余荔、朱政宇：“創(chuàng)世紀計劃”能開啟美國科研“新世紀”嗎？

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導語：11月24日，美國總統(tǒng)特朗普簽署行政令，正式啟動名為“創(chuàng)世紀計劃”（Genesis Mission）的國家級人工智能（AI）科研工程，誓言要在未來10年內(nèi)將美國科研創(chuàng)新的生產(chǎn)力和全球影響力翻一番。這項計劃被特朗普政府視為“自20世紀60年代末至70年代初阿波羅登月工程以來，對聯(lián)邦科研資源最大規(guī)模的調動”。

按照行政令的部署，能源部將建設一個閉環(huán)式人工智能實驗平臺，整合17座國家實驗室的超級計算集群、覆蓋核物理到氣候科學的聯(lián)邦科研數(shù)據(jù)，以及未來的自動化機器人實驗室，推動“AI科研”實現(xiàn)閉環(huán)。分析人士指出，“創(chuàng)世紀計劃”的誕生既是對美國科研體系長期“高投入、低增速”困局的回應，也折射出在中國憑借算法優(yōu)化和工程創(chuàng)新取得突破的背景下，美國在AI競爭上的緊迫感。

本文認為，“創(chuàng)世紀計劃”的核心并非啟動一個新項目，而是對聯(lián)邦科研基礎設施和權力結構進行的一次深度重組，通過建設統(tǒng)一的“美國科學與安全平臺”，把分散在各聯(lián)邦部門、國家實驗室、高校與企業(yè)中的高性能算力、科研數(shù)據(jù)和自動化實驗設施整合進一個“閉環(huán)AI實驗平臺”。這一國家有組織科研模式意在重塑美國科研范式，把科研引向服務國家安全與戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)的任務型體系，借此在未來十至二十年的科學類人工智能競爭中構建兼具規(guī)模性與不可替代性的優(yōu)勢。

但文章同時也強調，這項計劃在快速拉起美國 AI4S 科研閉環(huán)的同時，也呈現(xiàn)出資金來源、治理結構和科研評價三方面的明顯約束。與此同時，人工智能安全監(jiān)管“被弱化”的背景下，大規(guī)模算力擴張與風險治理之間也將面臨新的不確定性。

本文作者

余荔

華南理工大學公共政策研究院（IPP）研究員

朱政宇

南開大學周恩來政府管理學院

前言

2025年11月24日，美國總統(tǒng)特朗普簽署行政命令啟動“創(chuàng)世紀計劃”（Genesis Mission），將人工智能驅動的科學研究（Artificial Intelligence for Science，以下簡稱“AI4S”）議程提升至國家戰(zhàn)略層級。

該計劃在“星際之門”“人工智能行動計劃”等前期重磅政策舉措基礎上，試圖通過國家實驗室的超算設施、聯(lián)邦科學數(shù)據(jù)資源與企業(yè)算力網(wǎng)絡的集中調度，構建覆蓋數(shù)據(jù)獲取、模型訓練與實驗自動化的科研平臺，其目標是在材料、能源、生物技術與核科學等關鍵領域重塑科研流程，使人工智能成為高價值科學問題求解的核心工具，而非主要用于通用內(nèi)容生成的商業(yè)技術。

該計劃類比“曼哈頓計劃”和“阿波羅計劃”，它顯示出，美國在當前全球科技競爭中正通過國家層面的有組織科研來推動人工智能變革科研范式、加速科學發(fā)現(xiàn)并重塑科研生態(tài)，其根本目的在于確保美國在科技、安全和能源等關鍵領域保持全球領先地位。

特朗普的“創(chuàng)世紀計劃”是否能真正開啟美國人工智能驅動的科學研究新世紀，仍需長期制度落實與科研產(chǎn)出效果加以檢驗，其關鍵不確定性在于能否在預算安排、跨州監(jiān)管、數(shù)據(jù)治理與科研共同體適應性等制約條件下實現(xiàn)預期效果。

圖源：美國白宮官網(wǎng)

一、“創(chuàng)世紀計劃”：重構美國聯(lián)邦科研模式？

特朗普此次發(fā)布的“創(chuàng)世紀計劃”（Genesis Mission）行政命令，本質上是以美國能源部（Department of Energy, DOE）為樞紐，對聯(lián)邦科研基礎設施和權力結構進行的一次深度重組，而非簡單啟動一個新項目。

