創世使命 第一部分以及它將如何重塑你的未來

創世使命 第一部分

以及它將如何重塑你的未來（無論你身處哪個STEM領域）

人工智能是否真正改變了你的生活、工作或人生軌跡？或者你仍在等待機會真正到來的那一刻？現在就是那個時刻。

https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/

在深入探討之前，讓我們先問一個最簡單的問題：

Genesis Mission 究竟是什么？無論你是科學家、工程師、學生、開發人員，還是僅僅對人工智能感興趣的人，為什么你應該關注它？

因為事實是這樣的：

??無論你從事哪個STEM領域的工作

??即使你不在學術界

??即使你只是對人工智能略感興趣

Genesis Mission將觸動你的生活。

它將改變你所擁有的機會、重要的技能類型、科學系統的組織方式，以及美國（最終是世界）開展研究的方式。

是的——它能為你打開以前從未打開過的大門。

那么，讓我們來回答這個問題：

那么……Genesis Mission是什么？

Genesis Mission 的核心是：

美國首次嘗試為人工智能時代重建其整個科學體系。

這不是政策更新。

這不是一項研究資助計劃。

這不是另一項“創新舉措”。

Genesis Mission 是一項完整的系統重構——它改變了科學的組織、執行、加速和部署方式。

如果你只想用一句話概括：

Genesis Mission 是美國國家“科學操作系統”的藍圖——該平臺將計算、數據、人工智能模型、自動化實驗室和國家實驗室統一到一個可調度的流程中。

它實現了三項革命性的功能：

① 它將科學從學術界轉移到執行界。

70年來，科學的組織架構一直圍繞著以下幾個方面：

大學

首席研究員

學科

資助

同行評審

論文

創世使命組織表示：

“這種結構已經無法滿足需求了。”

科學現在：

計算驅動

模型驅動

數據驅動

高性能計算驅動

自動化驅動

跨領域

工程優先

因此，美國正在將重心從NSF （學術界）轉移到DOE （國家實驗室、高性能計算、自動化實驗、工程流程）。

這是一個歷史性的轉變。

② 它使人工智能成為科學的認知引擎。

Genesis Mission正式推動：

科學基礎模型

仿真引擎

自動推理系統

機器人實驗室

多領域人工智能代理

進入到科學發現的中心。

人工智能不再單單只支持科學。

人工智能將成為科學的執行者。

這意味著：

假設可以通過模型生成

模擬將規模化運行

實驗可實現自動觸發

結構化數據將實時生成

洞見會實時不斷地產出

傳統的“教授+學生”模式已無法與之競爭。

③ 它向傳統體系之外的個人開放了科學參與的途徑。

這是公眾尚未意識到的部分。

由于 Genesis Mission 是基于平臺的，而不是基于憑證的，因此準入門檻發生了變化：

舊障礙：

需要博士學位

需要首席研究員贊助

需要機構隸屬關系

需要提供資助歷史

需要同行評審批準

新的障礙：

你會使用模型嗎？

你可以使用自動化工具嗎？

你能操作結構化管道嗎？

你能構建或解讀數據流嗎？

你能否參與系統級任務？

突然：

獨立研究人員

軟件工程師

計算機科學家

自學者

人工智能原生學習者

建筑商

學術界以外的人

所有人都能接觸到前沿科學研究成果。

這是自互聯網發明以來規模最大的科學民主化進程。

但你為什么要關心這個問題？

因為創世使命并非狹義上的“科學”。

它講述的是：

工作

機會

新角色

新型團隊

新的融資結構

國家級人工智能部署

個人可以貢獻的新渠道

無論你從事以下工作：

材料

生物學

CS

氣候

物理

工程

機器人技術

人工智能

或者以上都不是

Genesis Mission 構建了一個全新的基礎設施層，你的未來將以此為基礎運行。

即使你“只是對人工智能感興趣”，這項任務也能讓你：

獲取國家模式

獲取國家數據集

曾經只有大型實驗室才能使用的工具

新的職業發展道路

新的研究機遇

新的合作渠道

在新生態系統中占有一席之地

你不再需要“身處學術界”才能參與科學研究。

平臺是新的入口點。

一句話概括

“創世紀使命”是美國重建科學的計劃，旨在將其打造為一個國家級的、人工智能原生的、平臺運行的系統——為任何能夠處理計算、數據、模型或結構的人提供前所未有的機會。

而這僅僅是個開始。

Genesis Mission 的運作方式：架構詳解

要了解 Genesis Mission，你必須了解它的架構。

不是政治信息。

不是新聞稿。

不是評論。

而是它所要建立的架構與運行邏輯本身。

因為這不是一項政策。

這是一個系統。

最清晰的理解方式是這樣的：

Genesis Mission 建立了一個五層國家執行堆棧——一個“科學操作系統”——將美國從分散的、學科受限的學術界遷移到一個統一的、人工智能原生的科學運行時。

