如果未来五年没有"神来一笔"的算法突破，只把今天这条趋势线按原样拉长，会发生什么？ 答案可能是几串足以改写行业版图的数字：10^29 FLOP 的单次训练量、≈1000× 的算力放大、≈2000 亿美元的硬件投入、2%+ 的全球用电占比，最前沿训练的峰值 功率直逼吉瓦级。 这是Google DeepMind委托Epoch AI 完成的百余页量化研究《AI in 2030》给出的答案。 这些数据共同定义了 2030 年的 AI——一条保守基线；也回答了行业关注的诸多问 题——算力如何涨、电力要到什么级别、钱花在哪儿、哪些能力会先兑现。 本周，OpenAI 与 Anthropic 也发布了自己的用户数据报告，回答了另一半问题：沿途该怎么管着走。 锦秋基金也做了相关的编译， 感兴趣的朋友可以点击链接查 看。 别走弯路！Anthropic 官方揭秘：大模型哪里有用，哪里有钱 | Jinqiu Select 别押错赛道： OpenAI 的25 亿条消息揭示 AI 的真实需求 | Jinqiu Select 谁在用、用来做什么、在哪儿增长？——OpenAI 与 Anthropic 的两份"用户地图"对比 把这三篇报告叠在 ...

在最新一期《自然》封面上，首次出现了来自中国AI科技公司DeepSeek的大模型R1。此前，全球的科技公司中仅有拿下过诺贝尔奖的DeepMind的 AlphaFold获此殊荣。 本文字数：1960，阅读时长大约3分钟 作者 |第一财经钱童心 2025.09.19 在药物研发过程中，科学家通常会确定体内的某个靶点，例如肿瘤突变或特定激素的受体，然后寻找能够与其结合并改变其行为以治疗某种症状或疾病的 分子。在此基础上，研究人员设计出能够击中靶点并且不会对身体的其他部位造成破坏的化合物。 "人工智能的吸引力在于它可以快速浏览分子数据库，将化合物与靶点相匹配。"一位制药领域专家对第一财经记者表示，"但这只是药物发现的第一步， 还有很多问题目前尚无法用人工智能来预测，例如药物的毒副作用。" 人工智能工具已经在其他科学领域展现出潜力，例如极端天气预报。自2022年底ChatGPT推出以来，生成式AI的迅猛发展在医学领域也掀起热潮。从药物 设计到医学影像，AI企业正在加速与临床应用的融合。随着中国大模型更多技术细节的披露，未来也有望推动大模型在医学领域的落地，AI医学的 DeepSeek时刻即将到来。 AI制药能否孵出"金 ...

在最新一期《自然》封面上，首次出现了来自中国AI科技公司DeepSeek的大模型R1。此前，全球的科技公司中仅有拿下过诺贝尔奖的DeepMind的 AlphaFold获此殊荣。 人工智能工具已经在其他科学领域展现出潜力，例如极端天气预报。自2022年底ChatGPT推出以来，生成式AI的迅猛发展在医学领域也掀起热潮。从药物 设计到医学影像，AI企业正在加速与临床应用的融合。随着中国大模型更多技术细节的披露，未来也有望推动大模型在医学领域的落地，AI医学的 DeepSeek时刻即将到来。 从药物设计到医学影像，AI企业正在加速与临床应用的融合。 "人工智能的吸引力在于它可以快速浏览分子数据库，将化合物与靶点相匹配。"一位制药领域专家对第一财经记者表示，"但这只是药物发现的第一步，还 有很多问题目前尚无法用人工智能来预测，例如药物的毒副作用。" 上述专家表示，在纸面上看起来不错的药物在临床试验中仍然有90%的失败率。"AI制药最终走向现实，其过程堪比自动驾驶汽车上路，除了解决技术算法 上的核心难题之外，还面临复杂的生物学问题以及最终走向应用时所面临的监管问题。"他说道，"这是因为人类对于自身的生物学问题仍然知之甚 ...

