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2 @* s g( I2 R; p: P: V0 u近日，美国能源部科学副部长 Darío Gil 在一份报告里使用了“战略竞争对手”这一短语。这份报告的题目叫《Genesis Mission Frameworks for AI-Accelerated National Breakthroughs》，发布于几天前的 2026 年 9 月 25 日。Darío Gil 在报告开篇写道，AI 一定会改变科学以及工程，真正的问题在于是美国会领导这场变革，还是把它让给战略竞争对手国家。报告随后提出了三个优先的科技方向，分别是生物、聚变能源和磁体自主。
3 [: w! k1 v: I/ `8 D先来看看这份报告的基本盘，Genesis Mission（创世纪） 是一个国家级的计划，把美国能源部下属的国家实验室以及产业界、学术界、联邦机构、国际伙伴和慈善组织拉到一起，建立一个统一的科学 AI 平台。
4 r2 B) M* t, G* R8 f6 z8 G% @" O这个平台能够连接高性能超级计算、AI、量子系统和实验设施，目标是加速科技突破，应对 33 个美国的国家科技挑战，涵盖了从聚变能源到儿童癌症。报告表示，要把美国 17 个国家实验室的处理能力和科学界的人才与好奇心结合起来，让未来的科学发现不再受限于人工试错。
! R" I9 e% `" N9 S7 @3 N B整体来看，这份报告主要涉及到三个方向。第一个方向就是生物，报告表示几十年来，人类读取基因密码的能力一直都能超过解读和改造它的能力。委员会方面认为，一个专门的 AI 与生物学结合的行动将能够弥合这个差距，把生物学从观察性科学变成一个可预测、可工程的学科。! f @- V) o) K& |
报告引用了这样一个分析预测，预计到 2050 年全球生物经济规模可能达到 10 万亿美元。报告还描述了一些具体的突破可能性，包括让微生物把二氧化碳转化为具备成本竞争力的航空燃料，并且第一批就要成功；以及在九个月之内为以前无法成药的癌症基因设计出来疗法。
0 J. W4 n: _6 R% s, x! q' c第二个方向为聚变能源，此次报告把聚变称为是终极能源。控制燃烧等离子体是一个横跨了空间和时间等六个数量级的工程难题。报告探讨了如何使用 AI 把这些基础不确定性转化为一个可解决的工程挑战。
/ ] m: ~% e3 f6 p! R4 a使用 AI 指导工程决策、实时预测过热反应，对于加速实现如下目标是至关重要的，那就是在 2030 到 2035 年之间把一座可运行的美国聚变试点电站顺利接入电网。此次报告认为，大幅加快设计的周期，将有助于获得一种强大的能源来驱动经济发展。2 Z2 \$ z+ V; V; y
第三个方向是磁体自主，报告认为关键稀土永磁体对于电动汽车、国防系统以及风力涡轮机至关重要，而美国目前严重依赖单一的外国供应链。为了解决这方面的脆弱性，委员会提议应该开展一项为期五年的紧急 AI 任务，利用建立一个闭环的国内学习系统来实现磁体主权。
& S( j. t. i) ~8 R+ a7 U4 w* I报告描述了详细做法，使用 AI 搜索数百万种的材料组合，有可能能够帮助发现绕过稀有和难以获取矿物的高性能磁体配方。与此同时，在美国国内制造线上部署智能 AI 传感器，并打造自动化的回收系统，能够从美国境内的废弃电子产品中回收和再利用关键材料。
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5 E* c Y5 M$ e {) r) @8 }2026 年 7 月 22 日，美国能源部长克里斯·赖特在首届创世纪计划峰会上公布首批 278 个入选项目，这批项目从超过 5,000 份申请中选出，创下美国能源部历史最高纪录。白宫当天宣布，整个计划的联邦投入扩大至超过 50 亿美元。 ! Y5 a3 H5 x, ?
