這幾天，Anthropic 的頂級AI模型Fable5重新回歸，與此同時它還做了一個小動作，發佈了單獨面向科研工作者的APP： Claude Science。
Anthropic帶崩一個又一個行業之後，這次卻把一個正在升溫的方向推到了台前：AI4S，AI for Science，用 AI 加速科學發現。
AI4S究竟是什麼？它背後藏著怎樣的的技術、產業趨勢？眼下的機會、未來的變革在那？
CUDA 的啟示：科研工具定義產業生態
AI4S聽起來似乎只是面向科學家的工具創新，好像只是個小賽道。
真正理解產業變革規律就會明白，科研工具影響的不只是科學研究，還會定義下一代科學發現的節奏、格式和產業標準。
這件事二十年前已經發生過一次，那就是輝達拿下AI 時代的武器：CUDA 生態。
CUDA 最初就是一個科研故事。
在 2000 年前後，很多科學家和工程師已經意識到，圖形處理器 GPU 不只能拿來打遊戲、渲染畫面。
GPU擅長平行計算，可以同時處理大量相似任務。對於物理模擬、圖形計算、數值分析這些工作來說，這正是研究人員夢寐以求的能力。
聰明的科學家們想盡辦法，把普通的電腦演算法轉化成圖形演算法，費盡力氣都要用上GPU。
這個故事的關鍵人物，是當時在史丹佛讀博士的 Ian Buck。他在史丹佛電腦圖形實驗室開發了 Brook for GPUs。
簡單說，這個項目會把C語言自動翻譯成GPU計算用的語言，讓任何科學家和工程師都能更自然地呼叫GPU。
Ian Buck 2004 年完成相關博士研究後加入輝達。隨後，輝達把這條路產品化，2006 發佈CUDA，2007年正式上線。
老黃宣佈要持續為 CUDA 生態投入資源時，市場卻並不買帳。
對當時的大多數投資人來說，把資源投向一套面向科研和工程計算的軟體生態，短期看不到多少顯性收入，更不像顯示卡銷售那樣容易講清楚商業回報。
因為大多數人都看不到 2007 到 2011 年，越來越多高校實驗室開始使用 GPU 做科研計算， 看不到 2009 年，吳恩達開始用 GPU 訓練更大規模的神經網路。
更看不到 2012 年，AlexNet 用輝達 GTX 580 訓練深度學習模型，在圖像識別任務上一戰成名背後的意義。
回頭看，輝達在AI時代的勝出靠的從來不是那個模型迭代的功勞，是更早之前定義了“科研和工程計算該怎麼用 GPU”這件事。
AI4S 正在改寫科學方法
如果說 CUDA 爭奪的是“科學家怎麼算”， Claude Science 爭奪的就是“科學家怎麼做研究”。
Claude Science 這次押注的不是新模型，這個APP產品的本質是 workflow ，也就是工作流的專門最佳化，讓科學家能依靠模型一次性完成找文獻、提假設、設計實驗、分析結果，再生成迭代的過程。
顯而易見的是，Claude Science 一旦成為科研的默認入口，就會沉澱資料、流程、實驗習慣和協作關係。
到那時，後來者要替換它，就會像今天替換 CUDA 一樣困難。
但工具之爭還只是表層，更深層的變化，是科學方法本身正在改變。
王煜全在周四的直播中提醒大家：過去我們習慣把重大科學發現理解成天才的靈光一現，但今天AI大模型融入科研之中， 會把越來越多科學問題變成可以規模計算、迭代的工程問題。
過去，科學發現常常依賴偶然和經驗。後來，計算模擬和結構化設計讓科學家可以更有方向地探索。現在，AI 正在讓一部分科學推走到“暴力破解”階段。
比如直播中介紹的：清華 DrugCLIP 在海量靶點和分子中篩選候選藥物，CuspAI 與 Kemira 用 AI 尋找全新的材料，都是這個邏輯。
頂級人類大腦沒有時間試錯的方向，專業研究者需要幾年反覆篩選的工作，這一次都有望迎來變革。
但對於想在這波趨勢裡做點什麼的人來說，真正困難的不是相信 AI4S 重要，是想明白這些問題：AI4S會按什麼順序產業化？那個環節先爆發？那些公司只是借概念講故事，那些真的卡在產業鏈關鍵位置？
這恰恰是前哨科技特訓營一直在訓練的能力：不只是告訴你“眼下什麼概念火”，更要帶你把一個新技術拆成“科學原理—工程瓶頸—產業鏈位置—商業化時點”，自己判斷一個趨勢到底走到了那一步。
AI4S 只是這次直播拿來做拆解的案例之一。
為什麼這個趨勢利多中國
王煜全在直播裡提醒大家：這一波 AI4S，本質上利多中國，因為工程模式恰恰是中國最擅長的。
從高鐵、電動車、太陽能到消費電子，中國產業體系一次次證明：只要一個問題可以被拆解、迭代、降本、規模化，中國就有極強的追趕甚至反超能力。
更微妙的是外部環境。
一邊，美國在喊要“用曼哈頓計畫的規模”去投入 AI4S，另一邊卻在大幅削減高校的科研經費。
偏偏基礎研究正走到“砸錢就能出成果”的節點上，美國卻在這個節骨眼上收了手，眼下的微小變數還不致於立刻分出勝負，但至少給中國留出了一個窗口。
王煜全在直播中給出了AI4S產業趨勢的未來判斷：三年之後，隨著第一批 AI 設計的藥物陸續上市，中國製藥會進一步拉近與最前沿的距離。
再往後各行業逐一展開，中國的工程縱深還會持續受益。 (全球風口)