这释放了什么信号？AI到底怎样颠覆传统的科研模式？"科学大模型"和我们熟悉的ChatGPT、DeepSeek 有啥不一样？AI怎么打破数学、物理、化学等"学科壁垒"？未来5到10年，科研形式会发生翻天覆地的 变化吗？ 本期嘉宾来自AI for Science（人工智能赋能科学技术）领域的先行者——北京科学智能研究院，我们邀 请到了研究院院长李鑫宇，他将以生动的语言，带我们踏上一次"科研未来之旅"，深入了解这场正在发 生的"科研范式革命"。 本期嘉宾：北京科学智能研究院院长李鑫宇 近期国务院发布的《关于深入实施人工智能+行动的意见》（以下简称《意见》），提出加快实施六大 重点行动，"人工智能+科学技术"排在首位。 对话AI摘编： 主持人：国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》将"人工智能+科学技术"放在六大行动首 位，在您看来这传递了什么信号？ 李鑫宇：首先国家敏锐把握到了它对社会发展的重要意义。从历史角度看，"科学技术是第一生产力"一 直是核心，把它放在首位和整体发展逻辑一致，它是"AI+各行业、各领域"的底层支撑。这是重新梳理 二者关系的重要政策——这次是把科学技术重新拉回视野，找回"以科技突破为底 ...

文章核心观点 - 谷歌DeepMind CEO哈萨比斯认为AGI将在未来十年内实现 并开启科学的黄金时代和新文艺复兴 在能源 健康等领域带来巨大益处 [2][7][51] - 当前AI系统仍存在关键瓶颈 包括缺乏真正的创造力 无法提出新假设 以及在某些领域表现优异但其他方面犯简单错误 [4][5][33] - 实现AGI需突破多模态理解 世界模型构建和持续学习能力等核心技术障碍 [6][21][36] DeepMind战略定位与团队规模 - DeepMind与谷歌完成合并 整合Alphabet所有AI团队 成为谷歌和Alphabet的"发动机舱" 负责构建核心Gemini模型及视频模型 交互式世界模型等多种AI模型 [15] - 团队规模约5000人 其中80%以上为工程师和博士研究员 约有三四千名顶尖技术人才 [16] - 模型已全面接入谷歌生态 包括Workspace和Gmail等全线产品 每日服务数十亿用户通过AI概览 AI模式或Gemini应用进行交互 [15] 世界模型技术突破 - Genie 3世界模型通过分析数百万段YouTube等平台视频 自主推导现实世界运行逻辑 能即时生成可交互的沉浸式环境 [17][19] - 模型无需预编程物理规则 仅通过观察学习即掌握光影反射 物体运动等复杂原理 生成持续一两分钟的高度一致性交互场景 [19][20] - 技术突破点在于实现逆向工程学习物理规律 生成范围远超人类活动 包括操控沙滩小狗或与水母互动等多元世界模拟 [19] 机器人技术发展路径 - 采用"安卓模式"战略 打造跨机器人的通用操作系统层 同时探索垂直整合 将最新模型与特定机器人类型深度结合 [25] - 人形机器人对日常任务极具价值 因人类环境基于人体工学设计 但专用机器人形态在工业等领域仍有不可替代性 [26][27] - 当前处于类似70年代PC初期阶段 未来两三年将实现算法突破 关键挑战在于硬件规模化时机选择 需平衡成熟度与量产需求 [28][29] AGI核心能力缺失与衡量标准 - 当前AI缺乏真正创造力 无法像爱因斯坦提出狭义相对论那样实现直觉飞跃或类比推理 [33][34] - 真正AGI需在所有领域保持博士级表现 而非仅在某些领域优异 同时需具备持续学习能力以实时吸收新知识 [35][36] - 关键测试包括给AI设置1901年知识截止点 检验其能否提出类似1905年爱因斯坦的创新理论 [34] 创意工具变革与行业影响 - Nano Banana等工具的核心优势在于惊人一致性 能理解指令并保持其他元素不变 实现高效迭代 [14][38] - 工具双轨赋能：降低大众创作门槛 同时为顶级创作者提供十倍百倍效率提升 但输出质量仍依赖使用技巧和审美素养等专业因素 [38][39] - 未来娱乐将出现融合共创的新艺术形式 顶级创意先锋主导高质量动态叙事 数百万人可参与部分内容共创 [39][40] 药物研发加速前景 - Isomorphic Labs依托AlphaFold技术 旨在将药物研发周期从数年或十年缩短至几周或几天 [41] - 目前与礼来 诺华等重要合作 推进癌症 免疫学和肿瘤学研究 预计明年进入临床前阶段 [43][44] - 采用混合模型架构 结合学习组件与化学物理规则约束 以解决生物学数据不足问题 [45] 能源效率与AGI贡献 - 通过模型蒸馏等技术 相同性能下模型能效过去两年提升10倍甚至100倍 [49] - AI系统在电网效率 材料设计和新能源等领域的贡献将远超其自身能源消耗 [50] - 当前总需求未降低因前沿模型仍需扩大规模实验 但服务端能效持续优化 [49]

