tot acht uur studeren per dag gebruikelijk.
“Je leert veel, maar dat gaat ten koste van een enorme werklast, en soms laat dat je weinig tijd over om andere dingen te doen of een aantal van je eigen ideeën te verkennen,” zei hij.
Hij beschreef de groepsdruk als een ‘tweesnijdend zwaard’: motiverend, maar soms overweldigend.
De cultuur van Tsinghua weerspiegelt een bredere trend in China, vaak omschreven als ‘involutie’ – een cyclus van hevige concurrentie waarin iedereen harder werkt om bij te blijven.
Een paar jonge Chinezen zijn teruggedrongen door ‘plat te liggen’, het verwerpen van de sleur. Maar voor studenten aan elite-universiteiten is opt-out zelden een optie.
Pau Tong Lin Xu, een student computerwetenschappen, zei dat het gebruikelijk is om zeven tot acht uur per dag te studeren. Pau Tong Lin Xu
Vroeg publiceren, meedoen aan laboratoria, coderen als basislijn
Naast de dagelijkse sleur gaan veel computerwetenschappers al vroeg naar onderzoekslaboratoria om aan academische papers te werken.
Sommige studenten gaan nog een stap verder en streven ernaar om te publiceren op computerwetenschappelijke conferenties van het hoogste niveau – een signaal van onderzoeksbekwaamheid bij aanmelding voor graduate programma’s.
Zhixun Tan, die in 2016 afstudeerde met een bachelordiploma in elektronica en als software-ingenieur bij Google werkt, zei dat deelname aan onderzoekslaboratoria en activiteiten buiten de klas de meest waardevolle onderdelen van zijn Tsinghua-ervaring waren.
Hoogleraren begeleidden studenten graag bij onderzoeksprogramma’s. “Je kunt willekeurig contact opnemen met professoren, en vaker wel dan niet, nemen ze je graag mee,” zei Tan.
Tan voltooide een zomeronderzoeksprogramma aan het Imperial College London, georganiseerd door zijn school, waardoor volgens hem zijn onderzoekshorizon werd verbreed.
Zhixun Tan, die in 2016 afstudeerde en nu als software-ingenieur bij Google werkt, zei dat onderzoeksmogelijkheden in het buitenland en deelname aan laboratoria zijn onderwijshorizon hebben verbreed. Zhixun Tan
Davenzka Abigayle, een tweedejaars studente met als hoofdvak biomedische technologie, zei dat coderen bij Tsinghua als een basisvaardigheid wordt beschouwd in alle disciplines. Economiestudenten zouden Python kunnen oppakken voor data-analyse. Studenten natuurwetenschappen en techniek gaan vaak dieper en leren al vroeg talen als C++, zegt ze.
Abigayle voltooide haar cursus C++ in haar eerste semester.
“Het is op de lange termijn nuttig”, zei ze, eraan toevoegend dat coderen heeft geholpen bij haar cursussen en projecten.
Studenten gebruiken ook dagelijks AI-tools supercharged leren.
Voor Gan is de Ph.D. student, AI verdrievoudigde zijn onderzoekssnelheid en hielp bij voorafgaande controles, het opstellen van code en vroege implementaties. Maar de laatste stap blijft handmatig.
“Professoren vertellen je dat je de tools moet gebruiken, je moet je er niet tegen verzetten, maar we moeten onze code aan het einde nog steeds handmatig valideren omdat onderzoek exacte precisie vereist”, zei hij.
Kuzekov zei dat hij gebruikt AI-hulpmiddelen in zijn machine learning-cursus met goedkeuring van zijn professor.
“We moeten onze chats en al dit materiaal met onze leraar delen”, zei hij.
In sommige lessen vertellen leerlingen hoeveel van hun werk met AI te maken heeft. Professoren kunnen het gebruik ook vergelijken om hun werk te verifiëren, zei Abigayle.
Zak Dychtwald, de oprichter van de Young China Group, een denktank gevestigd in Shanghai, zei dat het prestige van Tsinghua ‘voortkomt uit het feit dat het de meest selectieve, best uitgeruste en symbolisch belangrijke universiteit van China is, met bijzonder sterke pijplijnen op het gebied van techniek en computerwetenschappen die zich rechtstreeks vertalen in elitebanen en AI-onderzoek.
