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数据库白宫宣布超50亿美元加码创世纪计划
2026
年
3
月
17
日，
美国能源部（
DOE
）发布名为
“
创世纪计划
”
（
Genesis Mission
）的
重大拨款申请公告（
RFA
）
，旨在利用
人工智能（
AI
）加速科学发现与能源技术研发。
该计划投入约
2.94
亿美元，
重点支持
跨学科团队开发新型
AI
模型和工作流，
以解决
先进制造
、
生物技术
、
核能利用
、
量子计算
及
气候预测
等
21
个关键领域的挑战。
项目分为两个阶段实施：
第一阶段
侧重于
概念验证与
AI
优势展示，第二阶段
则致力于
大规模团队协作与技术集成
。
这些挑战被分为
17
个特定的科学与能源领域
（编号
1-17
）
以及
4
个平台交叉需求
（编号
18-21
）
。
以下是详细内容：
1.重构先进制造与工业生产力
：
重点解决工业制造中的
“
死亡之谷
”
问题，加速从科学发现到商业化产品的转化。
细分方向
：
代理式
AI
驱动的化学制造、
AI
驱动的材料加工、极端能源系统制造、工业流程数字化、智能制造、能源材料制造。
2.扩展生物技术革命
：
利用
AI
建立基因型与表型之间的关系，克服生物系统的非线性复杂性，加速生物燃料和生物产品的生产。
细分方向
：
生物分子科学、基因型到表型、微生物群落预测工程、生物设计、生物反应工程与工艺放大。
3.保障美国关键矿产供应
：
彻底改变整个关键矿产供应链，通过
AI
设计替代材料并优化提取和提纯流程。
细分方向
：
资源测绘、材料发现、经济建模与市场分析、提取与加工技术、地质寻找、隔离连接、生物路径回收。
4.提供更快、更安全、更廉价的核能
：
利用
AI
设计、审批、制造、建设和运行反应堆，目标是将进度加快
2
倍，运行成本降低
50%
以上。
细分方向
：
加速设计与许可、自主运行、辅助制造与建设、自主研发、燃料循环设施、站点特征化、最终处置设计、遗产文档评估。
5.加速聚变能源交付
：
建立
AI-
聚变数字融合平台
(
DCP
)
，集成等离子体、材料和系统行为的预测框架。
细分方向
：
结构材料、面向等离子体材料、先进约束方法、燃料循环、
氚增殖包层
、电厂工程、等离子体科学。
6.转型核修复与振兴
：
利用
30
多年的运行数据训练多模态
AI
基础模型，加速处理数千万加仑的高放射性废液，减轻数千亿美元的债务。
细分方向
：
路线图实施、跨尺度
AI
基础模型、处理流程优化。
7.利用
AI
发现量子算法
：
自动化和优化量子算法设计，将其转化为科学应用，以证明量子优势。
细分方向：
应用感知纠错、容错计算工具、混合量子
-
经典优化、非线性等离子体物理算法、核物理与强子系统。
8.实现量子系统发现
：通过
AI
提升对脆弱量子系统的控制，解决可扩展性和噪声抑制挑战。
细分方向：
系统设计、系统控制、量子成像与传感、计算与组网。
9.让微电子重回美国
：
设计超越摩尔定律的下一代设备，通过
AI
驱动的全栈协同设计生态系统加速创新。
细分方向：
埃（亚纳米级）尺度微电子制造、非冯
·
诺依曼计算材料、架构设计、
3D
非易失性存内计算、电路仿真、极端环境应用、等离子体制造、功率电子、低温电子、神经形态计算集成。
10.确保美国在数据中心领域的领导地位
：
快速降低先进数据中心技术及其电网集成的风险
。
细分方向：
负荷灵活性、热管理。
11.实现
AI
驱动的自主实验室
：
将
AI
直接集成到实验流和数据分析中，打破传统人力驱动实验的瓶颈。
细分方向：
动态实验室高级机器人、智能运维、从关联到理解、诊断与远程操作、具身
A
I
神经形态原语。
12.设计具有可预测功能的材料
：
利用物理感知
AI
框架，将材料创新周期从数十年缩短至数月或数年。
细分方向：
从功能材料到量子材料、结构材料、生物分子材料、面向等离子体材料、设计目标化、发现与资格认证、催化剂发现。
13.增强粒子加速器发现能力
：
将粒子加速器设施转变为高效、自主且产量更高的平台。
细分方向：
AI驱动的加速器设施、聚变系统数字孪生集成。
14.从夸克到宇宙的物理学统一
：
开发能同时从粒子碰撞、核衰变和宇宙调查中学习的
AI
推理模型。
细分方向：
粒子相互作用与宇宙物理基础模型、AI赋能
深地中微子实验（
DUNE）
、海量数据集发现。
15.预测美国的能源用水
：
具备多尺度时间推理能力的AI可应对云物理过程、地表及地下水流，以及整体水文循环
三大重大挑战。
细分方向：
云微物理与大气湍流、水与能源、周至年尺度预测。
16.扩展电网以驱动美国经济
：
目标实现决策速度提高
20-100
倍，电力成本和可靠性提升
10%
。
细分方向：
电网建模与分析、运行优化、不确定性量化。
17.释放地下战略能源资产
：
理解复杂的地下环境，降低石油、天然气和地热能的回收成本。
细分方向：
化学与水文传输、地壳裂缝演化、裂缝控制。
18.面向加速科学发现的
高性能计算代码整理、迁移与开发
：
建立自主科学代码开发平台，利用
AI
生成、优化和验证科学软件，加速向
异构架构（如
GPU
）的迁移。
19.面向科学推理的
AI
：
开发专门用于科学推理的新型
A
I
系统，使其具备深厚的分析和数学推理能力，能自主制定假设并设计实验。
驱动科学工作流的网络安全
：
确保科学
A
I
模型及其运行的
高性能计算
环境免受数据投毒、模型操纵等恶意攻击，保障研究的完整性。
21.能源组件与技术流体流动中的
AI
：
针对极端天气、聚变等离子体、电厂冷却等复杂流体动力学问题，开发物理感知
AI
模型和优化策略。
2026年7月22日消息，据路透社报道，美国政府宣布将投入50亿美元，用于通过人工智能解决医疗、建筑材料和能源等领域的长期科研难题。该计划涉及美国卫生与公众服务部、能源部、交通部、国防部和内政部等15个联邦机构，研究人员将可使用能源部超级计算资源、人工智能工具、专业数据集和实验设施。美国总统科技顾问迈克尔·克拉齐奥斯（
Michael Kratsios）
表示，白宫希望把分散在不同部门的科研能力统一纳入“
AI for Science
”框架。
