科技政策 | 尹西明，陈律铭，等：美国人工智能“创世纪计划”对我国科研范式变革启示与战略应对

当前，人工智能（AI）正由通用研究工具加速进入科学发现的核心环节，全球科技竞争也由模型、芯片和算力竞争，进一步延伸至科研基础设施、组织方式与制度规则竞争。2025年，美国一方面推动以“星际之门”为代表的企业主导型人工智能基础设施投资，另一方面发布《赢得人工智能竞赛：美国人工智能行动计划》，并于11月以行政令启动“创世纪计划”（Genesis Mission）。到2026年7月，该计划已扩展为由白宫统筹、15个以上联邦机构参与的跨部门行动，联邦投入承诺超过50亿美元。2026年7月21日，白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯（Michael Kratsios）发布《科学：新的黄金时代》（Science: A New Golden Age），进一步将“创世纪计划”置于美国科研机构改革、AI科研基础设施建设与可信验证体系重构的总体框架之中。由此，美国AI战略开始由通用算力和产业基础设施建设，向国家科学发现能力和科研制度体系重塑延伸。

我国正处于科技强国建设和“十五五”规划实施的关键阶段。2026年7月8日，习近平总书记在国家科学技术奖励大会、两院院士大会和中国科协第十一次全国代表大会上明确强调要“推进人工智能赋能科学研究”，并将其纳入增强科技创新体系化攻关能力的重要部署。面对人工智能加速重构科学发现过程的新趋势，亟须系统分析美国“创世纪计划”的战略定位、资源配置方式、组织机制和治理规则，既要识别其强化技术优势和重塑全球科研合作格局的战略意图，也应客观分析其制度创新及现实约束。在此基础上，探索符合我国创新体系特点的科学智能发展路径，对于提升重大科技任务组织能力、加快原创性突破和实现高水平科技自立自强具有重要意义。

“创世纪计划”的总体目标，是在十年内将美国科学与工程研发的生产率和影响力提高一倍，并将科学发现能力转化为能源主导、国家安全和全球技术领导力。其战略定位并非新设若干孤立的AI科研项目，而是以“美国科学与安全平台”（American Science and Security Platform, ASSP）为国家级公共能力底座，系统连接高性能计算与安全云环境、AI智能体和建模工具、领域科学基础模型、联邦科学数据以及自动化实验和制造设施，使人工智能由单项辅助工具转化为可嵌入国家科研体系的基础性能力。

为实现上述目标，行政令设置了“资源摸底−数据治理−实验设施接入−场景验证”的实施路径：能源部须在行政令发布后90天内识别可用于计划的联邦及产业界计算、存储和网络资源；在120天内确定首批数据与模型资产，并开展数字化、标准化、元数据建设和来源追踪；在240天内评估国家实验室及其他联邦科研设施的机器人实验室和AI指导实验能力；在270天内推动平台至少围绕一项国家科学技术挑战形成初步运行能力。由此，平台建设不再停留于算力和数据汇聚，而是以可验证的科研场景逐步打通模型训练、仿真计算、实验执行和反馈优化。

在治理层面，该计划形成“白宫统筹、能源部建平台、联邦部门供资源、国家挑战定方向、外部联盟参与执行”的组织架构。白宫科技政策办公室依托国家科学技术委员会协调参与部门，能源部负责整合17个国家实验室的设施、数据和人才资源，参与机构围绕国家科技挑战贡献科研项目、专项数据和实验设施，企业、高校及非营利组织则通过合作协议和项目联合体提供模型、算力、云基础设施与领域知识。其核心战略逻辑是以统一平台降低科研资源跨机构协调调度成本，以国家科技挑战筛选适合AI介入的重大问题，以项目验证和年度更新维持技术路线的开放性。