行政令要求以能源部為主導，建設統(tǒng)一的“美國科學與安全平臺”（American Science and Security Platform, ASSP），將分散在各聯(lián)邦部門、17個國家實驗室以及高校、企業(yè)中的高性能算力、聯(lián)邦科研數(shù)據(jù)和自動化實驗設施納入同一數(shù)字平臺中，以形成覆蓋數(shù)據(jù)、算力、實驗體系的“閉環(huán)AI實驗平臺”。

能源部在11月24日的新聞稿中，將該平臺描述為“有史以來最復雜、最強大的科學儀器”，并將任務聚焦于三個核心挑戰(zhàn)：鞏固美國能源主導地位（energy dominance）、推進發(fā)現(xiàn)科學（discovery science）和確保國家安全（national security）。

行政令與能源部公告在表述上高度一致，都將高性能算力、聯(lián)邦科研數(shù)據(jù)資源和自動化實驗體系界定為“創(chuàng)世紀計劃”的三大基礎支柱，通過人工智能系統(tǒng)將其耦合為一套國家級AI科研機器，用于訓練科學基礎模型，支撐機器人實驗室與自動化科研流程，意在十年內(nèi)“使美國科學和工程的生產(chǎn)力和影響力翻一番”，并大幅提高勞動力與科研體系的整體生產(chǎn)率。

美國能源部。圖源：美聯(lián)社

與以往偏重原則性宣示的行政令不同，“創(chuàng)世紀計劃”對推進節(jié)奏、任務分工和優(yōu)先方向作出了異常具體而緊湊的時間安排和任務化設計。

行政令要求：60天內(nèi)提出不少于20項“國家優(yōu)先科技挑戰(zhàn)”，90天內(nèi)完成跨部門協(xié)調并確定首批任務清單，120天內(nèi)拿出跨機構數(shù)據(jù)匯聚方案，240天內(nèi)摸清具備“自驅動實驗室”能力的設施，270天內(nèi)在至少一個平臺上展示應對關鍵科技挑戰(zhàn)的初步運行效果。

在科研組織方式上，計劃以國家實驗室為骨干，明確由橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）、阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory）、勞倫斯伯克利國家實驗室（Lawrence Berkeley National Laboratory）分別圍繞材料與算力、自動化實驗、國家安全與聚變、數(shù)據(jù)與算法等方向分工協(xié)作，開放中子源、加速器、聚變裝置和基因組中心等產(chǎn)生的高價值數(shù)據(jù)，并利用超級計算機與專用云環(huán)境生成合成數(shù)據(jù)，優(yōu)先服務先進制造業(yè)、生物技術、關鍵材料、核能（裂變與聚變）、量子信息科學以及半導體與微電子等六大戰(zhàn)略領域。

白宮與能源部預計，通過在這一平臺上訓練面向蛋白質折疊、聚變等復雜系統(tǒng)的AI模型，并將其直接嵌入機器人實驗室與自動化工作流，前沿科技模擬的運行速度有望提升“1萬至10萬倍”，許多原本需要數(shù)年才能完成的研究可能被壓縮到數(shù)周乃至數(shù)天。

英偉達（NVIDIA）、Anthropic、甲骨文（Oracle）、戴爾（Dell）等企業(yè)已宣布將參與，并為其提供超級計算機與AI基礎設施，這使“創(chuàng)世紀計劃”不僅意味著聯(lián)邦科研基礎設施重構，也是以政–產(chǎn)–學協(xié)同方式打造美國國家AI科研生態(tài)的重要嘗試。

包括伊利諾伊州阿貢國家實驗室在內(nèi)的國家實驗室的超級計算機很可能將被用于“創(chuàng)世紀”任務。圖源：阿貢國家實驗室/Getty

“創(chuàng)世紀計劃”在治理結構上體現(xiàn)出鮮明的國家有組織科研特征。行政令進一步強化了美國能源部和白宮科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）的統(tǒng)籌和協(xié)調權，使聯(lián)邦科研權力重心向國家安全與能源部門集中。

該計劃賦予能源部在數(shù)據(jù)、算力和科研基礎設施上的跨部門整合主導權，要求能源部長在短期內(nèi)提交覆蓋能源、先進制造、生物技術、半導體和關鍵材料等領域的“國家級科技挑戰(zhàn)”清單；

