史密斯很快聯繫了OPENAI。
他之所以選擇這家矽谷巨頭，不僅因為它是目前美國最強的AI實驗室，更重要的是，OpenAI正處於一個極其微妙的戰略窗口期。
自從華國的AI崛起，並在邏輯推理任務上實現了對美國AI的壓制，這讓一向以AI領導者自居的美國科技界感到了前所未有的壓力。
當時白宮緊急召集了矽谷科技巨頭。五角大樓開始制定更激進的封鎖計劃。
曾幾何時，美國在晶片、算力、大模型上的絕對優勢，似乎在一夜之間被蠶食殆盡。
但就在這種山雨欲來風滿樓的緊張氛圍中，華國的AI發展突然「主動剎車「了。
在過去的一年裡，華國再也沒有發布過那種震驚世界的底層基礎大模型突破。
相反，他們開始將AI的研發重心，大規模轉向了具體的行業生成場景。
各種行業垂直模型、輔助診斷系統、工業質檢AI如雨後春筍般湧現，但在最核心的通用人工智慧（AGI）智能水平上，卻似乎停止了進一步的疊代。
美國科技界鬆了一口氣。他們認為，應該是華國算力見頂了。
……
但實際上，這是華國高層精心計算的戰略選擇。
華國這是在主動示弱。因為他們很清楚，中美AI的終局，拼的絕不僅僅是算法的精妙程度，而是國力、電力供應、製造業底蘊以及全產業鏈的韌性。一旦把戰線拉長到十年、二十年的維度，華國是必然勝利的。
但真正的戰略目標，是讓美國一直留在牌桌上。
只要美國還在堅持投入，還在燒錢、燒電、燒晶片去追趕，那麼美國的戰爭機器就會持續失血。從經濟學的角度，這叫「引誘對手進入長期消耗戰「。
如果華國表現得太過強勢，直接在底層智力上碾壓，很可能導致美國中途放棄，轉而去開闢其他賽道，甚至乾脆認輸。那樣的話，這場消耗戰反而會提前結束，美國還能保留下一些餘力。
因此，華國的剎車，不是跑不動了，而是在用戰術上的「退縮「，誘導對手繼續加注。
畢竟華國是尤其擅長持久戰的。
……
由於華國的戰略收縮，留給美國AI企業了一個難得的、近乎絕望中的喘息機會。
雖然Anthropic由於之前的醜聞已經一蹶不振，但OpenAI、xAI、Google等巨頭依然活著，並且依然掌握著龐大的算力資源和頂尖的算法人才。
這些巨頭們開始瘋狂地思考一個問題：既然在通用智能的終極競爭中，我們暫時無法直接壓倒對方，那麼是否存在某些特定領域，美國依然擁有壓倒性的優勢？
因此openai也同樣一直在尋找破局的方向。
……
於是，當史密斯帶著能源部和商務部的巨額資金，以及美國國家實驗室數十年積累的材料資料庫權限，出現在OpenAI總部時，雙方幾乎是一拍即合。
OpenAI的高層很清楚，雖然在通用智能程度上暫時稍遜一籌，但如果能將現有的AI大模型與美國在材料學領域的傳統優勢產業和數據壁壘深度結合，他們依然可以確保美國AI在部分關鍵領域的絕對領先地位！
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。
項目代號被定為「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。
……
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仿真軟體（如薛丁格公司的Schrödinger平台）。
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數據，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。
……
一個月後，華國高等研究院。
這天上午，孔采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，孔采維奇就仿佛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。
但對於孔采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！
在過去的一個多月里，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。
孔采維奇心裡很清楚，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。
……