AI与大模型如何帮助科学技术大发展？基本原理是什么？
昨我思考得出很有把握的结论，大模型如果不帮助人类科学技术取得大突破，就不是工业革命，不如电力、计算机、互联网的意义大。大模型是人类历史上能力最强的老师，能AIGC产生内容，但如果没有帮助人类提升改造物质世界的能力，最终会是泡沫。
如果AI搞出了生物科技大突破、核聚变发电、智能具身机器人等革命性成果，就真的会工业革命，人类社会经济增长率会大幅提升。
这也是年初微软CEO纳德拉说的，“真正的基准不是某个AGI技术指标，而是世界经济是否以10%的速度增长。只有当AI真正走进产业、带来生产力的跃升，我们这个行业才算成功。”
AI的价值不能仅靠技术参数或模型规模来衡量，而应看它是否能在全社会范围内带来类似工业革命那样的经济增长。如果AI能让全球经济年增速达到10%，那将意味着经济规模每7年翻一番，远超当前多数国家1–3%的增长水平。纳德拉强调，AI的真正赢家不会是科技公司本身，而是那些将AI应用于自身业务的广泛产业。只有当这些产业因AI而实现生产力飞跃，经济才可能重回高增长轨道，AI的价值才算真正落地。
纳德拉水平可以，我想了很久以后，最近才明白还真是这个道理。还有个怪事，微软自己似乎没有狠命大搞大模型，美国排前的大模型ChatGPT、Gemini、Claude、Groq都不是微软做的，只是有投资。2025年8月，微软发布的MAI-1-preview，是首个从头到尾自主训练的基础大模型，1.5万张H100，这才正式开始自研大模型。微软大力在Copilot、Azure、Office等产品中接入多家大模型，估计是战略上认为“用大模型”才更关键。
估计很快各大公司对于基础大模型的热情就会大降，不会去赌无所不能的AGI。热点有两个，一个是用AI真正赚钱，优化广告、取代白领之类的，这只是改变分配，不会提升经济增长率。意义更大的热点，是用AI实际帮助科学技术大突破，各领域都想如何用AI搞生产力突破。
大模型应该能正面帮助科技发展，例如科研人员调研行业、写文章就受益很大，已经是必须的了。如"知识压缩"，大模型用千亿级参数把文献、实验数据、图像、代码等多源信息统一编码，研究者自然语言直接查询跨学科知识，显著降低信息检索与整合成本。再如自动生成与实验设计，大模型在材料、药物、能源等领域先给出候选配方或反应路径，调用仿真工具验证，"AI 提出假设—计算机验证—实验精选"会是新的科研范式，缩短研发周期。
在一些工业场合，如我之前介绍过一家公司的时间序列工业大模型TPT，将工业数据整合进大模型里，应用时方便多了，等于有好老师带了，经验还越来越丰富。这种大模型一次训练，随处部署，支持配方优化、缺陷检测、设备维护等任务，为制造业注入持续改进动力。
但是感觉这些还是辅助性的工具，帮助人省事了，提高科研与工业生产效率。但并没有超能力直接带来科技大突破，AI还没有这个能力。
我认为是这样的，AI就是收集齐了所有资料，然后形成了还可以的体系理解。这种理解不如人类专家深入原理级别，经常会出错，有时错得很离谱，但已经是很不错的工具了。通过“大力出奇迹”堆算力疯狂思考，AI有时也能给出一些不错的科研建议，但还是助手的层面。原来人们因为大障碍搞不出的东西，AI也不会有大招，如量子计算机、可控核聚变、复杂的生物系统，特别难，人想不出招AI也不行。
就如在数学证明上，AI能靠算力解决一些“难题”，但这些是“可解”范围的，有套路。真正的突破性证明需要很长的几十页的证明，AI就还没有这么强的建构证明体系的能力。因为AI每一步都有小概率出错，大难题需要很长的步骤，比奥数题需要的步骤多几十倍，AI思考久了出错乱套了。估计AI4S就卡在这了，长时间思考能力还是不行，也不知道如何改进。大模型总会有幻觉，自己以为对了，浪费无数算力在鬼扯。
已经有一些AI4S的大突破，如AlphaFold获得诺贝尔化学奖。但这是一种精巧的大算力搜索算法，专门对某个问题设计计算机算法，用神经网络来优化搜索空间，和大模型的“无所不知”不是一个套路。
总体感觉，AI与大模型是在帮助科学技术研究加速，人才培养速度肯定加快了。如中国生产的论文一年翻倍（投稿量）是可能的，写论文快了。但真正厉害的大论文，以及革命性的技术突破，还得靠人为主，AI还需要原理性的进步才能真正改变世界。