同時明確由白宮科技政策辦公室主任邁克爾·克拉齊奧斯（Michael Kratsios）擔任總協(xié)調人，在聯(lián)邦機構間統(tǒng)一規(guī)劃“創(chuàng)世紀計劃”，由能源部長克里斯·賴特（Chris Wright）負責具體落地執(zhí)行。

與長期由國家科學基金會主導、以同行評審和學術社群為核心的分散式資助模式相比，這意味著美國科研議程的設定在更大程度上將圍繞國家安全、產(chǎn)業(yè)競爭和地緣政治目標重新排列。美國聯(lián)邦科研體系正在從以往的多中心、相對分散的安排，轉向由能源部統(tǒng)籌的統(tǒng)一平臺并承擔多項國家任務的集中模式。

“創(chuàng)世紀計劃”依托人工智能基礎設施，把數(shù)據(jù)、算力和實驗資源納入同一治理框架，使美國聯(lián)邦科研活動在組織方式和運行邏輯上出現(xiàn)新的集中化趨勢，并有望成為美國調整科研體制的重要支點。

行政令和官方解讀反復用到“與曼哈頓計劃相當?shù)木o迫性和雄心”“自阿波羅以來最大規(guī)模的科研資源動員”等表述，強調這是一個歷史級的集中動員工程，而不是普通科研撥款項目。圖源：路透社

從制度效應看，“創(chuàng)世紀計劃”針對的是美國科研體系長期存在的投入增長與產(chǎn)出放緩之間的效率悖論，而非單純擴大科研資源的名義規(guī)模。白宮官方文件承認，在科研經(jīng)費多年持續(xù)增長的同時，新藥批準數(shù)量下降、單位科研成果所需的人力投入上升，傳統(tǒng)以“假設—實驗—驗證”為主鏈條的線性科研模式難以應對當前高度復雜的科學問題。

在此背景下，特朗普政府一方面持續(xù)削減傳統(tǒng)聯(lián)邦科研經(jīng)費——美國國立衛(wèi)生研究院（National Institutes of Health, NIH）和國家科學基金會（National Science Foundation, NSF）先后終止或凍結了超過三千八百項研究撥款，截至2025年11月，NIH約二千五百項撥款中約二十三億美元未支出資金被凍結或終止，NSF超過一千三百項撥款中約有七億美元的未支出資金被削減——另一方面卻將“創(chuàng)世紀計劃”定位為冷戰(zhàn)以來規(guī)模最大的聯(lián)邦科研資源調動。

這一強烈反差說明，特朗普政府并未選擇全面擴大科研投入，而是在推進一場方向明確的資源再分配。經(jīng)費的收縮集中發(fā)生在以首席研究員制度為核心的項目型資助體系上，即以課題負責人（Principal Investigator, PI）主導、周期長且分布分散的傳統(tǒng)科研項目受到壓縮。與此同時，資源被引導至能夠依靠人工智能基礎設施提升效率、并服務國家安全與戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)目標的平臺型與任務型科研模式。

二、“AI for Science”：美國的科技與地緣優(yōu)勢重塑？

特朗普政府一方面意圖把人工智能塑造成新的經(jīng)濟增長敘事和政績載體，另一方面需要回應美國科研效率長期下降引發(fā)的現(xiàn)實壓力和政策層面的關切。

“創(chuàng)世紀計劃”明確提出，要在十年內(nèi)顯著提升美國科研創(chuàng)新的生產(chǎn)率，把AI塑造為未來經(jīng)濟增長的核心引擎。此行政令的更深層動因還源于中美在人工智能領域愈發(fā)激烈的競爭，其中算力基礎與科學模型研發(fā)成為主要焦點。

近年來，中國本土大模型在硬件條件受限的情況下仍取得顯著進展，使美國政策界逐漸認識到，僅依賴對華高端芯片出口管制，難以確保長期技術優(yōu)勢，美國必須在新的技術方向上重新確立主動權。“創(chuàng)世紀計劃”據(jù)此將重點從面向消費領域的大語言模型轉向服務于物理、化學、能源與生物制造等方向的科學基礎模型，意圖依托美國在超級計算能力和高質量科研數(shù)據(jù)方面的長期積累，構建兼具規(guī)模性與不可替代性的“算力與數(shù)據(jù)”優(yōu)勢。