美国白宫以“曼哈顿计划”和“阿波罗计划”同等重要的战略表述来强化“创世纪计划”的国家动员叙事，表明美国正将人工智能驱动科学发现的能力视为国家竞争力和安全能力的重要组成部分。但三者所处的科技条件和创新组织环境存在明显差异。曼哈顿计划具有目标集中、技术路线相对清晰和组织边界较为封闭等特征，而AI4S涉及多学科、多主体和多种技术路线并行演化，具有更强的不确定性和分布式创新特征。因此，分析“创世纪计划”不宜停留于集中力量攻关的表层类比，更应关注其如何通过国家任务、公共平台和跨主体协同降低分散创新的组织成本。

“创世纪计划”明确了先进制造、生物技术、关键材料、核能、量子信息科学、半导体与微电子六大战略优先领域。2026年2月，美国能源部公布首批26项国家科学技术挑战（National Science and Technology Challenges），覆盖科学发现、能源主导和国家安全3类战略任务。2026年7月，随着卫生、交通、农业、内政、航天等部门加入，任务范围进一步拓展至医疗健康、基础设施、交通运输、农业和生物安全等领域。这表明该计划正在由能源部主导的科技攻关行动，逐步转变为跨部门国家科研计划。

2026年3月17日，美国能源部发布总额2.93亿美元的资助申请，设置两类资助阶段：第一阶段主要支持技术和组织方案验证，资助额度为50万~75万美元，周期9个月；第二阶段面向较为成熟的项目开展规模化攻关，资助额度为600万~1 500万美元，周期3年。7月22日，美国能源部公布278个进入资助谈判的项目，其中168个由高校牵头、87个由国家实验室牵头，最大项目为一项6 000万美元、为期3年的可控核聚变研究。该资助机制的政策价值是通过国家挑战清单、阶段性投入和跨机构团队，将长期战略目标转化为可验证、可淘汰和可扩大支持的项目组合。

“创世纪计划”并非建设脱离科研任务的通用算力平台，而是以国家科学技术挑战为牵引，将算力、数据、模型、软件工具和实验设施嵌入具体科研场景。其基本逻辑是：不同领域共享“美国科学与安全平台”的计算、数据管理和AI工具底座，再根据科学问题接入相应的领域模型、专业数据和实验设施，从而形成可迁移的共性能力与面向场景的专用能力相结合的资源配置方式。例如，在关键材料领域，“创世纪计划”提出整合材料数据集、物理信息AI模型以及实验和计算能力，构建贯通性能预测、材料合成、性能表征与反馈优化的闭环研发体系；在先进制造领域，运用生成式AI、智能体和数字孪生技术连接研发设计、生产过程与测试验证，提升成果转化和生产效率。在核能领域，重点利用AI加快先进反应堆设计、材料研发和运行优化；在生命健康领域，整合分子、基因组、表型、临床和真实世界数据，服务疾病机制研究、药物发现、临床转化和生物安全监测。这一资源配置模式表明，AI驱动科研的关键已不只是扩大单项资源投入，而是通过场景牵引实现多类资源的动态组合和协同调用。

为保障跨领域资源调用，行政令还要求建立统一的数据标准、元数据和来源追踪机制，明确知识产权、许可和商业化规则，并对非联邦合作主体落实数据访问、网络安全和出口管制要求。由此，该计划的重点不是简单扩大单项资源规模，而是围绕重大任务建立资源可识别、可调用、可追溯和可验证的协同机制。

“创世纪计划”行政令明确提出大幅增加AI开发领域的公私合作，在研发协议、用户设施伙伴关系等方面与外部实体深度融合。2026年初，英伟达公司、OpenAI公司、谷歌公司、戴尔公司、甲骨文公司、亚马逊公司等24家科技巨头已明确参与：英伟达公司承诺与能源部合作开发7台AI超级计算机，甲骨文公司负责数据平台搭建，亚马逊公司承诺投入500亿美元建设支持政府机构的AI与超算基础设施。到2026年7月，“创世纪计划”产业联盟的合作伙伴承诺提供的算力、模型、云基础设施、科研专长和直接资金超过8亿美元。首批278个项目涉及342家机构，表明该计划的跨主体协同已由政策倡议进入项目化实施阶段。这一机制的实质是白宫确定总体方向，能源部和国家实验室建设平台并整合设施，各联邦机构根据法定职能贡献数据、项目和实验资源，企业、高校及非营利组织围绕具体任务提供技术能力和科研团队，形成“政府定方向、企业出资源、高校供人才、国家实验室做整合”的分工结构。

