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川普政府涉嫌違法，被起訴

據央視新聞客戶端報導，當地時間3月23日，美國加利福尼亞州總檢察長羅布·邦塔宣佈起訴川普政府，指控美國能源部通過緊急命令推動塞布林石油管道重啟，涉嫌違反聯邦及州法律。資料圖：美國總統川普。中新社記者 陳孟統 攝該訴訟指出，美能源部依據《國防生產法》發佈的命令試圖繞過州法律及法院裁決，強行允許管道恢復輸油，構成越權行為，並侵犯加州在監管能源與環境方面的主權。加州方面強調，該管道曾在2015年發生重大漏油事故，對環境與公共健康造成嚴重影響，因此重啟需嚴格遵循既有法律程序。目前，加州已請求法院阻止相關命令繼續執行。 (中國新聞社)
川普政府涉嫌違法，被起訴
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AI巨頭集結美國“創世使命”：24家科技公司+17國家實驗室，加速科學突破！

美國能源部重磅啟動“創世使命”（Genesis Mission），AI巨頭們組團“復仇者聯盟”式合作，目標直指核能、量子、製造等領域大突破。還有OpenAI開放ChatGPT應用市場、Figure CEO新AI實驗室等熱點，一起看~ 😎AI巨頭聯手美國政府“創世使命”：科學革命來襲 💥美國能源部（DOE）宣佈與24家科技巨頭合作，聯合17個國家實驗室和4萬名研究人員，用AI加速前沿科學研究！這波操作堪稱AI界的“曼哈頓計畫”升級版。亮點貢獻：GoogleDeepMind：提供AI科學家代理、AlphaEvolve編碼系統、AlphaGenome DNA模型早期訪問。亞馬遜AWS：砸高達500億美元建AI基礎設施，OpenAI已在實驗室超級電腦上部署模型。其他大佬：xAI、微軟、Palantir、AMD、甲骨文、Cerebras、CoreWeave等全員到齊！目標：在核能、量子計算、製造業等領域實現飛躍，AI正式成為國家科學引擎！OpenAI開放ChatGPT應用市場：第三方開發者入場，變身超級平台 🎉OpenAI放大招：正式向第三方開發者開放ChatGPT專用應用目錄！使用者可一站式瀏覽、連接外部服務，把ChatGPT打造成“萬能介面”。✨細節：分類：特色、生活方式、生產力等。已整合：Photoshop、Canva、DoorDash、Spotify、Zillow等，直接在對話中使用。開發者福利：測試版SDK、樣本程式碼、提交指南齊全。未來：探索數字商品貨幣化。ChatGPT從助手進化成生態中心，生態戰打響！🔥Figure AI CEO自掏1億刀建新AI實驗室Hark：追求“關心人類”的AI 🧡Figure AI創始人Brett Adcock又出手！個人出資1億美元建新實驗室Hark，目標打造“以人為本”的AI：主動推理、持續自改進、深切關心人類。🤖首個GPU叢集已上線。Adcock同時營運Figure（估值390億刀）。機器人+前沿AI雙線並進，新玩家殺入AGI賽道！🚀(Evan的迷路筆記)
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24家頂尖人工智慧企業，加入美國AI“創世紀計畫”