在這一架構下，美國國家實驗室所掌握的高能物理、材料科學、氣候觀測、基因組等大型科研數(shù)據(jù)集具有高度稀缺性。在特朗普政府看來，只有擁有相近科研設施布局與長期數(shù)據(jù)積累的發(fā)達經(jīng)濟體，才有可能進入同一競爭層級；而這一差異將為美國在未來十至二十年的人工智能競爭中重新確立領先位置提供可利用的條件。

美國專利商標局近日發(fā)布了新的指導方針，概述了在人工智能的幫助下創(chuàng)造的發(fā)明何時可以獲得專利。圖源：路透社

“創(chuàng)世紀計劃”在美國國內(nèi)產(chǎn)生的影響主要體現(xiàn)在科研模式的工業(yè)化推進和科研資源配置方式的進一步集中。這項計劃推動人工智能介入實驗環(huán)節(jié)，通過建立高度自動化的閉環(huán)系統(tǒng)，提高藥物研發(fā)、材料設計和聚變能研究的迭代速度，使科研活動更接近連續(xù)生產(chǎn)的模式。

與此同時，能源部及其國家實驗室體系在科研資源管理中的地位進一步凸顯，承擔關鍵算力和核心數(shù)據(jù)的機構將獲得更大的議程設置能力，依賴傳統(tǒng)資助渠道的高校與研究人員在資源獲取中的相對優(yōu)勢可能有所減弱。

“創(chuàng)世紀計劃”的推進也伴隨著能源與監(jiān)管層面的新挑戰(zhàn)。在國際能源機構（IEA）的最新預測中，全球數(shù)據(jù)中心的電力消耗將在2024年至2030年期間以年均約15%的速度增長，到2030年整體耗電量預計將達到約945太瓦時，這一規(guī)模接近中等發(fā)電國家的年度發(fā)電量。

IEA同時指出，屆時數(shù)據(jù)中心用電將占全球電力消耗的近3%，主要增長動力來自人工智能相關算力需求的快速擴張。人工智能模型的擴展對電力系統(tǒng)形成額外壓力，短期內(nèi)電價和能源結構可能受到影響。與此同時，特朗普政府早前弱化人工智能安全監(jiān)管，使科研系統(tǒng)在數(shù)據(jù)安全、模型可靠性和責任劃分方面缺乏清晰框架。在這一背景下，大規(guī)模算力擴張與監(jiān)管不足并存，科研體系在技術推進與風險治理之間面臨新的不確定性。

圖為2020-2030年全球數(shù)據(jù)中心電力消耗。全球數(shù)據(jù)中心耗電量在2020—2030年持續(xù)快速上升，其中加速服務器（主要用于AI計算）增長最快，成為整體能耗攀升的核心驅動力。圖源：IEA

回溯時間軸，可以清晰看到特朗普政府的政策邏輯連貫性：

特朗普重返白宮后不久即通過行政命令廢除拜登政府的多項AI安全監(jiān)管政策，提出要消除美國AI領導地位的“障礙”；

隨后發(fā)布“美國AI行動計劃”，強調放松監(jiān)管、加大基礎設施投資、在國際競爭中保持領先，并通過“星際之門”計劃提出五千億美元級別的全國算力網(wǎng)絡構想，同時推動對沙特的大規(guī)模芯片和技術出口，塑造以美國為核心的全球AI產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡。

“創(chuàng)世紀計劃”成為這一系列動作的集中升級版，通過將聯(lián)邦科研資源打包為一個宏大的國家級計劃，特朗普既向科技界釋放“重視創(chuàng)新”的政治信號，也為國內(nèi)經(jīng)濟和科技政策提供了一個可以反復強調的標志性工程。

2025年7月23日，星期三，美國總統(tǒng)特朗普在華盛頓特區(qū)安德魯·W·梅隆禮堂舉行的白宮人工智能峰會上發(fā)表講話。圖源：白宮官方照片

“創(chuàng)世紀計劃”將在國際層面推動全球AI競爭從消費互聯(lián)網(wǎng)領域轉向圍繞改造物質世界的AI4S博弈，并強化美國在資本、技術和聯(lián)盟網(wǎng)絡上的組合優(yōu)勢。

美國一方面通過對高端AI芯片的出口管制減緩競爭對手的算力擴張，另一方面借助與沙特等國家的資本合作，引導上萬億美元級資金流向本土芯片企業(yè)、云服務商和AI公司，把盟友資金與美國技術能力綁定在同一生態(tài)。

