Demis：AI for Science 是十年核心赛道
大家聊AI for Science第一反应都是AlphaFold、AI制药，但Demis说的十年赛道远不止医药，材料科学、新能源、气候科学、核聚变、量子计算，这些领域的机会一点不比医药小，甚至市场空间更大，很多人都忽略了。先说说材料：AI发现新材料有多重要？电池能量密度上不去、芯片卡脖子、高温超导、催化剂，这些本质上都是材料问题，传统方法试错周期是10-20年，AI可以把这个周期缩短到1-2年，现在已经有公司用AI发现了新的电池材料、新的催化剂。然后是能源：核聚变堆的等离子体控制、新型太阳能电池材料、电网优化，AI都在发挥关键作用，ITER和国内的EAST都在用AI做等离子体控制。气候科学就更不用说了，极端天气预测、碳中和路径优化、碳捕捉，都是大课题。我去年看了几十家AI for Science公司，除了一半是做药的，剩下一半分布在材料、能源、化工、航空航天各个方向，薪资水平跟AI制药差不多，核心人才抢得厉害。而且这些方向有个好处：不像生物需要那么深的专业背景，学材料、物理、化学、力学的都能进，纯计算机背景做AI infra、仿真平台的机会也很多。很多人觉得AI for Science离商业化很远，其实不是，AI材料公司已经在给宁德时代、比亚迪供货了，AI能源公司已经在跟电网合作了，只是这些To B的业务不像To C那么有存在感而已。大家不要只盯着AI制药，多看看其他方向，竞争更小机会更多。你们最看好AI for Science哪个细分方向？
发布于 广东
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