新药研发往往需要数年时间，而且失败率极高。不过，人工智能(AI)有望改变这一情况。谷歌 (GOOGL.US)旗下AI实验室DeepMind的联合创始人兼首席执行官、诺贝尔化学奖获得者Demis Hassabis 表示，AI很快将把新药研发的时间从数年缩短至数月。Demis Hassabis在接受采访时表示："在未来几年 内，我希望能将这一时间缩短至数月，而不是数年。""我认为这是可能的，甚至可能更快。" Isomorphic Labs目前正致力于寻找癌症和免疫系统疾病的治疗方案。该公司的药物设计主管Rebecca Paul表示，这些疾病为将算法模型成果转化为临床结果提供了相对更为简便的路径。Rebecca Paul还曾 表示，AI研发的药物将使许多癌症转变为可治疗的慢性病。她表示："很难给出一个明确的时间表。但 我们现在已经可以开始思考如何解决这个问题。" 自2021年成立以来，Isomorphic Labs已与制药公司礼来(LLY.US)和诺华制药(NVS.US)达成合作。去年， Isomorphic Labs表示正在与诺华制药合作，基于三种靶点研发疗法——这些靶点即药物设计用于作用的 蛋白质或分子。Dem ...

无锡途深智合人工智能科技有限公司（简称"途深智合"），近日宣布完成千万元级人民币天使+轮融 资。 据悉，途深智合此轮融资由上海天使会联合投资，老股东诚美资本持续跟投。途深智合称，将融资资金 进一步投入AI蛋白质平台的研发，持续加速产品创新等。 途深智合宣布完成千万元级人民币天使+轮融资，由上海天使会联合投资，老股东诚美资本 持续跟投。 近两年连融4轮 途深智合成立于2023年12月，是一家专注于人工智能蛋白质设计领域的生物科技公司。该公司以AI超 智能技术推动科学研发，主要应用于高价值蛋白及相关产品的设计与产业化。 目前，途深智合已建立起聚焦生物医药领域的科学智能体平台，能够实现抗体设计的智能化与自动化， 包括ProteinNova蛋白设计AI科学家和蛋白表达测试两大智能体平台。同时，其基于国产芯片超智能技 术，自主研发多款蛋白设计闭源模型，并对多种垂直开源SOTA模型进行了深度优化。 在产业化应用方面，途深智合已取得多项实质性进展。例如，在兔单克隆抗体亲和力改造方面，其成果 已优于欧洲头部医药公司的商用抗体；在酶改造方面，氧化还原酶活性AI首轮设计即提高380%，核酸 酶的活性提高800%。 创投日报记者注 ...

狐仙崇拜研究 - 狐仙在中国民间信仰中具有模棱两可性质 既可能带来祸害也可能带来好运和财富 [2] - 狐仙故事反映封建社会的阶层矛盾 如寒门士子突破阶层枷锁和女性反抗礼教束缚 [3] - 狐仙信仰存在于中国 日本 韩国等东北亚及西伯利亚文化中 日本稻荷信仰祭祀狐狸神祇 [5] 新闻记者职业历程 - 卡普希钦斯基1956年成为波兰新闻记者 1957年开始驻外生涯 以希罗多德《历史》为旅伴 [7] - 希罗多德被视为世界上第一位记者与全球主义者 其"历史"概念意为调查与探究 [7][8] - 卡普希钦斯基通过全球旅行理解世界多样性 在参差多态现象中寻找普世真理 [7][9] 人工智能行业竞争 - OpenAI与DeepMind展开人工智能霸主之争 涉及资本力量与伦理困境的博弈 [11] - OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼吸引埃隆·马斯克和微软首席执行官萨提亚·纳德拉的投资 [11] - DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯获谷歌创始人支持 凭借AlphaGo和AlphaFold取得突破 [11] - 科技巨头以巨额投资换取技术控制权 将造福人类承诺转化为商业版图扩张 [12] 东京轨道交通系统 - 东京通勤轨道交通系统工作日早晨容量达175%-230% 核载1620人的车厢实际搭载3000-4000名乘客 [14] - 两班地铁时间间隔通常为2分钟 停站时间仅30秒 依赖精确调度和管理差异维持运营 [14] - 列车运行图每年多次更新 规定每列车速度和到站时间 构建通勤铁路网的时空顺序 [15] - 系统在超负荷运转下形成人类与机器互动的集体生活场景 带来独特生理和心理影响 [16]