“創(chuàng)世紀計劃”依托國家實驗室體系和聯(lián)邦科研數(shù)據(jù)構建的科學人工智能能力，將為美國相關產(chǎn)業(yè)生態(tài)提供通用基礎模型和關鍵算法支撐，在已有優(yōu)勢基礎上進一步擴大其在高端技術和產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的領先幅度。

對于其他國家而言，這意味著科研體系可能面臨新的分化：一部分國家被卷入以美國為中心的科學AI基礎設施網(wǎng)絡，更多國家則在算力、數(shù)據(jù)和人才三方面被鎖定在產(chǎn)業(yè)鏈低端。

由此可見，“創(chuàng)世紀計劃”在政策表述上強調加速科學發(fā)現(xiàn)，而在實際效果上則指向對未來科技競爭格局的重新塑形，通過確立誰能夠獲得高端算力和關鍵科研數(shù)據(jù)，間接界定了哪些國家和機構有能力參與下一輪由人工智能推動的物質世界改造進程。

三、AI4S發(fā)展的約束與展望

“人工智能驅動的科學研究”（AI4S）被視為繼實驗范式、理論范式、計算范式和數(shù)據(jù)范式之后的第五科學范式，其核心在于將人工智能深度嵌入科學研究的全過程，通過智能算法、大數(shù)據(jù)分析、大模型與自動化推理改寫知識生產(chǎn)的邏輯基礎。

AI4S不僅提供更高效的科研工具，也意味著科學認知方式的重構，它推動科研從傳統(tǒng)的線性流程邁向非線性與并行化的發(fā)現(xiàn)模式，以智能化、自動化、跨學科融合與人機協(xié)同為基本特征，其本質上它是一種知識生產(chǎn)體系的重塑，體現(xiàn)為人工智能與科學研究的雙向賦能。

隨著這種范式加速成熟，大學作為傳統(tǒng)知識生產(chǎn)中心的地位將受到深刻沖擊，變化并不止于計算能力的提升或數(shù)據(jù)處理效率的改善，而是一場關于知識如何被發(fā)現(xiàn)、驗證與確立的根本性變革。

據(jù)此，“創(chuàng)世紀計劃”可被理解為特朗普政府以國家有組織科研推進AI4S并嘗試構建科研閉環(huán)的旗艦工程。美國國家核安全管理局局長布蘭登·威廉姆斯（Brandon Williams）表示，“創(chuàng)世紀計劃”將“體現(xiàn)美國最杰出的創(chuàng)造力，將科學和創(chuàng)新轉化為安全”。

然而，這一模式在快速拉起美國AI4S科研閉環(huán)的同時，暴露出資金來源、治理結構和科研評價三方面的明顯約束。

首先，“創(chuàng)世紀計劃”在行政命令層面并未匹配同等規(guī)模的新增預算，美國能源部需要在既有撥款框架內(nèi)調劑資源，還要依賴英偉達（NVIDIA）、超微半導體（AMD）、惠普企業(yè)（HPE）以及云服務商的投資協(xié)作，這種強依賴公私合營的設計會放大利益博弈，也給長期、基礎性課題帶來不確定性。

美國聯(lián)邦政府與州之間缺乏一致預期，進一步削弱計劃的執(zhí)行基礎。特朗普政府倡導輕監(jiān)管，部分州則傾向加強人工智能與算力基礎設施的審查。此前“星際之門”計劃和“人工智能行動計劃”在地方層面就遭遇環(huán)保抗議、電力負荷不足和審批程序受阻。路透社披露白宮一度考慮以行政手段限制州級監(jiān)管，但因阻力過大而暫緩。“創(chuàng)世紀計劃”在全國范圍內(nèi)鋪開，仍取決于能否解決地方能源能力不足、基礎設施承載力有限和地方監(jiān)管傾向分化等問題。

科研范式自身也存在難以回避的挑戰(zhàn)。國家實驗室被要求開放數(shù)據(jù)和共享算力，但實驗數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質量差異大，難以快速整合成可直接訓練科學基礎模型的高質量語料。科研智能體的引入使科研資源更容易向可標準化、可量化的課題集中，而原創(chuàng)性強、周期長、目標不明確的探索性研究可能被邊緣化。