讓我們逐層進行分析。

第一層——政策調度器（元層）

白宮 ? 國家安全訓練中心 ? 行政權力

位于頂層的是政策元調度者：白宮和國家科學技術委員會（NSTC）。這一層是用清晰明確的命令語言編寫的：

“總統特此指示……”

“主任應協調……”

“60天內……該任務應確定20項國家級挑戰。”

“在270天內……實現初級作戰能力。”

這一層：

設定任務優先事項

決定哪些科學問題必須解決

分配權力（“能源部長將領導此次任務”）

協調各機構和資源

為系統遷移奠定法律和結構基礎

這不是政策討論。

這是作戰指揮層——國家元調度器。

你可以把它想象成科學領域的 Kubernetes：它決定運行哪些作業、按什么順序運行以及以什么優先級運行。

這一層回答了必須做什么。

第二層——資源調度器（基礎設施層）

美國能源部 ? 國家實驗室 ? 高性能計算 ? 機器人技術 ? 實驗

這是發生最深刻的結構性轉變的地方。

正如行政命令所述：

“能源部長將領導這項任務，充分利用能源部的科研用戶設施、高性能計算資源和國家實驗室。”

這一句話就轉移了美國科學的執行權。

為什么是能源部？

因為美國能源部可命令：

17個國家實驗室

世界領先的高性能計算系統（Frontier、Aurora、El Capitan）

機器人輔助實驗設施

粒子加速器

聚變反應堆

海量聯邦數據集

工程優先的科學物流和項目管理

美國國家科學基金會負責發放科研經費。

美國能源部則負責執行任務。

這一層回答了誰在運行系統——以及誰擁有運行時。

第三層——平臺調度器（科學操作系統）

美國科學與安全平臺（ASSP）

這是Genesis Mission的核心運作機制。

行政命令指示：

“建立美國科學與安全平臺，整合計算、數據、模型和實驗。”

這是國家科學操作系統。

ASSP 統一：

計算

數據

科學基礎模型

模擬引擎

自動化機器人實驗室

國家高性能計算集群

訪問控制和安全

跨領域工作流程

它成為調度器的調度器，統籌整個科學運行環境。

其意圖很明確：以統一的國家執行環境取代封建的“教授-實驗室-學科”結構。該命令明確指示各機構：

“確保聯邦科學資源之間的互操作性、安全的數據交換和標準化的接口。”

這一層解釋了科學是如何執行的。

第四層——模型調度器（認知層）

科學基礎模型

該行政命令引入了一種全新的國家級人工智能系統類別：

“部署科學基礎模型，以實現多領域推理、模擬和預測能力。”

這些模型并非傳統的線性線性模型。

它們是通用的科學引擎，旨在：

提出假設

運行多尺度模擬

協調自動化實驗

預測材料、生物或物理行為

加速發現

將材料與生物學、氣候、核聚變和半導體聯系起來

該命令明確規定：

“科學基礎模型將整合到平臺中，以支持自動化實驗和決策。”

模型變為：

假設引擎

模擬大腦

實驗控制器

跨領域翻譯器

認知調度器

這一層解釋了科學推理是如何進行的。

第五層——任務調度器（國家挑戰）

二十項關鍵的科學挑戰

白宮聲明：

“該任務應在 60 天內確定 20 項國家級科學挑戰，并在該平臺上執行。”

這些挑戰幾乎肯定會涵蓋以下方面：

原子尺度材料設計

新一代電池

聚變材料與仿真

氣候預測引擎

碳捕獲與催化

自動化藥物和蛋白質流水線

半導體和量子架構

國家安全建模

每個挑戰都變成了一個可重復、可調度的科學流程：

模型生成假設

高性能計算模擬

機器人實驗室執行

數據返回

模型更新

循環重復直至收斂

而這項行政命令進一步強化了這種循環：

“該平臺應支持建模、仿真、實驗和數據集成的迭代周期。”

這一層解釋了系統的實際工作。

將架構視為一個整體

這五個層級共同構成了一個國家級系統：

策略調度器→ 定義任務

資源調度器→ 命令計算和基礎設施

平臺調度器→ 統一所有工作流程

模型調度器→ 執行科學認知

任務調度器→ 執行國家挑戰

這就形成了一個閉合的、自我刷新的循環：

政策 → 資源 → 平臺 → 模型 → 任務 → 結果 → 政策

最需要理解的事情

Genesis Mission 不是：

一項政策，

一項融資公告

或者一項學術計劃。

用白宮自己的話說：

“一項類似于曼哈頓計劃的全國性行動。”

這是首次嘗試構建國家級、原生人工智能、持續運行的科學機器——

一種能夠像操作系統一樣運行科學的生命體。

一旦你理解了架構，任務的其余部分就會變得非常清晰。

除了電影之外，你上一次聽到關于曼哈頓計劃的消息是什么時候？