首批 278 个项目中，87 个由美国国家实验室牵头，168 个由美国大学牵头，19 个由美国企业牵头，另有 4 个来自非营利机构。共有 342 家机构参与，包括美国的 16 个国家实验室、142 所大学、157 家企业，项目覆盖美国全部 50 个州。8 x2 z) Z; V' S& \$ ?3 X- C |4 I8 }
资助采用两阶段模式，第一阶段持续 9 个月，每个项目获得 50 万至 75 万美元支持，通过评估后可申请第二阶段数年期资助，金额最高可达 1,500 万美元。目前规模最大的单项资助是一项为期三年、总额 6,000 万美元的核能研究。 - n5 p; R) e; T* o
2026 年 8 月 7 日，美国能源部又宣布启动 Genesis Open Models Initiative，计划联合企业、国家实验室和学术机构，开发一系列面向科学研究的开放权重基础模型。首个模型 Genesis-Science-1 由能源部与美国开放模型公司 Arcee AI 联合开发。( G, ~. t( ?8 t l% d
美国能源部对它的描述几乎没有强调参数规模，而把重点放在科研工作流上。它需要处理的工具包括 Python、Fortran、C/C++，MPI 和 OpenMP 等并行计算框架，以及 CUDA、HIP、命令行工具和计算任务调度系统。一个成功的任务，从制定方案一路执行到最终报告，如果工具报错或者结果与预期不一致，模型还需要修改方案、恢复任务并继续推进。
: A& l5 j. N9 V# j9 x站在中国立场来看这份报告的话，有几个点是值得留意的。
( k" W5 [0 h' h+ I4 c* _首先，报告明确把美国科学 AI 平台的建设上升为国家战略，由美国能源部科学副部长亲自署名，调动 17 个美国国家实验室参与。这种较大的组织力度说明，AI for Science 已经进入美国国家间竞争的范畴，不再只是科研实验室里的研究课题。
+ v3 u. j% l8 b' }& N& O7 z其次，报告选择的三个科技方向，都对应着中国同样在重点布局的科技领域。生物经济、聚变能源以及稀土永磁材料，中国在这些方向上都有长期的投入以及积累。美国在这份报告里提出的目标，某种程度上是对这些科技领域竞争态势的一种回应。
. M0 X+ q/ F; L& L1 g再次，此次报告里提到的磁体主权，非常值得关注。中国在稀土开采、分离以及永磁体制造上拥有完整的产业链优势，美国提出五年内建立闭环的美国国内学习系统，目标其实就是降低对于中国供应链的依赖。因此，这不是一份纯粹的科研报告，它的背后有着清晰的产业竞争意图。9 h! X6 {- y* P) a* ~3 y
对于 AI for Science 的竞争来说，本质上是一种科研范式的竞争。之前科学发现依赖假设、实验、验证的循环，每一步都需要真人的判断和操作。假如 AI 能够加速这个循环，就能把试错成本降下来，把科研实验设计的速度提上去，那么在同样的时间周期里，谁掌握了这套工具，谁就可能产出更多的科学成果以及技术突破。美国能源部的这份报告，正是要把这套工具变成美国国家能力。8 q* A3 A; s2 ?6 D. K! e) n: P" n
众所周知，中国在 AI for Science 领域同样有布局。中国科学院、各个国家实验室以及一批高校都在推进相关工作，AI 在材料计算、蛋白质结构预测、药物筛选等方向的应用成果也在积累。0 M( f0 n" U0 V6 S$ o1 V* m3 J) t( t
那么，如何把分散的力量加以进一步整合，如何在关键方向上形成一条从基础研究到工程验证的完整链条，也是“创世纪”计划值得关注的地方。科学 AI 平台的比拼，最终竞争的是谁能把算力、数据、模型和实验设施更高效地连起来，同时也比的是谁能更快地把计算能力转化为真实的科学发现。, y5 q. _/ m( \% l0 N
回到 Darío Gil 在报告里写下的那个问题，美国到底是会领导这场变革，还是把它让给战略竞争对手那里。这个问题的最终答案，取决于未来几年各方的实际投入以及工程推进。
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# }3 m3 x3 J7 Z3 K4 W x8 @参考资料：https://www.energy.gov/science/articles/genesis-mission-frameworks-advancing-frontiers-american-discoveryhttps://www.energy.gov/science/listings/news-archiveshttps://www.hpcwire.com/off-the-wire/genesis-mission-report-examines-ais-role-in-fusion-and-biological-designhttps://www.newswise.com/doescience/genesis-mission-frameworks-advancing-the-frontiers-of-american-discovery
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k: y$ X4 [) Q, M据说今年AI公司，中秋100K过节费。
" ]. [( }1 t! s- f) H( Z, T我们比较少15K |
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发表于 2026-9-30 16:52:29
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