白宮和美國能源部的最新聲明顯示，包括微軟、Google、輝達等在內24家頂尖的人工智慧企業已與美國政府簽署協議，加入“創世紀計畫”。該計畫由白宮發起，旨在推動新興技術在科學探索與能源項目中的應用。當天，行業參與者、美國能源部長克里斯·賴特、美國能源部負責科學和創世紀計畫的副部長Darío Gil以及白宮科技政策辦公室主任Michael Kratsios在白宮舉行會議，旨在啟動人工智慧技術領域的公私創新夥伴關係，以確保建立可擴展的美國國家基礎設施，以前所未有的速度推動科學發展，並確保人工智慧的益處惠及全美。Kratsios表示，“今日宣佈的24家新研究合作（企業）僅是開端，我們將貫徹川普總統的指示，將包括企業、高校、非營利組織及聯邦機構在內的整個科學界納入創世紀計畫。”“運用尖端人工智慧推動科學研究，將極大提升美國科研人員的生產力。創世紀計畫將助力美國科學家實現實驗設計自動化、加速模擬處理程序、生成預測模型，從而在能源、製造、藥物研發等領域取得突破性進展，” Kratsios稱。美國總統川普上月通過行政命令宣佈了該計畫，旨在加強政府各部門科研工作的協調，更高效地整合人工智慧工具以實現更多科學突破。Kratsios當時表示，該計畫將整合能源部國家實驗室的計算資源，呼叫聯邦資料集，推動更多基於人工智慧的實驗。他預測此舉將縮短科學發現周期。不過官員們也意識到，人工智慧發展所需的海量計算資源依賴於耗能巨大的資料中心，因此正積極尋求開發新能源並升級電網。據美國能源部介紹，截至本周四簽署協議備忘錄的合作機構，均已通過資訊徵詢響應向能源部表達合作意向，或正與能源部及國家實驗室開展創世計畫相關項目。這24家公司包括(以英文首字母排序)：埃森哲、AMD、Anthropic、Armada、亞馬遜AWS、Cerebras、CoreWeave、戴爾、DrivenData、Google、Groq、慧與、IBM、英特爾、微軟、輝達、OpenAI、甲骨文、Periodic Labs、Palantir、Project Prometheus、Radical AI、xAI、XPRIZE。自川普今年年初重返白宮後，就一直將培育人工智慧產業列為優先事項，並宣佈了旨在簡化人工智慧設施建設和技術開發的多項政策。與此同時，白宮也正著手限制州級法規，認為這些法規會給企業帶來負擔。但AI批評者指出，由於聯邦政府制定法規行動遲緩，需要依靠州級法規來解決偏見內容、深度偽造和使用者安全風險等緊迫問題。 (財聯社)
24家頂尖人工智慧企業，加入美國AI“創世紀計畫”
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美國能源部:2025年《人工智慧戰略報告》，重定義國家核心能力

「歐米伽未來研究所」關注科技未來發展趨勢，研究人類在歐米伽點演化過程中面臨的重大機會與挑戰。將不定期推薦和發布世界範圍重要科技研究進展和未來趨勢研究。（點這裡看廣義智能體理論）美國能源部（DOE）最近發布了2025年《人工智慧戰略》報告。這份長達45頁的文件清楚地表明，人工智慧已不再是其龐大科學研究體系中的輔助工具，而是被提升至關乎美國國家安全、科學發現和能源主導地位的核心驅動力。該策略的核心任務是，將人工智慧從國家實驗室中零散、專業的科學應用，轉變為整個能源部系統性的、可規模化的企業級能力。這份於2025年10月發布的報告，其野心並不僅限於技術研發。它直面了在聯邦機構內部署尖端技術所面臨的深層挑戰：根深蒂固的資料豎井、陳舊的基礎設施、以及在敏捷創新與高風險後果（尤其是在核安領域）之間尋求平衡的治理難題。能源部的使命是「透過變革性的科學技術解決方案，應對美國的能源、環境和核子挑戰，確保國家安全與繁榮」。新策略的發布，實質上是承認若無人工智慧的全面滲透，這項核心使命在未來將難以為繼。報告詳盡規劃了六大支柱，包括AI基礎設施、數據、勞動力、研發、治理與風險管理以及資源規劃。這不僅是一份技術藍圖，也是一份旨在重塑美國核心能力版圖的組織變革宣言。以「高後果系統」為核心的國家安全應用與許多專注於商業或消費者應用的AI策略不同，美國能源部的藍圖將國家安全置於最優先的地位，其措辭嚴謹而迫切。其應用的核心聚焦於「高後果系統」（high-consequence systems）——一個委婉的術語，背後直指美國的核威懾力量。該戰略明確指出，人工智慧的實施正在確保美國「保持威懾力的最前沿」。