史密斯需要用AI來鞏固美國在可控核聚變領域的硬體優勢，而OpenAI則急需一場勝利來向華爾街證明自己依然是AI領域的王者。
於是，OpenAI的專項團隊就此成立。
專案代號被定為“Helios”。在古希臘神話中，赫利俄斯是駕馭太陽的神；而他們要做的就是找到能駕馭太陽的材料。
一場針對可控核聚變耐高溫特種材料、抗輻照第一壁裝甲，以及下一代超導帶材的瘋狂材料學競賽，在矽谷那數以十萬計轟鳴的GPU陣列中，悄然拉開了帷幕。
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受此啟發，OpenAI的高層敏銳地意識到，這種“AI初篩+實驗室精挑”的模式，完全可以複製到美國的另一個傳統霸權領域——生物製藥。
畢竟，計算生物學和計算材料學的底層邏輯如出一轍，都是在大規模的分子空間中試錯。而美國擁有全球最成熟的製藥巨頭、最頂級的蛋白質計算實驗室（如華盛頓大學David Baker的Rosetta實驗室），以及壟斷全球的生物分子模擬軟體（如薛定諤公司的Schr?dinger平臺）。
內部會議上，有人提出了一個大膽的設想：如果能把AlphaFold與OpenAI的大模型結合起來，再配合上美國製藥巨頭的臨床資料，他們能在多長時間內篩選出下一代的超級抗癌藥物？答案可能是幾個月。而用傳統方法，這需要十年。
很快，OpenAI內部又秘密抽調了一批精銳，與輝瑞、羅氏、禮來等跨國藥企達成了天價合作協議，一些合作的首付款就高達數億美元，一頭扎進了AI製藥和計算生物學的深海之中。
美國科技界，試圖用材料與生物這兩個最後的高價值堡壘，在AI時代的下半場，重新奪回屬於他們的王座。
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一個月後，華國高等研究院。
這天上午，孔採維奇走出實驗室大樓，深吸了一口略帶微涼的空氣。
他最近心情極好，甚至可以說是這十幾年裡最好的一段時間。
自從大年三十那晚，徐辰“順勢”給他指了一個代數簇與非交換幾何交叉領域的深坑後，孔採維奇就彷彿重新找回了年輕時那種在無人區瘋狂飆車的快感。
那個領域確實沒什麼人擅長，現成的工具更是少得可憐。
但對於孔採維奇這種頂級天賦型選手來說，工具少反而成了最大的優勢！因為在這種蠻荒地帶，所謂的經驗全都沒用，拼的純粹就是對抽象數學結構的洞察力！
在過去的一個多月裡，他徹底放下了那點身為老派數學家的固執，開始毫無心理負擔地使用華國高等研究院的數學AI。
他只需要憑藉自己那恐怖的直覺去試探方向，提出假設；至於繁雜的形式化推導和繁瑣的邊界驗證，全都交給AI去跑。
這種“我在前面指揮，機器在後面填坑”的絲滑體驗，讓老頭子的研究效率呈現出幾何級數的爆發。
就在剛才，數學AI終於跑完了最後一個推論。
他成功了。
他解決了一個困擾了那個冷門領域足足十幾年的核心難題。
孔採維奇心裡很清楚，這個成果絕對是他自從拿到菲爾茲獎之後的這二十多年來，所取得的最具分量的突破。毫不誇張地說，如果他年輕二十歲，憑藉這項成果，他絕對能再拿一次菲爾茲獎！
對於一個六十多歲的數學家而言，這絕對是逆天級別的成果了。
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