“创世纪计划”在扩大跨部门、跨机构和国际合作的同时，设置了严格的安全边界。行政令要求对平台用户实行高标准审查，并落实数据分级、隐私保护、知识产权、网络安全和出口管制要求。对竞争对手，则通过实体清单、排他性科研联盟、技术标准与数据集垄断、云计算资源管制等方式，限制获取先进AI能力与科学数据资源。

另一方面，行政令要求识别国际科研合作机会。2026年6月，美国与日本宣布未来5年合计投入10亿美元开展联合研究，日本由此成为该计划的首个国际合作伙伴。由此判断，美国并非单纯实施封闭式“小院高墙”，而是在核心平台、关键数据和先进技术受控的前提下，构建面向盟友和可信伙伴的选择性开放网络。这种“安全内核与联盟扩展并行”的模式，可能重塑全球AI4S资源流动、科研合作和技术标准体系，也将增加我国参与全球高水平科学合作的制度成本。

“创世纪计划”对科研流程的改变，并非笼统地扩大AI工具应用，而是通过平台架构、建设时序和项目规则，将计算环节与实验环节制度化连接。第14 363号行政令明确要求“美国科学与安全平台”同时提供3类能力：一是用于模型训练、仿真和推理的超级计算与安全云环境；二是能够探索设计空间、评估实验结果并自动编排工作流的AI智能体、预测模型和优化工具；三是能够开展自主或AI增强实验与制造的实验和生产设施。由此，模型输出不再止于生成候选结论，而是可以转化为实验任务；实验结果则经标准化采集后重新进入模型训练和方案优化，形成“假设生成−模型预测−仿真筛选−实验执行−结果反馈”的循环。

行政令设置的实施时序进一步体现了这一闭环逻辑：先识别可用计算资源，再确定首批数据与模型资产，继而评估机器人实验室和AI指导实验能力，最终要求平台至少围绕一项国家科技挑战形成初步运行能力。2026年公布的26项国家科学技术挑战将“实现AI驱动的自主实验室”单列为重点方向；能源部发布的资助规则也要求项目团队设计并演示AI与科学研究相结合的新型工作流，并评估其能否提高预测、实验和科学发现效率。这表明，项目考核对象已经由单一算法性能，扩展至AI能否进入真实科研流程并产生可验证的科学增量。

在设施层面，计划以国家实验室既有自主实验平台为先导基础。白宫于2026年7月21日发布的《科学：新的黄金时代》报告中列举了劳伦斯伯克利国家实验室面向无机固态材料合成的A-Lab、阿贡国家实验室面向材料表征的Polybot，并指出能源部已经布局14个涉及机器人、自主实验室和大型实验自主控制的项目。其政策意图是推动科学仪器采用开放接口和标准化数据格式，减少不同仪器之间难以通信造成的流程阻塞，使AI能够连续调用仿真、表征、合成和测试设施。

这一变化并不意味着科学家退出研究过程。科学家仍负责问题界定、目标设定、异常判断、因果解释和最终验证；AI主要承担大规模搜索、复杂计算、方案编排和重复性实验。因而，“创世纪计划”推动的不是完全无人化科研，而是通过人工智能驱动的平台连接人、模型、数据和实验设施，使科研流程由研究者调用分散工具，转向人机协同运行的计算—实验闭环。

“创世纪计划”以国家科学技术挑战锚定攻关方向，而非完全按照传统学科边界配置项目。能源部首批26项挑战围绕能源主导、科学发现和国家安全展开，2026年7月又吸纳卫生、农业、交通、航天等部门提出新的任务。项目团队可以由国家实验室、高校、企业和非营利组织联合组成，使模型开发、数据治理、仿真计算、实验验证和工程转化由具有不同能力优势的主体共同承担。