這項任務主要由國家核子安全局（NNSA）執行。報告詳細闡述了幾個關鍵的國家安全應用領域：首先是核子威懾與武庫管理。該策略強調，開發和部署新的人工智慧能力，包括任務導向的智能體、模型和硬件，旨在「加速核武庫（儲存）管理任務」。在禁止物理試驗的背景下，利用AI和機器學習進行高精度模擬、預測性維護和數位孿生，對於確保核武庫的可靠性和安全性至關重要。其次是核不擴散。能源部正在開發「用於核不擴散的多模態基礎模型」。這些模型不僅用於在安全環境中增強任務能力，還被賦予了一項關鍵的元任務：評估「外部專有模型」所帶來的核相關風險。這顯示DOE不僅在利用AI，還在防範AI自身（特別是強大的外部模型）可能帶來的擴散威脅。此外，NNSA還開發了一種「紅隊」能力，專門評估AI模型如何被非國家行為者或擴散國家用於推進核武能力。第三，在核安領域引入生成式AI。報告中最具突破性且風險最高的應用之一是「用於高後果系統工程設計的生成式AI」。能源部正引領將生成式AI應用於「核能事業」等領域的工程設計與數位保障。這項選擇的目的是利用AI加速設計迭代、提升可靠性，確保關鍵國家安全資產的完整性與現代化。第四是情報與反情報。該戰略提出，開發和部署「基於大語言模型（LLM）的工具，用於情報和反情報分析」。其目標是提高成品情報的及時性、準確性和影響力，為國家安全決策提供關鍵見解。最後是AI自身的安全性。能源部清醒地認識到，在關鍵基礎設施（如電網）或核子安全系統中使用AI必須以「信任」為前提。為此，網路安全、能源安全和緊急應變辦公室（CESER）在勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）領導建立了一個「AI保障測試平台」。該平台將嚴格測試AI模型的漏洞、對抗性穩健性以及對關鍵能源應用的適用性，為設計安全的電網AI系統提供可操作的評估。算力與數據：建構「美國科學雲」與自主實驗室美國能源部擁有全球最強大的科學研究運算資源，新策略明確將其無與倫比的算力（Computing）和龐大的科學數據（Data）視為其AI雄心的兩大基石。然而，報告也坦率地指出了最大的障礙：「不均衡的機構採用、持續的資料豎井、資料使用限制以及遺留基礎設施的複雜性」。在基礎建設層面，能源部擁有無可匹敵的優勢。截至2025年9月，該機構運作著世界上最快的三台超級電腦：LLNL的El Capitan、橡樹嶺國家實驗室（ORNL）的Frontier和阿貢國家實驗室（ANL）的Aurora。這些百億億級（Exascale）運算系統是DOE訓練和部署最先進AI模型的引擎。但真正的挑戰在於數據。能源部作為“首屈一指的科學和數據驅動機構”，其數據集本身就是“關鍵的國家資產”。問題在於，這些數據分散在17個國家實驗室中，格式各異且難以存取。為了解決這個問題，該策略提出了一個宏大的解決方案：「美國科學雲」（American Science Cloud, AmSC）。根據《One Big Beautiful Bill (OBBB) Act》法案的授權，DOE正動員其國家實驗室「為人工智慧和機器學習應用建置和預處理科學數據」。 AmSC的目標是成為一個連接政府、學術界和私營部門的基礎設施，利用雲端運算技術促進跨學科的科學研究、資料共享和運算分析。這實質上是一項龐大的資料治理和資料工程任務。為了實現這一目標，該策略詳述了「數據」支柱下的幾個關鍵目標：現代化資料基礎架構和管理： 建立強大的資料管理框架和標準，特別是優先採用「API優先」的方法，以減少部署時間並提高資料品質、可用性和共享性。加強資料治理： 能源部已經設立了首席資料長（CDO）職位和企業資料管理計劃，並成立了一個「資料治理委員會」。此舉旨在將數據作為策略資產進行管理，確保治理在企業層面有效，同時響應特定領域的獨特需求，而不是「一刀切」。