總部位于倫敦的人工智能安全非營利組織ControlAI創(chuàng)始人安德烈亞·米奧蒂（Andrea Miotti）指出，“創(chuàng)世紀計劃”若能真正賦能一線科研人員，在材料、能源、生物等前沿方向取得可驗證成果，則具備成功條件；如果主要作用是為大型科技公司開發(fā)高算力模型提供公共資源支持，則可能強化產(chǎn)業(yè)風險并削弱科研體系的獨立性。

計劃的外部環(huán)境同樣存在動蕩因素。技術路徑和應用前景在業(yè)內(nèi)爭議明顯，關于人工智能泡沫的討論影響資本投入節(jié)奏，科研市場開始轉向謹慎。“創(chuàng)世紀計劃”釋放了特朗普政府長期押注人工智能的信號，強化科研和工業(yè)應用的重要性，但無法單靠政策指令穩(wěn)定市場預期。美國以民營企業(yè)為主體的數(shù)據(jù)生態(tài)對知識產(chǎn)權和商業(yè)機密依賴程度高，聯(lián)邦推動數(shù)據(jù)整合與成果共享，仍需面對數(shù)據(jù)安全、發(fā)明權歸屬等尚未厘清的法律問題。

美國基礎設施的承載能力也難以在短期內(nèi)匹配數(shù)據(jù)中心擴張需求，大規(guī)模算力建設對當?shù)仉娋W(wǎng)、水資源和能源成本的影響尚未得到有效化解。算力迭代速度過快也可能造成資產(chǎn)折舊和資源錯配，使平臺建設的長期成本進一步增加。這意味著“創(chuàng)世紀計劃”在呈現(xiàn)國家組織模式下推進AI4S的可行路徑的同時，也不斷顯示出國家主導型科研體系所面臨的現(xiàn)實約束，為后續(xù)理解其成效與局限提供了必要的參照背景。

歐盟的“人工智能大陸行動計劃”（AI Continent Action Plan）以及該行動計劃的后續(xù)配套舉措和具體執(zhí)行步驟“應用人工智能戰(zhàn)略”（Apply AI Strategy）和“科學人工智能戰(zhàn)略”（AI in Science Strategy），構成另一種AI4S道路：不以單一國家工程為抓手，而是通過制度設計、科研網(wǎng)絡和算力支持，緩慢塑造一個“AI大陸”。

歐盟一方面意圖通過應用AI戰(zhàn)略推動醫(yī)療、能源、交通、農(nóng)業(yè)、公共部門等十一類關鍵行業(yè)形成“AI優(yōu)先”的問題求解范式，配套行業(yè)旗艦項目、數(shù)字創(chuàng)新中心改造、中小企業(yè)扶持和AI技能學院培養(yǎng)復合型人才；另一方面設想通過科學AI戰(zhàn)略設立歐洲科學人工智能資源中心RAISE（Resource for AI Science in Europe），把分散在各成員國的算力、數(shù)據(jù)、人才和經(jīng)費匯聚為虛擬研究機構，在“地平線歐洲”（Horizon Europe）框架下，為科研AI工廠投入約六億歐元算力投資，試圖把RAISE打造為類似“AI版CERN（即歐洲核子研究中心）”的長期科研基礎設施。

這一路徑以科研卓越與可信賴人工智能為基本原則，將倫理要求、透明性標準及《人工智能法案》所確立的監(jiān)管框架納入科研流程，通過年度科學AI峰會、AI觀察機制以及成員國間的協(xié)調平臺，推動科研機構、初創(chuàng)企業(yè)與公共部門圍繞數(shù)據(jù)空間和歐洲開放科學云建立穩(wěn)定的跨國合作體系。

由惠普企業(yè)公司旗下子公司參與設計的Aurora超級計算機本月在伊利諾伊州萊蒙特（芝加哥郊外）的阿貢國家實驗室亮相。圖源：紐約時報

日本近期通過文部科學省（MEXT）與日本科學技術振興機構（JST）聯(lián)合發(fā)布的《AI for Science·概念與方向性》報告，系統(tǒng)提出以人工智能推動科研模式革新的國家戰(zhàn)略藍圖。

報告將當前人工智能的發(fā)展劃分為基礎原理的進步、可信賴AI的建設以及以AI4S為代表的科研轉型三大趨勢，強調AI正在從科研輔助工具演化為能夠自主推進研究流程的主體。日本將AI4S分為支持型與自主型兩類，前者圍繞學術調查、科學發(fā)現(xiàn)和同行評審等環(huán)節(jié)展開，后者則能夠在物理、生物、醫(yī)藥、化學和材料等領域自動執(zhí)行從假設生成到實驗驗證的完整科研循環(huán)，具備推動科研體系發(fā)生顛覆性變化的潛力。