国家AI战略规划 - 国务院公布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作为重点领域 [1] - 目标到2035年全面步入智能经济和智能社会发展的新阶段 该文件兼具时间表、路线图与价值指向 [1] - 计划用十年时间实现跃迁 意味着巨量投资和快速扩张的市场 [3] AI技术应用现状 - AlphaFold破解蛋白质结构难题 为生命科学和新药开发打开新路径 [1] - ChatGPT、DeepSeek等大语言模型重塑法律、商业等知识密集型领域的生产与流通方式 [1] - 自动驾驶车辆驶入城市街巷 AI教师和个性化教学系统实现因材施教 [1] - 每一条信息推荐和自动生成回复背后都有AI参与 技术已深度嵌入生活方式与公共治理结构 [1] 产业要素与发展基础 - AI核心要素包括算力、数据、算法、应用 中国数据资源丰富且产业体系完备 [3] - 中国在算力和算法方面正在加快追赶 拥有广阔的应用场景优势 [3] - 创业创新大时代启幕 一批AI时代企业将陆续站到舞台中央 [3][4] 就业结构影响 - AI对就业结构产生现实冲击 客服、翻译、内容审核等岗位正在萎缩 [2] - 法律与财务类辅助工具替代大量初级知识密集型工作 [2] - 技术持续创造新就业岗位 但部分人群尚未理解AI便"被退场" [2] - 《意见》注重风险评估和"减少对就业的冲击" 关注新岗位创造 [3] 社会包容性挑战 - 互联网时代遗留数字鸿沟问题 老年人及障碍者被挡在系统门槛之外 [2] - AI时代面临生成式内容判断难题 普通人既无能力验证也无渠道表达 [2] - 技术若默认只服务熟练者可能导致不平等深入底层系统 [2] - 《意见》将AI系统性纳入教育、医疗、就业、养老、文化及情感陪伴场景 [3] 治理与伦理框架 - 提出深入研究AI对人类认知判断、伦理规范的深层次影响和作用机理 [3] - 探索形成智能向善理论体系 促进人工智能更好造福人类 [3] - 需要政策引导和制度设定边界 财政托底风险以推动技术普惠 [4] - 算法平台激励机制天然倾向效率与规模 普惠需要更高设计成本和复杂反馈机制 [4]

国家战略规划 - 国务院公布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作为重点领域，目标2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [2] - 文件兼具时间表、路线图与价值指向的战略性定位，在中美竞争背景下具有深远意义 [2] - 计划通过十年时间实现技术跃迁，涉及巨量投资和快速扩张的市场 [5] 技术应用现状 - AlphaFold破解蛋白质结构难题，为生命科学和新药开发开辟新路径 [2] - ChatGPT、DeepSeek等大语言模型重塑法律、商业等知识密集型领域生产与流通方式 [2] - 自动驾驶车辆进入城市街道，AI教师和个性化教学系统推动教育普惠化 [2] - 人工智能已深度嵌入信息推荐、自动回复等日常生活场景 [2] 产业影响与机遇 - 中国在数据资源、产业体系、应用场景方面具有显著优势，正加快追赶算力和算法领域 [5] - AI核心要素包括算力、数据、算法、应用四大方向，将开启创业创新大时代 [5] - 一批具备超强能力的AI企业将崛起，推动千行百业"ALL IN AI"转型 [4][5] 社会影响与治理挑战 - AI对就业结构产生实质性冲击，客服、翻译、内容审核岗位萎缩，法律与财务辅助工具替代初级知识工作 [3] - 技术可能加剧数字鸿沟，存在"被退场"风险和社会参与感剥离问题 [3] - 政策注重风险评估和减少就业冲击，将AI系统性纳入教育、医疗、就业、养老等民生场景 [4] - 需要建立智能向善理论体系，深入研究AI对人类认知判断、伦理规范的深层次影响 [4] 发展路径与保障机制 - 算法平台天然倾向效率与规模，普惠需要更高设计成本和更复杂反馈机制 [5] - 通过政策引导、制度设定边界、财政托底风险、治理激发共识等多重手段推动技术普惠 [5] - 强调以人为本的发展方向，确保技术成果共享和社会包容性 [5]