“Nu China steeds meer wordt erkend als leverancier van het grootste AI-talent ter wereld, heeft de naamsbekendheid zelfs nog meer betekenis dan vroeger”, voegde hij eraan toe.
Felix Gan, een Ph.D. student informatica, zei dat hij lange uren maakt op de campus. Felix Gan
Een kaartje naar de top
Voor veel studenten worden de voordelen van inschrijving bij Tsinghua snel duidelijk.
Bryan Constantine Sadihin, een tweedejaars masterstudent computerwetenschappen, zegt dat Tsinghua’s training hem een voorsprong geeft in zeer competitieve technische interviews.
Een jaar na zijn programma kreeg hij een onderzoeksstage bij ShengShu, een van China’s toonaangevende AI-startups, waar hij werkte aan multimodale generatieve AI-modellen. Hij zei dat Tsinghua’s reputatie en opleiding hem ‘optimistisch’ maken over zijn kansen op een baan.
Bryan Constantine Sadihin, een tweedejaars masterstudent computerwetenschappen, zegt dat Tsinghua hem goed voorbereidt op technische interviews. Bryan Constantijn Sadihin
Technologiegerelateerde functies zijn de grootste bestemming. Volgens gegevens van de universiteit ging ongeveer een derde van de Tsinghua-studenten in 2022 naar de IT- en softwaregerelateerde sector.
Zhao Litao, een senior research fellow bij het East Asian Institute van de Nationale Universiteit van Singapore, zei dat Tsinghua aan de top van het Chinese hoger onderwijs staat.
“Het prestige weerspiegelt niet alleen de academische kracht, maar ook de historische rol die het heeft gespeeld bij het opleiden van politieke, wetenschappelijke en technologische elites”, zegt Zhao, die onderzoek doet naar het sociale beleid van China.
Zhao zei dat Tsinghua-afgestudeerden doorgaans terechtkomen bij “toonaangevende technologiebedrijven, snelgroeiende startups, of verder studeren.” Geprefereerde tech-werkgevers zijn Huawei, ByteDance, Tencent en Alibaba.
De academische wereld blijft een belangrijk pad, waarbij velen in China blijven omdat de geopolitieke spanningen toenemen en de lokale kansen toenemen, zei Zhao.
“Opmerkelijk is dat een kleiner maar invloedrijk segment zich verplaatst naar op AI gerichte startups, vaak gekoppeld aan universitaire laboratoria”, voegde hij eraan toe.
Plaats op de eerste rij voor de AI-ambitie van China
Terwijl China de kloof dicht met – en op sommige gebieden uitdagingen – de VS in AIweten Tsinghua-studenten dat zij er middenin zitten.
Tan, de software-ingenieur van Google, zei dat het halverwege de jaren 2010 al als student duidelijk was dat China aan de top stond. voorhoede van de technologie en snel producerend technisch talent.
Zhao, de NUS-onderzoeker, zei dat het Chinese universitaire systeem steeds meer gestructureerd wordt om toptalent naar strategisch belangrijke sectoren te kanaliseren – AI is een van de topprioriteiten.
Gesteund door krachtige staatssteun en snelle groei van de industrie, wordt dit vakgebied algemeen gezien als de grens van zowel wetenschappelijke vooruitgang als economische kansen.
“Dit is niet louter een top-downproces: de voorkeuren van studenten, arbeidsmarktsignalen en institutionele prikkels versterken elkaar, vooral op het gebied van AI”, voegde hij eraan toe.
Voor sommige Tsinghua-studenten en alumni brengt deelname aan China’s beste AI-oefenterreinen een verantwoordelijkheidsgevoel met zich mee om de technologische revolutie te leiden.
“Er is niemand die het probleem kan oplossen behalve wij. We moeten dus een stap verder gaan en de moeilijkste dingen doen, en dan zullen andere mensen dit voorbeeld volgen,” zei Tan.
