特朗普的“创世纪计划”许诺了怎样的未来？

最近全球科技竞争的赛道上，一则重磅消息出来！

特朗普政府启动了“创世纪”这个项目，开始了一场对标二战时造原子弹的“曼哈顿计划”同级别的豪赌。

白宫给这个AI科研大招起了个正式名——“美国创世纪计划”（US Genesis Mission），可以看得出来，目标特别直接，甚至有点狠。

计划让AI从头到尾参与科研，从想科学问题、设计实验，到分析数据，都包圆，并希望直接打造出能加速搞发明的“AI科学家”，从而加速科研创新。

项目刚宣布，第二天美国能源部管科学的副部长达里奥·吉尔（Darío Gil）（他同时也是这个项目的负责人），就拉着斯坦福大学的凯瑟琳·莫勒教授，在顶级期刊《科学》（Science）上发文表态。

他们把核心想法说得很明白：“如果让AI加速科研，应该全球科研圈都参与”。

并特别强调：好的科研得从有价值的讨论和靠谱的问题开始，AI真正的用处不是帮着写论文摘要这种小事，而是能搞出实实在在、能验证的科学成果。

看样子，这次美国是要造全球科技界的：AI原子弹。

所以也就直接对标二战时期的核武器研发计划：曼哈顿计划。

这是继《AI行动计划》之后，美国的又一记重拳。

这个被直接拿来跟造原子弹类比的“AI版曼哈顿计划”，除了计划把美国的科研和工业力量全调动起来，也要联合另外17家国家实验室的顶尖科学家们。

目前，微软、IBM、OpenAI这些科技大厂，还有斯坦福、加州大学这类名校也都加入了，并计划将国家实验室的设备、企业的数据库、连国防系统的计算能力和数据资源，全都打通共用。

就像白宫文件里写的，最终就是要练出“科学专用AI模型”和能自己干活的科研AI，让AI成为科研的核心帮手。

《科学》杂志的文章里画了个路线图：要是把AI放进“想问题—设计实验—拿数据—分析结果”这一整套科研流程里，搞科研的效率能上一个大台阶。

在白宫看来，这绝非单纯的技术探索，把AI真正嵌入科研工作流，是一个国家级生产力问题。其核心逻辑是让每位人类科学家都拥有一位“能力爆表的AI搭档”，让“它”去锁定那些足以颠覆行业却一直未能解决的硬核难题：

核聚变领域用AI驯服比太阳核心更炽热的等离子体，实现毫秒级实时控制；
材料科学领域开发能精准预测分子动力学的模型，开启全新发现路径；
量子前沿加速算法突破以破解当前无解的科学顽疾。

简而概之就是先挑最硬的骨头，再让AI攻坚，成为这场计划的破局思路。

科研的成功，始于提出正确的科学问题。

第一个问题

AI的未来远不止大语言模型？

AI科研的燃料，终究是数据。

比如蛋白质数据库（PDB）的成功早已印证这一点——正是这个生物医学领域首个开放数据平台，支撑起蛋白质结构预测的革命性突破。

其中，美国的 RCSB 蛋白质数据库专门承担大型生物分子（包括蛋白质、DNA 及 RNA）三维结构数据的归档管理工作。

这些珍贵数据堪称基础生物学、健康医疗、能源及生物技术等多个领域开展研究与教育工作的核心基石，为相关领域的创新发展注入源源不断的动力。

而这一成就背后，是数十年如一日的对先进光源等实验工具的投入，以及对数据开放共享体系的搭建。

所以现实挑战也远比想象中复杂。

不可否认，像；

薇拉·鲁宾天文台（Vera C. Rubin Observatory）
先进光子源（Advanced Photon Source）
大型强子对撞机（Large Hadron Collider）

这些大科学装置，通过输出丰富且结构相对规范的数据，为AI在科研领域的应用打下了坚实基础。

但真正的科研世界，远不止这些“干净的”大装置数据，在更广泛的研发体系里，数据往往呈现出碎片化、无序化的特征：

它们分散在不同实验室、企业和部门的存储载体中，形成了一个个独立的“数据孤岛”；
数据格式五花八门，各机构的标准更是各说各话，缺乏统一的对接基准；
大量数据存在元数据缺失的问题，连“这是什么数据”“数据是怎么来的”都无从考证。这些先天不足的数据，对依赖规范输入的AI来说，几乎是“无可用价值”的。

为此，美国推动一场科学家、美国国家机构以及各方利益相关者通力合作的协作：既要清洗存量数据使其“AI就绪”，更要建立统一标准，让未来数据从诞生之初就具备被AI高效利用的属性，且易于获取。

同时，这场变革所需的计算基础设施同样野心勃勃！

下一代科学家需要；

打通百亿亿次级（E级）高性能计算、专用AI芯片、量子超级计算机
安全云网络、按需云计算能力以及海量数据集存储整合在一起的计算基础设施。
链接传感器和控制器等设备，以及这些设备上的专用人工智能算法，实现实时数据采集和对实时实验的控制。

除了通用的、基于语言的人工智能之外，专用模型还将人工智能的学习能力与基于物理和化学自然规律的传统模拟的物理预测能力绑在一套系统里，成为一种新的混合模型。

至关重要的是，这些模型将增强而非取代已获信任的现有科学模型，它将成为未来经典科学模型的左膀右臂！

它可以用于来验证或纠正人工智能生成的结果。在这样的混合模型下，未来科学发现的周期将被大幅压缩，因为每次人工智能分析产生的数据都会形成一个自我强化的改进循环。

简单来说就是；

它既能从数据中学习
又具备透明可解释的推理能力
可有效规避神经网络的“黑箱综合症”

