Demis：AI for Science 是十年核心赛道
Demis（Hassabis）最近在 Royal Society 那场把"AI for Science 是未来十年核心赛道"又抬出来，跟前面"AGI 物种级转型""2030 AGI 落地"那是同一人的两套叙事——一套讲终点（AGI），一套讲这十年 AI 先啃哪块（Science）。AlphaFold 诺奖 + Isomorphic Labs 那条药管线已经给他这张牌做了信用背书，不是空喊。Demis 给的"Science 赛道"拆三档：生物/医药（AlphaFold → Isomorphic）：从"预测结构"进阶到"设计分子 + 辅助临床前研发"，Isomorphic 跟 GSK、礼来那几单已经跑出"AI + 药企"分成模式，Demis 原话"十年内大部分新药 pipeline 会有 AI 参与"；材料/能源（Gemini 辅助材料发现）：电池电解质、光伏材料、核聚变等离子体建模这几块，DeepMind 跟瑞士 Plasma Center、牛津材料系已经在合作，Gemini 当"科研助手 + 仿真加速"用；基础物理/数学：Demis 自己最在意的"FunSearch 解开放数学问题"那条线，AI 帮人类找新证明、新结构，这块是"AI 扩展人类认知边界"的真卖点。国内对照：清华 AFS（智能产业研究院）+ 中科院 + 百度螺旋桨 + 华为诺亚那侧也在追，但差距不在模型在"数据 + 产学研缝合"——AlphaFold 是 DeepMind + EMBL 十几年结构库喂出来的，国内生物数据分散在各大医院/药企/高校，没对齐成"公共+商用"那套，材料侧也类似。所以国内 AI for Science 接下来十年的瓶颈不是 Gemini 3.5 追不追得上，是"科研数据联盟 + 算力准入"这两样。打工人启示：做算法/计算化学/生物信息/材料模拟的，接下来十年是"AI + 本专业"双修的黄金窗口，纯本专业不沾 AI 会被 AI 助手反超，纯 AI 不沾领域也会被"领域专家+AI"反超。最香的是"懂领域 + 能调 Gemini/DeepSpeed/国产栈"那批人，药企、新能源、半导体材料厂都在抢。你们组有在摸 AI for Science 这条线吗？还是全卷 chatbot 去了？评论区见。
发布于 山西
分享
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