2026年3月发布的资助机制设置概念与工作流验证、规模化研究两个阶段，但允许成熟团队直接申请第二阶段，并非所有项目必须依次晋级。这一机制实质上是以不同资助规模和周期匹配项目成熟度，将长期战略目标转化为可验证的项目组合。科研组织因此由单一课题组内部协作，转向依托共享平台的跨机构、跨学科和跨场景协同；国家实验室的功能也由单纯承担科研任务，进一步拓展为算力、数据、模型和实验设施的集成枢纽。

传统科研决策在较大程度上依赖研究者的知识积累和经验判断，可能受到认知边界与有限理性的约束，也难以依靠人工方式充分处理海量且复杂的科学信息。人工智能虽然扩大了科学知识生成的速度和规模，但也放大了数据偏差、模型幻觉、结果不可解释、实验失控和责任归属不清等风险。科学研究的重要约束正由“能否生成结果”，进一步转向“结果是否可信、可复现和可证伪”。“创世纪计划”因此将数据来源追踪、访问授权、知识产权、用户审查和网络安全纳入平台建设。美国白宫科技政策办公室2026年发布的《科学：新的黄金时代》还提出，在建设强大“科学生成器”的同时，应形成同等能力的科学验证体系。这一系列举措和要求的本质是实现人机场景协同，实现人与机器性能互补，构建“人类定目标、机器做分析、人机共决策”的双向互动模式。“创世纪计划”在模型层面，GMC设“AI模型开发与验证工作组”专注垂直领域模型的严格验证与可靠性，能源部国家科技挑战亦明确要求开发可信数字语料库及AI输出验证工具。

这一变化意味着，科研治理对象将由侧重论文和项目最终成果，扩展至数据、模型、代码、计算环境、实验流程和中间产物的全生命周期。未来科研竞争不仅取决于谁能够更快提出假设和生成候选结果，也取决于谁能够借助人机协同机制，以更低成本实现研究过程的复现、审计和证伪。数据可追溯、模型可解释、过程可复现和责任可识别，将成为智能时代科研基础设施的重要组成部分。

“创世纪计划”体现了美国强化国家科技动员的战略意图，但其政策宣示尚不能等同于已经形成高效统一的“举国体制”。首先，在跨部门协调方面，白宫科技政策办公室主要依托国家科学技术委员会、联邦首席数据官委员会和首席AI官委员会开展协调，各参与机构仍须依据自身法定职能、预算权限和安全规则贡献资源。行政令多次使用“在法律允许范围内”和“视可用拨款情况而定”等限定语，尚未建立拥有独立预算分配权和强制资源调拨权的跨部门执行机构。因此，能源、国防、卫生、基金资助和航天等部门在任务目标、数据开放尺度及项目评价方式上的差异，仍可能形成较高的协调成本。

其次，2026年7月公布的“超过50亿美元联邦承诺”主要由不同机构的科研资助、资金机会和设施投入汇总而成，并不等同于国会一次性批准的独立专项预算。行政令本身未创设新的拨款授权，后续平台建设和美日合作也均以未来拨款可用为条件。这意味着计划的持续性仍受年度预算、部门优先级调整和政府更迭影响。企业合作同样存在不确定性。2025年12月签署的24份合作备忘录主要确认合作意向或既有项目联系，产业联盟超过8亿美元的支持也包含算力额度、模型访问和科研服务等非现金投入。随着合作深入，政府数据开放、商业秘密保护、知识产权归属和成果商业化之间的矛盾可能更加突出。

再次，统一平台与学科差异之间存在技术张力。白宫报告承认，并非所有科学问题都适合AI介入；不同领域对数据规模、模型精度、因果解释和实验验证的要求差异显著。国家实验室现有科学仪器还普遍存在软件接口不开放、数据格式专有和设备互操作性不足等问题。与此同时，平台既要开放联邦科学数据、吸引企业和国际伙伴参与，又要满足涉密管理、供应链安全和出口管制要求，开放协同与安全控制之间难以完全兼容。因此，对“创世纪计划”的判断应区分制度设计、资源承诺和实际科研绩效，既关注其国家级平台建设的制度创新，也要避免将尚处于实施初期的战略动员直接视为已经取得确定成效。