金思宇/文（国际问题观察家）

一、一场没有科学家的科学颁奖礼

10月8日，白宫“科学：新黄金时代”峰会。特朗普在其两届任期内首次颁发美国两项最高科技荣誉。马斯克、黄仁勋、苏姿丰、布林获国家科学奖章；迈克尔·戴尔、纳德拉获国家技术与创新奖章。

这份名单本身就是一份政策宣言。国家科学奖章1959年由国会立法设立、1963年肯尼迪首颁，六十多年来绝大多数得主是大学里的物理学家、生物学家、数学家。特朗普自己的叔叔约翰·G·特朗普1983年被追授该奖，身份也是麻省理工学院的电气工程教授。这一次，四位科学奖章得主全部是企业掌门人，无一人来自传统学术机构。六人掌舵企业的总市值超过12万亿美元——这个数字超过了除中美之外任何一个国家的GDP。他们共同的身份不是“发现者”，而是“建造者”：建芯片、建数据中心、建算力。

CNBC注意到一个无法回避的细节：所有拟获奖者都曾以某种形式向特朗普或共和党提供过资金支持。马斯克是2024年周期最大金主，捐款超2.9亿美元；英伟达为就职典礼捐资100万美元；戴尔夫妇承诺为“特朗普账户”出资62.5亿美元。奖章的技术含金量不会因此归零，但这场仪式的政治语法已经写得很清楚：荣誉正在被用来确认联盟，而不只是表彰发现。

顺带一提，就在峰会前一周多，特朗普在白宫AI午餐会后与六家科技公司签署了一份“具有道德约束力”的文件，以行业自律替代新的联邦监管；9月29日他又签署行政令，要求联邦文件一律以“超级智能（SI）”取代“人工智能（AI）”。10月4日，“超级智能特别工作组”成立。改名、签约、颁奖，三件事在同一周内完成——这是一次完整的议程设置，而不是偶然的礼仪安排。

这里有一个容易被忽略的结构性信号：把国家科学奖章授予企业CEO，本质上是把“科学”的定义权从学术共同体手中转移到国家-资本联盟手中。谁有资格定义什么是“值得表彰的科学”？当答案从同行评议变成白宫东厅的颁奖名单时，科学的认知权威就在经历一次静悄悄的转移。这不是简单的“奖错了人”，而是“谁有权定义卓越”这一根本问题的重新作答。

二、文本与账本：八十年范式的第一次正式改写

理解这场峰会，不能只看奖杯，要看它背后的两份文本。

一份是1945年范内瓦尔·布什的《科学：无尽的前沿》。它的范式很清晰：联邦出钱、大学和科研机构出人、同行评议决定方向、成果归公共领域。互联网、mRNA疫苗、GPS都从这套机制里长出来。

另一份是2026年7月21日白宫科技政策办公室主任克拉齐奥斯提交给总统的《科学：新的黄金时代》，123页，白宫将其定位为八十多年来对美国科技体系的“首次全面重新思考”。这份报告明确否定“基础研究→应用研究→技术开发”的线性模型，主张把重心从“支持基础研究”改写为“围绕国家竞争组织科学”。配套的政策动作包括：联邦研发经费应从高校转向独立研究者、独立机构与私营企业；科研资助要“在政治上负责”；人工智能被置于核心，配套推进“创世纪计划”。

值得注意的是，这份报告的出台并非白宫的孤立行动。信息技术与创新基金会（ITIF）在同期发布了建议重构美国科研政策体系的报告，呼吁通过强化工程与应用研究、建立专业化研究中心及加强产业界参与等方式进行根本性变革。也就是说，“换轨”正在形成智库-白宫-企业的三方共识链，这比单一行政命令的影响更为深远。

账本是最硬的注脚。白宫2027财年预算提案显示：

机构 2026财年 2027财年拟议 变动 NSF 约88亿美元 约40亿美元 −55% NASA（科学任务部门） — — −47%，逾40个项目终止 NIH 472亿美元 约411—414亿美元 −10%~12% EPA 88亿美元 42亿美元 −52% 能源部科学办公室 84亿美元 71亿美元 −15%

