OpenAI 支援能源部 Genesis 計劃：投入 1700 萬美元加速國家科研

過去幾十年，大國競爭拼的是誰的粒子對撞機更大、誰的風洞更先進。但現在，國家級實驗室裡的科學家們正在把前沿 AI 接入自己的超級計算機。

OpenAI 宣佈深度參與美國能源部的「Genesis 任務」（Genesis Mission）。這項計劃的目標相當激進，打算聯合能源部旗下 17 個國家實驗室、高校和產業界，在十年內把美國科研與創新的生產力直接翻一倍。

為了給這個目標鋪路，OpenAI 拿出了約 1700 萬美元的真金白銀和資源包。說白了，就是把最先進的模型和算力直接端給一線科研人員。

進駐超算與生物實驗室的定製 AI

這筆投入拆開來看非常具體。首先是 400 萬美元的 Codex 使用額度，直接發給國家實驗室和高校的約 2000 名 Genesis 專案研究員，幫他們搞定日常的寫程式碼和推理工作。

其次是一筆用量激勵：研究人員花 250 萬美元，就能獲得價值最高 1000 萬美元的 API 用量。除此之外，OpenAI 還拿出了 300 萬美元的 API 資源，專門投向兩個重頭科研戰役。

除了給額度，OpenAI 還把一些平時不對外開放的專用能力搬了出來。比如給符合條件的國家實驗室生物專案開放了 GPT-Rosalind，專門輔助生命科學研究；給網路安全防禦研究員開通了高階安全工具許可權；部分國家實驗室的管理層還能提前測試未釋出的最新模型。

其實這次合作不是突發奇想。此前 OpenAI 就和 9 個國家實驗室辦過一場千名科學家參與的 AI Jam Session，收集了大量專業反饋。更關鍵的是，他們已經把高階推理模型部署到了洛斯阿拉摩斯國家實驗室的 Venado 超算上，供美國國家核安全域性旗下的實驗室共同使用。

攻堅高溫超導與摸清 AI 邊界

OpenAI 押注的那 300 萬美元專項資源，瞄準了兩個硬骨頭。

第一個是大名鼎鼎的高溫超導體。專案打算把前沿 AI、物理模擬、材料科學和實體實驗綁在一起，嘗試在實用壓力和更高溫度下尋找具備超導特性的材料。一旦有突破，能源傳輸、晶片製造和醫療裝置的底層邏輯都會變樣。

第二個專案名字叫「機器可觸及前沿圖譜」（Atlas of the Machine-Accessible Frontier）。簡單來說，就是給 AI 的科學能力畫一張清晰的地圖。

科研人員要摸清楚，到底哪些科學問題單靠現有的資料、知識和 AI 推理就能攻克，哪些問題其實 AI 根本無能為力，必須老老實實回實驗室做物理實驗。把這個分水嶺劃出來，能幫科研機構省下大把瞎折騰的時間。

為什麼重要

對從事材料、生物或高能物理的科研團隊來說，這一套組合拳非常實在。以前頂級 AI 往往停留在寫郵件和做日常辦公助手，而這次是從底層超算到專屬模型 GPT-Rosalind 全套打通，直接解決科研程式碼和資料推理的瓶頸。如果能拿到 Genesis 的名額，算力成本相當於打了兩折多，很值得一線科研團隊立刻去申請。

從行業和競爭角度看，OpenAI 這一步走得相當聰明。消費級聊天機器人市場的增長總有見頂的一天，而把自己的模型做成國家級戰略基礎設施，不僅能建立起極高的競爭壁壘，還能靠超算和核安全實驗室的極端任務反哺模型能力。這是普通競品很難用打價格戰搶走的地盤。

但這裡面不是沒有隱患。我們認為，最大的挑戰在於科研嚴肅性與模型幻覺的衝突。生物安全、材料合成與國家安全研究容不得半點胡編亂造，洛斯阿拉摩斯實驗室此前和 OpenAI 一起搞安全評估，也正是為了摸清高風險場景下的失控邊界。AI 到底能不能如願把科研週期從幾十年壓縮到幾年，最後還是要看那批挑剔的科學家會不會真正買賬。