美国政府新颁布了一项人工智能（AI）时代的“曼哈顿计划”。
当地时间11月24日，美国总统特朗普签署了一项行政命令，正式启动“创世使命”（Genesis Mission）。白宫将此描述为“一次史无前例的全政府动员”，并将“彻底改变科学研究的范式”，大幅加速研发的生产力与影响力。
该行政命令授权美国能源部全面动员和统筹全美研发资源，将顶尖科学家、最强大的超级计算机以及海量科学数据整合进一个统一的闭环AI平台之中，集中攻克关键的科学挑战。
事实上，这并非本届特朗普政府首次在AI领域发力。今年以来，该政府已陆续发布多项行政命令，并在7月推出《美国AI行动计划》，提出近百项措施，试图加速美国AI创新、在本土建设AI基础设施并协同盟友行动。
富而德律师事务所合伙人格雷塞尔（Anna Gressel）接受第一财经记者采访时表示，现任特朗普政府已把AI视为国家竞争力的核心驱动力，同时绝不能因为过度监管而让美国企业在全球竞争中处于劣势。“美国的逻辑是：要让美国公司跑得更快，同时把最关键的数据和核心技术牢牢攥在自己手里。”
但要完成“使命”仍面临钱从哪儿来、能源供应、政府机构间“数据孤岛”等多个现实挑战。
研发将由AI主导驱动
特朗普政府认为，尽管自20世纪90年代以来美国科研预算持续攀升，但科学进步的步伐却明显放缓，例如新药上市数量不增反降，而取得同等成果所需的研究人员数量却持续增加。因此，“创世使命”主张将AI作为关键科学工具，彻底革新科研模式，让过去需要数年的研究缩短至“几周或几个月”。
具体来说，该计划的核心机制是构建一个名为“美国科学与安全平台”的基础设施。该平台将整合联邦科学数据集，用于训练科学基础模型，并创建AI智能体（AI Agents），以测试新假设、实现研究工作流程自动化，并加速科学突破。
换言之，研发将由AI主导驱动。其中，特朗普政府明确了六个优先战略领域，涵盖生物技术、关键材料、核裂变与核聚变能源、量子信息科学、半导体与微电子以及先进制造。
AI智能体将不仅被用于数据分析，而是将直接负责提出假设、自动化设计实验、超高速模拟计算、生成高精度预测模型等步骤。科研流程将很大程度上自动化，从而大幅加速科学突破。
在机构设置方面，行政命令责成美国能源部负责具体实施，而总统科学与技术助理（APST）则通过国家科学和技术委员会（NSTC）提供总体领导与跨机构协调。同时，行政命令称，该平台也应与外部先进AI、数据、算力或领域专长的伙伴建立合作机制。这意味着美国企业和大学也有机会获取平台资源。
在推进节奏上，该行政命令为美国能源部部长和总统科学与技术助理设定了一系列具体行动与时间表。例如，能源部部长须在60天内确定并提交至少20项具有国家重要性的科技挑战清单；在此之后30天内，APST将协调制定一份扩展清单，作为“创世使命”的初始攻关目标。
美国总统科技助理、白宫科技政策办公室主任克拉西奥斯（Michael Kratsios）表示，“创世使命”将“把（科研）发现的时间从几年缩短到几天，甚至几小时，赋能科学家测试更大胆的假设，发现目前无法实现的突破”。
完成“使命”的现实瓶颈
然而，这项雄心勃勃的“创世使命”能否真正发挥预期效力，仍面临诸多不确定因素。
首先，尽管行政命令未明确列出具体成本估算，但“钱从哪儿来”始终是计划推进的核心问题。根据美国宪法，总统行政命令可设定政策目标，但拨款权仍掌握在国会手中，所有联邦支出均须通过《拨款法案》的审批与分配。
该命令本身也承认了这一现实限制，明确表示将“以拨款到位为前提实施”。在关于该计划的电话简报会上，一位白宫官员透露，未来很可能需要国会提供更多支持。该官员表示，本届政府将统筹所有可用资源，并期望在国会的协作下，“持续加大投入，以确保任务取得成功”。
在基础设施方面，白宫官员介绍称，“创世使命”计划将首先利用美国17个国家实验室中现有的超级计算机资源，后续再逐步建设更多计算设施。与此同时，芯片制造商英伟达和超威半导体，以及计算机巨头惠普和戴尔已同意在国家实验室内建设相关设施，作为回报，部分数据将与这些人工智能公司共享。
其次，当前美国能源供应与电网建设难以完全满足现有AI发展的需求，而“创世使命”所需的庞大计算资源预计将进一步加剧电网负担。
咨询公司富事高咨询（FTI）预测，美国数据中心的能源需求将在2027年前几乎翻倍，从目前的约17吉瓦增长至30吉瓦以上。大型数据中心接入电网的请求已使多家公用事业公司及现有电网容量不堪重负，短期内难以有效缓解。
目前，美国多个州正面临来自数据中心、新工厂及电动汽车用电需求的激增，并承受由此带来的电价上涨压力。根据美国忧思科学家联盟（UCS）发布的报告，2024年，PJM互联电网下属七个州的公共事业客户被收取了高达44亿美元的输电升级费用，这些资金全部用于支持去年批准的、为接入数据中心而启动的电网项目。报告预计，2025年将出现类似规模的支出。
再次，该使命明确提出要“整合联邦政府各部门的科研数据与基础设施”、“利用联邦科学数据集训练科学大模型”、推动AI从“海量数据中挖掘科学发现”。该计划还称，要制定计划将私营伙伴的数据也依法纳入使命。
然而，获取“海量、有序、高质量数据”可能是该计划一个关键瓶颈。美国政府问责办公室（GAO）的报告称，美国政府机构间长期存在“数据孤岛”问题，缺乏全面的数据治理。今年，由马斯克领导的政府效率部（Doge）曾提出创建“单一集中式政府数据库”的设想，但该计划最终未能落地实施。
如果仅将分散的数据简单“堆砌”而不进行耗时耗力的标准化与清洗工作，AI模型将不可避免地陷入“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的困境。平台即便拥有海量数据，若未能形成AI可识别、可使用的“统一知识库”，其实际价值将大打折扣。
更关键的是，行政命令要求在270天内证明平台的初始运行能力（IOC），这意味着执行节奏必须极快。然而，克服数据孤岛是一项涉及技术迁移、法律谈判与机构协调的系统性工程，需要长期努力。这或许意味着，该计划极有可能面临延期风险，或在关键功能上被迫作出妥协。
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