博士後低頭看了一眼論文，照本宣科地念道：“論文裡說，是‘選取三組代表性資料予以公開’。”
他自己念著念著，聲音也越來越小。
“代表性……”馮立波緩緩閉上眼睛，嘴角泛起一絲苦澀，“在座的諸位，跟美國人打了大半輩子交道，還不瞭解他們的尿性嗎？真正具有戰略價值的好東西，他們怎麼可能掛在預印本上，發出來讓全世界看？”
有人猛地反應過來，聲音裡透著驚恐：
“馮所，您的意思是……這提升了30%的三組資料，可能只是那17個方向裡，表現最差的邊角料？！”
是專門拿出來秀肌肉、打壓對手士氣的“樣品”？！
馮立波沒有回答。
他只是默默地拿過平板，把論文直接滑到了最後一頁的致謝部分，然後將平板往桌子中央一推。
“其實，真正讓人害怕的，不是他們現在的材料有多強。”老所長苦笑了一聲，“而是他們的AI，為什麼能算得這麼準。”
眾人紛紛湊過頭去。
在那行不起眼的致謝名單裡，赫然寫著一句話：
【感謝美國能源部國家核安全域性（NNSA）為本研究提供歷史核試驗材料資料支援。】
“嘶——”
會議室裡，接二連三地響起了倒吸涼氣的聲音。
所有人都明白了。
在這個AI狂飆的時代，演算法可以開源，算力可以拿錢砸，唯獨“資料壁壘”，是無法逾越的護城河。
華國有頂尖的超算，也有世界一流的AI架構。可在冷戰那個瘋狂的年代，美國人實打實地在內華達的沙漠裡、在太平洋的環礁上，進行了一千多次核試驗。
無數材料樣品被放置在核爆中心附近，經受了人類歷史上最極端的高溫和中子暴雨。
那些伴隨著蘑菇雲留下來的晶格損傷資料，是用多少臺超算、多少座加速器都模擬不出來的第一手物理真相。
而華國的核試驗，前後總共只有四十多次，而且試驗目的完全不同，根本不可能積累下如此龐大的材料輻照資料庫。
現在，美國人把這些塵封了幾十年的資料翻了出來，餵給了他們最先進的AI大模型。
“美國人冷戰的家底還是厚啊。”宋懷仁長嘆一聲。
……
馮立波猛地站起身，聲音因為焦急而有些嘶啞：
“立刻起草報告，向科技部彙報！”
“我們需要加大投入，不能在核聚變成功的前夜，跟丟了競爭對手。”
“還有……”鄭海川也跟著站了起來，眼神複雜。
他突然想起了幾個月前，那個年輕人說過的話：
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……
