摘要：2025年10月30日，首届天桥脑科学研究院（TCCI）AI驱动科学研讨会在美国旧金山落下帷幕。在这场汇聚三位诺贝尔奖得主、斯坦福大学荣誉校长及20余位全球顶尖学者与产业领袖的盛会中，盛大集团与天桥脑科学研究院创始人、全球知名创新企业家及慈善家陈天桥正式宣布，
2025年10月30日，首届天桥脑科学研究院（TCCI）AI驱动科学研讨会在美国旧金山落下帷幕。在这场汇聚三位诺贝尔奖得主、斯坦福大学荣誉校长及20余位全球顶尖学者与产业领袖的盛会中，盛大集团与天桥脑科学研究院创始人、全球知名创新企业家及慈善家陈天桥正式宣布，将投入10亿美元算力资源，专项支持全球科学家开展创新人工智能研究。这一举措不仅为AI科研领域注入重磅资源动能，更以"发现式智能"为核心导向，为全球人工智能技术突破与科学研究变革划定了新的发展坐标。
本次研讨会由天桥脑科学研究院与加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院联合举办，构建了学术与产业深度对话的高端平台。作为会议的核心议程，陈天桥的算力支持宣布引发全球科技界高度关注。这一决策并非孤立的资源投入，而是基于对AI发展阶段的深刻研判与科学研究痛点的精准把握。
陈天桥在主旨演讲中提出，AI的终极价值在于"发现"，真正的通用人工智能（AGI）应具备"发现式智能"——能够主动构建可检验的世界模型、提出可证伪的科学假说，并通过与世界的交互反思持续修正认知框架。这种智能超越了当前AI的模仿与预测属性，实现了从"回答问题"到"提出问题"、从"识别规律"到"创造新知"的本质跨越，其核心意义在于"进化人类"而非"取代人类" 。
这一理念得到与会顶尖学者的广泛认同。2025年诺贝尔化学奖得主、加州大学伯克利分校教授奥马尔·亚基（Omar Yaghi）以其实验成果佐证了AI的科学发现价值：其团队借助ChatGPT构建的虚拟科研团队，在数天内完成上百次实验，实现了COF-323材料从无定形到高结晶的突破，而AI设计的零能耗取水装置已在湿度不足15%的沙漠环境中成功取水。2024年诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学教授戴维·贝克（David Baker）则展示了AI在蛋白质工程领域的革命性突破，其团队开发的RFDiffusion3模型可根据功能需求"从头设计"蛋白质结构，为阿 尔茨海默病干预与酶工程研究提供了全新工具 。图灵奖得主、Alphabet董事会主席约翰·轩尼诗（John Hennessy）在点评中强调，这种"AI+科学"的融合范式正在重塑科研逻辑，而算力正是解锁这一范式的核心钥匙。
针对当前AI科研面临的算力短缺、评价缺失与青年人才发展受限等核心痛点，陈天桥宣布的10亿美元算力支持计划构建了"基准测试-结构性算力-PI孵化器"三位一体的完整支持体系，实现了资源供给与科研需求的精准匹配。
在评价体系建设方面，计划推出跨维度综合基准测试套件，将"可发现性"作为核心评估指标，覆盖神经动力学、记忆系统、因果推理、世界模型与元认知五大关键领域。这一举措填补了当前AI评价偏重"预测准确率"而忽视"科学创造力"的空白，为科研方向提供了科学的导航标尺。
结构性算力供给构成了支持计划的核心。10亿美元算力资源将优先配置于三大结构性实验集群：记忆系统构建、因果架构研发与神经动力学假设验证。据行业测算，该规模算力可支撑上万个中等规模AI模型的训练迭代，或为10余个万亿参数级发现式智能模型提供持续计算支持，相当于3个大型AI数据中心的算力总和 。这一资源投放精准呼应了当前AI科研的核心需求——华中科技大学周健教授曾指出，大语言模型参数量每两年增长400倍，而存储与算力供给增速仅为2倍，这种失衡严重制约科研突破。
尤为值得关注的是面向青年科研群体的PI孵化器计划。该计划打破传统科研体制的时间与层级限制，为优秀博士生与博士后提供独立建立实验室、领衔科研团队的机会，支持其探索具有颠覆性的大胆构想，并将在全球布局研发中心作为落地支撑。这一设计直击青年科研人员"成长瓶颈"，为AI领域培育新生科研力量提供了制度保障。