提高資料可存取性和策展： 能源部正在積極推進其“開放資料計劃”，使其在data.gov上的3700多個資料集更易於查找、存取、互通和重複使用（即FAIR原則）。報告特別強調，要確保公共資料是「機器可讀的」並採用開放格式，以優化其用於AI訓練的效用。動員DOE的科學數據： 該戰略要求與美國工業界合作，對整個DOE體系的科學數據進行策展，「以便對其進行結構化、清理和預處理，使其適用於AI和機器學習模型」。在解決了算力和數據之後，策略描繪了科學發現的未來圖景：「自主實驗室」（Autonomous Laboratories）。報告明確提出，將「擴大對自主實驗室和AI引導設計工作流程的投資」。這意味著由人工智慧協調、自我驅動的實驗室，它們利用DOE產生的獨特科學資料湖，在內部和雲端運算資源的驅動下開發模型。這種模式將用於加速材料發現、同位素生產或生物技術創新，以實現科學發現的自動化。從能源主導到內部治理：AI的全面滲透在解決了國家安全和科研基礎這兩大核心之後，該戰略將目光投向了其第三大任務：能源主導。報告詳細闡述了AI如何全面滲透到能源生產、分配和監管的各個環節，同時輔以強大的內部治理、勞動力和資源規劃作為保障。在「能源主導」方面，AI的應用極為廣泛且具有高度的針對性：核能運作： 報告重點在於「提高反應器的自主運作能力」和「降低核能運作和維護成本」。其核心項目是GEMINA（Generating Electricity Managed by Intelligent Nuclear Assets），該計劃專注於為先進核反應器開發數位孿生技術，利用AI進行先進控制、預測性維護和故障檢測。聚變能源： AI/ML技術正被應用於聚變等離子體控制和預測，以加速這一前沿能源的探索。電網控制與彈性： 策略強調使用「實體資訊機器學習」（Physics-informed ML）來控制電網。這種演算法能夠顯著減少電網控制迴路的計算負荷，使營運商能夠快速完成複雜的緊急評估，這對於維護日益複雜和可再生能源驅動的電網的彈性至關重要。基礎設施完整性： 先進基礎設施完整性模型（AIIM）是一個多模型AI系統，用於評估和預報關鍵能源基礎設施（如天然氣管道、海上平台）的完整性，目前正擴展到井筒完整性評估。加速審批流程： 官僚主義的拖延是能源基礎建設的主要障礙之一。能源部推出了「PermitAl」工具，該工具利用AI「簡化能源基礎設施審批」。透過對過去50年的12萬份國家環境政策法（NEPA）文件進行訓練，PermitAl可以幫助分析師在幾小時內（而非幾周）完成新許可證的環境審查摘要和分類。為了支撐如此廣泛且高風險的應用，該策略在「治理與風險管理」方面尤為謹慎和成熟。能源部意識到，「一刀切」的治理方法會扼殺創新或在某些領域監管不足。因此，其核心是「比例化的AI治理架構」（Proportional Al Governance Frameworks）：分級治理方法： 實施一種「分級方法」（graded approach）進行治理和風險管理。這意味著監督的嚴格程度與AI應用的風險和影響成正比。低風險的內部工具（如生產力套件Joulix AI）可以敏捷創新，而高風險應用（如核能係統）則必須接受「強有力的審查」和「多方面的回應以最小化風險暴露」。明確的領導結構： DOE的AI治理由資訊長辦公室（OCIO）、關鍵和新興技術辦公室（CET）以及首席人工智慧長（CAIO）共同領導。此外，也設立了「AI治理委員會」作為協調整個企業AI活動的主要論壇。報告指出，選擇這種多方共治模式是為了「利用多樣化的專業知識並確保更廣泛的部門支持」。內部政策制定： 能源部正在更新和創建內部AI指南，其「GenAl（生成式AI）政策」預計將於2025年12月發布。在「AI就緒勞動力」方面，該策略的重點不僅僅是招募資料科學家，而是「交叉培訓」。