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史密斯很快联系了OPENAI。
他之所以选择这家矽谷巨头，不仅因为它是目前美国最强的AI实验室，更重要的是，OpenAI正处于一个极其微妙的战略窗口期。
自从华国的AI崛起，并在逻辑推理任务上实现了对美国AI的压制，这让一向以AI领导者自居的美国科技界感到了前所未有的压力。
当时白宫紧急召集了矽谷科技巨头。五角大楼开始制定更激进的封锁计划。
曾几何时，美国在晶片丶算力丶大模型上的绝对优势，似乎在一夜之间被蚕食殆尽。
但就在这种山雨欲来风满楼的紧张氛围中，华国的AI发展突然「主动刹车「了。
在过去的一年里，华国再也没有发布过那种震惊世界的底层基础大模型突破。
相反，他们开始将AI的研发重心，大规模转向了具体的行业生成场景。
各种行业垂直模型丶辅助诊断系统丶工业质检AI如雨后春笋般涌现，但在最核心的通用人工智慧（AGI）智能水平上，却似乎停止了进一步的叠代。
美国科技界松了一口气。他们认为，应该是华国算力见顶了。
……
但实际上，这是华国高层精心计算的战略选择。
华国这是在主动示弱。因为他们很清楚，中美AI的终局，拼的绝不仅仅是算法的精妙程度，而是国力丶电力供应丶制造业底蕴以及全产业链的韧性。一旦把战线拉长到十年丶二十年的维度，华国是必然胜利的。
但真正的战略目标，是让美国一直留在牌桌上。
只要美国还在坚持投入，还在烧钱丶烧电丶烧晶片去追赶，那么美国的战争机器就会持续失血。从经济学的角度，这叫「引诱对手进入长期消耗战「。
如果华国表现得太过强势，直接在底层智力上碾压，很可能导致美国中途放弃，转而去开辟其他赛道，甚至乾脆认输。那样的话，这场消耗战反而会提前结束，美国还能保留下一些余力。
因此，华国的刹车，不是跑不动了，而是在用战术上的「退缩「，诱导对手继续加注。
毕竟华国是尤其擅长持久战的。
……
由于华国的战略收缩，留给美国AI企业了一个难得的丶近乎绝望中的喘息机会。
虽然Anthropic由于之前的丑闻已经一蹶不振，但OpenAI丶xAI丶Google等巨头依然活着，并且依然掌握着庞大的算力资源和顶尖的算法人才。
这些巨头们开始疯狂地思考一个问题：既然在通用智能的终极竞争中，我们暂时无法直接压倒对方，那么是否存在某些特定领域，美国依然拥有压倒性的优势？
既然数学这种高度依赖纯逻辑和完美形式化验证的领域，已经被华国的AI（或者说被徐辰）给攻克了，美国科技界必须寻找下一个能够发挥其算力优势和数据壁垒的方向。
因此openai也同样一直在寻找破局的方向。
……
于是，当史密斯带着能源部和商务部的巨额资金，以及美国国家实验室数十年积累的材料资料库权限，出现在OpenAI总部时，双方几乎是一拍即合。
OpenAI的高层很清楚，虽然在通用智能程度上暂时稍逊一筹，但如果能将现有的AI大模型与美国在材料学领域的传统优势产业和数据壁垒深度结合，他们依然可以确保美国AI在部分关键领域的绝对领先地位！
史密斯需要用AI来巩固美国在可控核聚变领域的硬体优势，而OpenAI则急需一场胜利来向华尔街证明自己依然是AI领域的王者。
于是，OpenAI的专项团队就此成立。
项目代号被定为「Helios」。在古希腊神话中，赫利俄斯是驾驭太阳的神；而他们要做的就是找到能驾驭太阳的材料。
一场针对可控核聚变耐高温特种材料丶抗辐照第一壁装甲，以及下一代超导带材的疯狂材料学竞赛，在矽谷那数以十万计轰鸣的GPU阵列中，悄然拉开了帷幕。
……
受此启发，OpenAI的高层敏锐地意识到，这种「AI初筛+实验室精挑」的模式，完全可以复制到美国的另一个传统霸权领域——生物制药。
毕竟，计算生物学和计算材料学的底层逻辑如出一辙，都是在大规模的分子空间中试错。而美国拥有全球最成熟的制药巨头丶最顶级的蛋白质计算实验室（如华盛顿大学DavidBaker的Rosetta实验室），以及垄断全球的生物分子仿真软体（如薛丁格公司的Schr?dinger平台）。
内部会议上，有人提出了一个大胆的设想：如果能把AlphaFold与OpenAI的大模型结合起来，再配合上美国制药巨头的临床数据，他们能在多长时间内筛选出下一代的超级抗癌药物？答案可能是几个月。而用传统方法，这需要十年。
很快，OpenAI内部又秘密抽调了一批精锐，与辉瑞丶罗氏丶礼来等跨国药企达成了天价合作协议，一些合作的首付款就高达数亿美元，一头扎进了AI制药和计算生物学的深海之中。
美国科技界，试图用材料与生物这两个最后的高价值堡垒，在AI时代的下半场，重新夺回属于他们的王座。
……
一个月后，华国高等研究院。
这天上午，孔采维奇走出实验室大楼，深吸了一口略带微凉的空气。
他最近心情极好，甚至可以说是这十几年里最好的一段时间。
自从大年三十那晚，徐辰「顺势」给他指了一个代数簇与非交换几何交叉领域的深坑后，孔采维奇就仿佛重新找回了年轻时那种在无人区疯狂飙车的快感。
那个领域确实没什么人擅长，现成的工具更是少得可怜。
但对于孔采维奇这种顶级天赋型选手来说，工具少反而成了最大的优势！因为在这种蛮荒地带，所谓的经验全都没用，拼的纯粹就是对抽象数学结构的洞察力！
在过去的一个多月里，他彻底放下了那点身为老派数学家的固执，开始毫无心理负担地使用华国高等研究院的数学AI。
他只需要凭藉自己那恐怖的直觉去试探方向，提出假设；至于繁杂的形式化推导和繁琐的边界验证，全都交给AI去跑。
这种「我在前面指挥，机器在后面填坑」的丝滑体验，让老头子的研究效率呈现出几何级数的爆发。
就在刚才，数学AI终于跑完了最后一个推论。
他成功了。
他解决了一个困扰了那个冷门领域足足十几年的核心难题。
孔采维奇心里很清楚，这个成果绝对是他自从拿到菲尔兹奖之后的这二十多年来，所取得的最具分量的突破。毫不夸张地说，如果他年轻二十岁，凭藉这项成果，他绝对能再拿一次菲尔兹奖！
对于一个六十多岁的数学家而言，这绝对是逆天级别的成果了。
……
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