在医疗、军事等高危领域更具应用价值。

并且，AI 要成为科学家的可靠搭档，其成果必须严谨可验证，数据、方法、代码等需全公开接受监督。这需全行业联动（研究人员、科研机构、学术期刊乃至资助机构），共推开源模型、标准化工具及 “开箱即用” 数据的普及。

下一代科学家，呼唤的是一种集大成者的计算基础设施！

第二个问题

计算机最终能否超越人类智能？

如果可以，又该如何实现？

今年早些时候，华盛顿特区的美国人工智能促进协会（AAAI）询问其成员，目前人工智能系统中的明星技术“神经网络”是否足以实现这一目标“

绝大多数成员表示否定。

《自然》（Nature）同期社论指出，更关键的突破方向，在于打破大语言模型的局限；将神经网络的学习能力与传统物理模拟的精确性结合，打造“神经符号AI”，可能是迈向人类级智能的关键。

数十年前，符号系统曾是人工智能领域的绝对领跑者。

但进入 2010 年代初，它们被灵活性更强的神经网络远远超越 —— 这类擅长从海量数据中学习的 AI 模型，正是大语言模型（LLMs）及 ChatGPT 等应用的技术根基。

如今，计算机科学界正全力推动新旧技术的深度融合，“神经符号人工智能（Neurosymbolic AI）” 已成为领域内最热门的概念。

美国马里兰大学帕克分校的计算机科学家布兰登·科尔洛夫（Brandon Colelough）在学术论文中记录了这一概念的迅猛发展；

数据显示人们对神经符号AI的兴趣在2021年左右出现激增

神经网络在 AI 领域的「不健康垄断」终被打破，这让不少研究者松了口气 —— 神经符号 AI（Neurosymbolic AI）通过深度融合神经网络与符号系统，正成为通向通用人工智能（AGI）的关键路径。

这种 AI 既能像人类一样推理、实现跨情境知识迁移，又因符号系统的透明可解释性，规避了神经网络的「黑箱综合症」（Black box syndrome），在军事、医疗等高风险决策场景中极具应用价值。

目前神经符号 AI 已涌现谷歌 DeepMind 的 AlphaGeometry 等成功案例，主要通过三种路径融合两者优势：用符号技术优化神经网络（如 AlphaGeometry）、用神经网络优化符号算法（如 AlphaGo）、在工作流中嵌入符号系统（如 PAL 模型）。

但这一方向仍存争议：IBM、马库斯等表示支持，图灵奖得主萨顿、Meta 杨立昆等则持反对态度，同时还面临技术简单拼凑无效、人类常识难编码、需 AI「元认知」统筹及全新硬件支持等难题。

正如马里兰大学计算机科学家 William Regli 所言：「你实际上是在构建某种双头野兽」。其短期目标是打造高效融合的「AI 指挥者」，在人类指令下自动协调文献检索、假设生成、实验设计、数据分析等科研全流程；长期则期望 AI 能自主创造新符号与规则，发掘人类未察觉的知识并反向赋能人类。

第三个问题

美国在许诺怎样的科技未来？

同一时间，《科学》与《自然》两大顶刊同时以社论为AI科研盖章；

AI参与科学发现已被写进国家级议程；
而人类与AI在知识生产上的分工，正成为亟待公共讨论的时代命题。
AI在公共讨论的门槛也在变高

目前，研发投入占美国GDP的3.5%，而这台强大的经济引擎所产出的回报，未来将远远超过投入成本。AI加速科学的引擎，同时需要公私两股资金的合力注入：联合投资算力基建、搭建数据共享框架、针对能催生AI新范式的难题展开协同攻关。

作为放大科研投入价值的核心杠杆，芯片与算力巨头已率先以行动响应；英伟达、AMD、惠普企业等已敲定在国家实验室共建核心设施；阿贡国家实验室与英伟达、甲骨文的合作更进入实操阶段，正联手打造下一代AI超算系统，这与能源部“60天列出20项国家级科研挑战、9个月完成首个挑战平台验证”的紧迫时间表形成呼应。AI巨头OpenAI则精准瞄准数据安全痛点，为至少两家国家实验室定制部署本地模型，实现涉密数据的安全处理，既规避了监管空白隐患，也践行了行政令中数据合规的要求。

当白宫将 “AI 科学家” 直接锚定国家级战略核心，这场颠覆性科研革命，已然从边缘话题强势霸占全球视野 C 位，这就是美国在全新科技大发现时代，向世界抛出的终极许诺。

伊利诺伊州阿贡国家实验室在内的国家实验室的超级计算机

最后一个问题

这对普通人意味着什么？

就像上世纪 “太空竞赛” 掀起的科技浪潮那样，对普通人来说，这场国家级科研革命的影响，终将穿透宏大叙事，渗透到生活的每一个毛孔：新药研发周期可能从数年压缩至数月，罕见病患者或将迎来 “救命曙光”；更环保的新材料、更高效的新能源、更智能的新工艺，会持续重塑我们的出行、居住与消费体验；教育与科研领域更将迎来范式转移，让前沿创新触手可及。

这一战略的价值，绝不会仅仅止步于科学界，它将辐射至整个全球的经济体，它将大幅提升科研的生产力与影响力，引爆创新，驱动经济增长，最终造福人类生活。

一场席卷全球的科研与产业终极博弈，正以前所未有的烈度轰然加速！