報告敏銳地指出，「實驗科學家必須擁有將AI實施到其工作流程中的工具，而AI科學家需要與領域專家密切合作來應對科學挑戰」。這需要透過實習、獎學金和學術聯盟建立早期職業AI人才管道，並加強國家實驗室與區域學術課程的合作。最後，該策略以一種非常務實的方式結束，指向聯邦機構最大的痛點：“資源追蹤和規劃”，特別是採購。報告坦率地指出，必須「加快採購時間」。其策略目標包括：為AI技術和資料服務建立“明確的加急採購”和“預先批准的供應商名單”，並為預先審查過的雲端服務實施“一攬子使用授權（ATU）批准”。這些措施旨在打破官僚主義的瓶頸，使能源部能夠「以產業的速度前進」。結論：一場防禦性與進攻性並存的變革美國能源部2025年《人工智慧戰略》是一份雄心勃勃的藍圖。它具有顯著的雙重性：一方面，它是一項防禦性戰略，旨在利用AI保護和管理美國最敏感的「高後果系統」——核武庫；另一方面，它又是一項進攻性戰略，旨在釋放其無與倫比的計算資源和科學數據，透過「美國科學雲」和「自主實驗室」等項目，加速科學發現和鞏固能源主導地位。這份報告的深刻之處在於它坦誠地承認了實施這一願景的巨大障礙——資料豎井、遺留系統和製度慣性。該策略的成敗，最終可能不在於其研發出了多麼先進的模型，而在於它能否成功執行那些不那麼光鮮亮麗，但卻至關重要的組織變革：真正實現數據的“API優先”、在17個國家實驗室之間推行勞動力“交叉培訓”，以及徹底改革其緩慢的“採購”流程。透過這份策略，美國能源部明確表示，AI不再只是一個研究主題，而是其未來運作的底層作業系統，是從原子到電網，確保美國核心能力在21世紀保持領先的根本保障。(歐米伽未來研究所2025)
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一窺全球最快超算內部

近日，美國能源部最新推出的超級電腦、Top500 排名第一的El Capitan在加州的 LLNL 舉行了落成典禮。落成典禮結束後，他們讓我（作者）帶著手機進入 El Capitan。通常，這是一個不允許使用電子裝置的區域，手機也不能進入。今天，我進去了。 El Capitan落成典禮 在提交資訊以獲得現場訪問驗證後，我們獲得了一個徽章並被護送到禮堂。在那裡，LLNL、NNSA、DoE 和其他人員就 El Capitan 發表了演講。 顯然，HPE 的首席執行官 Antonio Neri 曾在利弗莫爾住過一段時間。我問 Antonio，El Capitan（和其他 HPC 叢集）上的這項工作如何轉化為 AI 銷售。他說，所有底層技術（包括 GPU 計算、網路、液體冷卻、電力輸送等）的大規模部署都直接轉化為 AI 叢集。
一窺全球最快超算內部
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AI多耗電？美國能源部預測：2028年前資料中心電力需求增長約2-3倍

考慮到AI伺服器需求的增長，美國能源部預測，2023-2028年，美國資料中心的電力需求每年有望增長13-27%，高於許多機構預測的15%。 市場還是太低估吃電狂魔AI了。 1月3日，巴克萊分析師William Thompson及其團隊發佈報告，分析、總結了美國能源部（DOE）發佈的約70頁國會授權研究報告預測。 美國能源部預測，從2023年開始，美國資料中心的電力需求（不包括加密貨幣）將每年增加約13-27%，到2028年時將達到325-580TWh（1太瓦時 = 10億千瓦時），佔美國總電力需求的6.7%-12%。按照這一預測，從2023到2028年，美國資料中心的電力需求有望增長2-3倍。
AI多耗電？美國能源部預測：2028年前資料中心電力需求增長約2-3倍
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