引 言

2025年11月24日，美国总统特朗普签署行政令，正式启动名为“创世纪计划(Genesis Mission)”的国家级人工智能战略。该计划整合政府、学术界与产业界资源，旨在以人工智能驱动科研范式变革，加速关键领域的科学发现。这标志着美国科技政策从过去“自由市场主导”模式，转向以国家任务为导向的战略推进阶段。不久后的2026年初，谷歌DeepMind团队开发的AlphaGenome模型登上《自然》期刊封面，标志着AI在解读基因组非编码区域——“生命暗物质”方面取得里程碑式突破。如今，AI与量子计算的双向赋能，与量子计算的结合被视为下一制高点。

第一章 Alpha系列：从游戏对决到生命解码

在“创世纪计划”聚焦的诸多前沿中，生命科学的AI化是竞争最为激烈的领域之一。谷歌DeepMind的Alpha系列正是该领域的代表，其演进轨迹清晰展示了AI从“游戏求解”到“科学求解”的跨越。

AlphaGo是这一切的起点，它证明AI能在围棋等复杂决策空间中超越人类直觉，为后续科学研究奠定了方法论基础。

AlphaFold如同“蛋白质宇宙”的解码器，解决了蛋白质结构预测这一生物学世纪难题，极大提升了新药研发与疾病机理的理解效率。

图 1AlphaFold预测蛋白质结构

AlphaMissense扮演基因变异的“预言家”，能够高精度预测人类错义突变的功能影响，成为遗传病研究的强大工具。

图2 AlphaMissense预测致病性

AlphaGenome则是基因“暗物质”的探索者。该模型能一次性处理长达100万个碱基对的序列，以单碱基分辨率同步输出数千种基因组功能与变异效应，将以往需数年实验验证的过程缩短至秒级。这标志着AI从解析生命“结构”进入解读其“调控逻辑”的新阶段，在癌症机制、罕见病诊断与合成生物学等领域展现出深远潜力。

图3 AlphaGenome模型概述和训练方式

Alpha系列的发展表明，AI正从辅助分析的工具，逐渐转变为能够提出科学假设、发现自然规律的“共同研究者”。

第二章 全景渗透：“AI+”重塑千行百业

“创世纪计划”所反映的全球AI竞争，远不止于生命科学，更是一场“AI+”的全行业渗透进程。

语言与逻辑类：以GPT、Gemini、Claude等为代表的大语言模型，已成为知识与信息的智能接口，深刻改变教育、编程、内容创作与客户服务等领域。

多模态与生成类：如Sora、Stable Diffusion等文生视频模型正重塑影视、广告与游戏的内容生产；DALL-E、Midjourney等文生图模型则推动了视觉艺术设计的变革。

气象预测：谷歌的GraphCast、华为的盘古气象大模型将10天全球高精度预报的计算时间从小时级压缩到分钟级。

数学与推理：谷歌DeepMind的AlphaGeometry无需人类示范便可解决国际数学奥林匹克级别的几何问题，展现出AI的纯逻辑推理能力。

材料与药物发现：多家机构利用AI平台从海量分子库中筛选潜在药物候选，将早期发现阶段从数年缩短至数月。

第三章 融合共进：AI与量子计算的双向赋能

“创世纪计划”等国家级战略尤其关注可能引发“范式革命”的技术融合，AI与量子计算的结合被视为下一制高点。

量子计算加速AI：基于IBM新一代量子处理器在复杂优化与分子模拟方面的突破，以及英伟达NVQLink架构实现的量子-经典混合计算体系，量子计算正成为AI在药物研发、材料探索等领域的专用加速引擎，有望彻底改变传统模型训练范式。

图4 英伟达提出的量子-经典混合计算体系架构

AI赋能量子系统：在面对量子比特固有的脆弱性和高度复杂的操控需求时，人工智能正在成为关键的赋能工具。谷歌DeepMind的AlphaQubit正是这一方向的代表，它利用基于Transformer架构的神经网络，专门针对量子纠错（特别是表面码）任务进行解码。通过更高效地识别和纠正量子比特中的错误，该系统旨在提升量子计算的准确性与整体可靠性。

图5 AlphaQubit的错误纠正与训练

两者形成的正向循环正在催生“量子机器学习”这一新兴前沿，有望为高温超导、新型催化剂等重大科学问题提供突破路径。

第四章 范式转移：AI如何重新定义科研本身

以AlphaGenome为例，我们正见证一场深刻的科研范式变革。

从“假设驱动”到“数据与发现驱动”的范式迁移。传统生物学研究通常遵循“提出假设→设计实验→实验验证”的线性路径。而AlphaGenome则能直接从海量基因组数据中系统性地挖掘人类未曾预设的模式与规律，甚至自主生成可验证的科学假设，将科研的起点从“人的猜想”前移至“数据的启示”。

将科研周期从“年”压缩至“秒”的量级跨越。该模型能够将传统需要“多年”实验验证的遗传变异功能分析过程，缩短至“几秒钟”。这不仅是效率的提升，更是根本上拓宽了科学探索的边界与试错空间，使得大规模、系统性的筛选与验证成为可能。

打破学科壁垒，重塑成果共享模式。AlphaGenome的成功深度融合了生物学、计算机科学与数据科学，催生了“计算生物学家”等新型复合角色。同时，其研究代码、模型权重的全面开源及通过易用API开放的举措，确立了“开放科学”作为AI时代科研基础设施的新标准，推动了全球协作与创新的加速循环。

第五章 结语

“创世纪计划”的启动，凸显了各国在AI及与其融合的量子计算等前沿领域的战略紧迫性。这场竞争关乎技术制高点、经济未来与国家安全。然而，AlphaGenome在破解生命密码上的突破也提醒我们：AI最根本的力量，仍在于其应对人类共同挑战、拓展知识边界的潜力。从解码疾病的遗传根源，到预测极端天气拯救生命，再到探索物质的本质规律，“AI+”的时代正将我们带入一个由数据和智能共同驱动的新认知纪元。

参考文献链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-10014-0

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492

https://www.nature.com/articles/s41586-024-08148-8

撰稿｜郑佳琪  

指导｜刘玉龙

编辑｜陈治光  王海月