此次算力支持计划是陈天桥及其创立的天桥脑科学研究院在"AI+脑科学"领域战略布局的延续与升级。作为由陈天桥、雒芊芊夫妇私人出资10亿美元创建的全球顶级私人脑科学研究机构，TCCI自成立以来始终以"全球化、跨学科、青年科学家"为三大核心方向，已构建起覆盖欧美亚澳的科研生态系统，涵盖学术交流、人才培养、奖项激励等多元板块 。
2023年底，TCCI已宣布追加10亿元人民币投入"AI+脑科学"领域，提出"All in AI for Brain Science"的技术战略；2024年推出的"MindX数据支持计划"，通过经费、设备、人才三箭齐发，为中国科学家提供数据采集与算力支持。此次10亿美元算力投入则实现了从"区域支持"到"全球覆盖"、从"数据辅助"到"算力核心赋能"的跨越，形成了"脑科学启发AI设计、AI加速脑科学发现"的良性循环。
陈天桥在接受采访时强调："真正改变智能的下一个算法不会出现在数据中心，它会出现在笔记本电脑上。"这一观点揭示了此次算力支持的深层逻辑——通过普惠化的算力供给，降低创新门槛，让全球每一位有潜力的科学家都能参与到发现式智能的探索中，而这与TCCI长期秉持的"开放共享"科研理念高度契合。
在全球AI算力需求呈指数级增长的背景下，陈天桥的算力投入计划具有深刻的行业价值与时代意义。据IDC测算，2025年全球AI模型训练与推理的算力需求达650 EFLOPs，较2023年增长5倍，其中多模态模型贡献了60%的算力增量，而全球AI算力市场规模已突破1.2万亿美元，2030年将攀升至5.8万亿美元。中美等科技大国已将算力提升至国家战略高度，北美头部云厂商2025财年算力相关资本开支达3700亿美元，中国云厂商AI算力专项投入亦突破4500亿元人民币 。
在此背景下，10亿美元算力支持的独特价值在于其"精准性"与"公益性"。与商业机构的算力投入不同，该计划聚焦于"发现式智能"这一基础研究领域，避开了短期商业化导向，填补了市场资源的供给空白。正如西湖大学高性能计算中心的实践所证明的，优质算力资源能使AI科研效率提升30%，为细胞生物学、神经退行性疾病等前沿研究提供关键支撑。
更重要的是，这一举措将推动全球AI科研生态的重构。通过向全球科学家开放算力资源，打破了地域与机构的资源壁垒，有望形成跨国家、跨学科的科研协作网络。特别是对青年科学家的专项支持，将加速科研人才梯队建设，为AI领域培育持续创新活力。正如2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚基所言，AI已成为"新的科学思维体"，而普惠性算力供给将让这一"思维体"惠及更多科研力量。
陈天桥的算力支持计划不仅是资源的注入，更是对AI科研方向的战略引导。其提出的发现式智能五大核心能力——神经动力结构、长期记忆、因果推理机制、世界模型、元认知与内在动机系统，共同构成了面向科学发现的智能闭环，为全球AI研究提供了清晰的技术路线图。
从应用前景看，这一布局将加速AI在脑科学、材料科学、生物医药等关键领域的突破。在脑科学领域，结合TCCI既有的神经科学研究基础，AI有望破解阿尔茨海默病等神经退行性疾病的发病机制；在生物医药领域，类似戴维·贝克教授的蛋白质设计技术将得到算力加持，加速新药研发进程；在基础科学领域，AI驱动的"设计-构建-测试-学习"迭代循环将大幅缩短科学发现周期。
从行业影响看，该计划或将引发全球范围内的算力资源公益化浪潮，推动形成"商业算力聚焦应用、公益算力支撑基础"的多元生态。随着10亿美元算力的逐步落地与全球研发中心的建设，一批突破性成果有望在未来3-5年内涌现，为人工智能从"技术工具"向"科学伙伴"的转型提供坚实支撑。
在科技竞争日趋激烈的今天，陈天桥以10亿美元算力投入践行了"科技向善"的慈善理念，更以"发现式智能"的战略远见为全球AI发展指明了方向。当算力资源跨越国界与壁垒，当科学探索回归发现本质，人工智能必将在人类认知世界、改造世界的进程中，书写下更加浓墨重彩的篇章。这不仅是一次资源投入的宣布，更是一场科学革命的序曲。
来源：辛心有言
