文章核心观点 - 文章核心观点是探讨AI for Science（人工智能驱动的科学研究）赛道的价值、发展现状、商业潜力及未来愿景，认为该领域将重塑科研范式，降低参与门槛，并孕育巨大的商业机会 [4][5][6] AI for Science的概念与愿景 - AI for Science的终极愿景是创造能像人类一样进行科学发现的AI科学家或自主科学发现系统 [6] - 该领域旨在将科学研究转变为“流水线”式的高效生产活动，从而批量产生高价值的科学成果 [7][8] - 其核心价值在于：1) 提升科研效率，批量产出成果；2) 助力解决全人类关注的衰老、无限能源等终极问题；3) 极大降低大众参与科研的门槛，实现“知识平权”和“科学平权” [8][9][10] 行业发展现状与中美对比 - 中国在AI for Science的理念提出和行业图景构建上比美国更系统，整体发展不落后 [15] - 美国的模式倾向于集中大量资源打造如AlphaFold的亮点项目，而中国选择了一条更注重基础设施建设的路径，包括科学知识库、科学计算和自动化实验室 [15] - 中国的独特优势包括：1) 全球AI领域50%的人才和基础科学50%以上的论文来自华人/中国；2) 完整且高效的实体产业与供应链体系；3) 国家政策对科技自立自强的支持，以及在上一代科学基础设施上的“后发优势” [17][18] - 预计到2035年后，基于AI for Science的基础设施，中国有望批量产生诺贝尔奖级别的科学成果 [18] 商业价值与市场潜力 - 全球每年在科学研究上的投入约为2.8万亿美元，中国投入约为3.6万亿元人民币，占GDP的2.7%，本身就是一个巨大的市场 [22] - AI for Science的现实商业模式主要围绕科研的四大基础设施展开：科研数据库、科研软件、科研仪器和外包研发服务（CRO），这些领域的现有商业都值得用AI技术重做一遍 [22] - 该赛道能产出非常确定的科研结果，效果明确，市场清晰，是一个“金矿”而非“清贫的行业” [23] - 行业内已有高估值公司出现，例如OpenEvidence估值超过60亿美元，2023年成立的几家对标公司估值也纷纷超过10亿美元 [30] - 未来十年内，预计80%以上的科学成果将由AI发现，相关公司的商业价值潜力巨大 [30] 创业公司机遇与竞争 - 尽管大公司在不计成本的前沿技术布局上有优势，但所有大公司都从小公司成长起来，关键在于谁能更快完成“冷启动”和“增长飞轮”的迭代 [20] - AI for Science领域非常适合年轻创业者，因为该行业更依赖智力与技术杠杆，且下游应用场景多样，抓住一个点打透就可能诞生价值数十亿美元的公司 [31] - 对于创业者，建议是：1) 看见火箭起飞先坐上去；2) 尽管基础设施壁垒会变高，但利用AI for Science工具解决具体问题的机会永远存在，现在就是最好的时机 [31] 未来展望与影响 - 未来，科学发现可能变得像使用搜索引擎一样简单，到2035年，预计全球可能有数亿人真正参与科学研究，远超目前的约1000万人 [25] - 在AI和机器人充分融入生活后，人类追求的核心将集中在体育、艺术和科学三大领域，科学将成为人们实现自我价值的重要方向 [26] - AI for Science的本质是“用最短路径把人类未知的知识告诉我们”，同时具备降低科研门槛和提升科学发现天花板的双重巨大意义 [24][32]