報告提出“AI4S的三重循環(huán)”模型，將AI嵌入科學推理、學科內(nèi)部仿真迭代和科研評估、出版、政策制定等社會層面的系統(tǒng)運作中，并把人才培養(yǎng)視為戰(zhàn)略實施的核心，通過構建AIP中心協(xié)作網(wǎng)絡、強化博士與青年科研人才支持、推動高校課程改革、建設產(chǎn)學合作再教育體系以及布局半導體與統(tǒng)計人才計劃，形成覆蓋教育、科研與產(chǎn)業(yè)的復合人才體系。

日本政策界認為，AI4S的核心目標在于以人工智能重塑知識創(chuàng)造流程，通過實驗自動化、數(shù)據(jù)整合與智能決策，形成“人機共進”的科研生態(tài)，推動日本邁向以AI為核心動力的科研新階段，并建設成為全球最有利于發(fā)展與應用人工智能的國家。

圖用“AI有多自主”和“AI能否跨領域通用”兩個維度，展示了科研AI從實驗室自動化、物理實驗AI、自主實驗室一路發(fā)展到具備科學家能力的AI，再走向未來的通用人工智能與超人工智能的整體演進路徑。圖源：日本科學技術振興機構（JST）

由此可見，在新一輪AI4S國際競爭中，美國“創(chuàng)世紀計劃”意圖在大致十年時間框架內(nèi)，通過國家級平臺把算力、數(shù)據(jù)資源和實驗基礎設施整合進相對封閉的科研循環(huán)體系，而歐盟和日本則更強調在更長周期內(nèi)完善人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)治理和跨國科研合作等制度性條件，將科學基礎模型建設為嵌入既有科研體系的通用科研基礎設施，而不是某一單一國家工程的中心項目。

以科研生態(tài)為中心的AI4S設計在減少政治搖擺和資本短期化影響方面具有一定優(yōu)勢，但同樣面臨算力、執(zhí)行能力和激勵強度的現(xiàn)實限制。盡管歐盟的“歐洲人工智能科學資源中心／資源庫”（Resource for AI Science in Europe,RAISE) 進入試點階段、日本文部科學省主導的AI4S框架也在推進相關布局，但在經(jīng)費規(guī)模、算力基礎與科研設施集成度上，仍難以與美國依托“創(chuàng)世紀計劃”整合國家實驗室體系與企業(yè)資本的模式相匹敵。

歐盟內(nèi)部科研體制、數(shù)據(jù)政策和產(chǎn)業(yè)結構差異顯著，統(tǒng)一的科學AI戰(zhàn)略在落地過程中不可避免出現(xiàn)節(jié)奏不一致的問題，嚴格的合規(guī)要求也可能壓縮中小科研團隊探索前沿AI4S方向的空間。

日本雖然提出支持型與自主型并行的AI4S路線圖，但其科研體系長期以精細分工、機構獨立性高和預算分散為特征，在應對大模型訓練、科研數(shù)據(jù)整合和自主實驗體系建設等方面仍受到算力規(guī)模不足、人才投入有限和機構協(xié)作成本較高的制約。

對其他國家而言，美國、歐盟和日本的AI4S實踐共同呈現(xiàn)出一個清晰信號：依托數(shù)據(jù)整合和科學基礎底座構建智能科研設施和閉環(huán)已成為各國科技競爭的新前沿，但真正決定成敗的，不是口號中的“新曼哈頓計劃”或“AI新大陸”，而是能否在長期穩(wěn)定的投入下，把國家任務、科研自由和開放合作之間的關系處理好，讓AI在具體學科中產(chǎn)生不可替代的原創(chuàng)發(fā)現(xiàn)，而不是停留在堆砌算力規(guī)模、模型參數(shù)和平臺數(shù)量的數(shù)字游戲。

*本文系國家社科基金一般項目：大科學時代研究型大學“有組織科研”模式創(chuàng)新與績效評估研究（BFA230094）的階段性成果

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*本文作者：余荔 華南理工大學公共政策研究院 研究員

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朱政宇 南開大學周恩來政府管理學院

IPP公共關系與傳播中心

審校｜劉 深

排版｜周浩鍇

終審｜劉金程

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