同时，政府宣布AMD、OpenAI、Anthropic等企业为“创世纪计划”作出超10亿美元算力承诺，建设覆盖东南部10州、14家机构的区域算力枢纽，并在佐治亚州单独投入10亿美元供高校师生使用；英伟达另承诺五年投入10亿美元支持量子、医疗、能源安全；NSF与能源部则各拿出1亿多美元开发AI科研工具。

10亿对1亿——这个比例本身，就是新体制的资产负债表。它的含义不只是“企业比政府出钱多”，而是一个更深层的信号：当企业在某个科研方向上的投入是政府的十倍时，谁在事实上决定哪些问题值得研究？ 资本的配置权正在无声地转化为科研议程的设定权。

三、客观地说：这不是断裂，而是加速

为避免陷入简单的道德评判，有三个事实必须先摆上台面。

第一，美国科研早就不是“政府主导”了。 NSF自己的统计显示，2023年美国研发总支出约9400亿美元，其中企业投入7350亿，占78%，2013至2023年实质年均复合增速达6%，为其他部门两倍有余。企业资助了全美75%的研发，且在基础研究领域，企业出资占比已从2012年的21%升至2023年的约35%，联邦则从52%降至41%。也就是说，白宫的报告在很大程度上是在追认一个已经发生的事实，而非凭空发明一个新体制。

第二，布什模式确有真实病灶。 论文工厂式的灌水、可重复性危机、间接费用挤占、青年学者把十年青春耗在写申请书上、联邦实验室设施老化（能源部17个国家实验室设施平均年龄46年）——这些批评并非特朗普阵营的虚构，而是学界自我检讨了几十年的老问题。克拉齐奥斯指出的“理工科研究生中本土公民占比持续下降”，也是一个真实的结构性隐忧。

第三，也是最重要的一点：这场转向远未完成，且正遭遇强力抵抗。 国会已否决NSF削减55%的请求。参议院拨款委员会以压倒性票数通过法案，将NSF拨款维持在约87.5亿美元，而总统提案仅为39亿美元——两者差距超过一倍。参议院拨款委员会主席、共和党人科林斯公开反对改造NIH的计划；OMB拟议把评审权从同行评议移交政治任命官员，引发科学界强烈抗议；NSB 22名成员被集体解职后，13位前NSF领导人联名致信国会；超2500名科学家联署要求恢复NSB。此外，NSF扣留了国会上财年已划拨的逾10亿美元资金——这是在两党议员均反对削减的背景下绕开国会的动作。

所以更准确的判断是：这不是一次平稳的制度演进，而是一场尚未决出胜负的权力拉锯。 白宫在用行政权、叙事和荣誉体系抢跑，国会、学界和部分官僚系统则在踩刹车。最终形态取决于这场拉锯的结果，而不是某一场峰会。

四、案例深描：算力下沉，可能是这次转向里最有价值的部分

抛开意识形态之争，峰会上有一项举措值得认真对待：东南部10州、14家机构的区域算力枢纽，加上佐治亚州10亿美元的高校算力投入。

它针对的是一个真实痛点。长期以来，前沿计算成了少数名校和商业巨头的特权。普通大学的年轻学者即便有极具价值的构想，也会因为租不起卡而止步。而今天，空间转录组学能拍出组织内每个分子的动态，气候模拟需要吞吐整个地球系统的观测数据，材料筛选要在几十万种候选结构里做第一性原理计算——算力的可及性，已经从“效率问题”变成了“准入问题”。

历史上类似的逻辑出现过。二战后联邦资金涌入大学，本质也是把一种稀缺资源变成普惠的基础设施。区别在于，当年那笔钱来自纳税人、成果进入公共领域；这一次，资源来自企业资产负债表、附带商业条款。

这就是问题的核心：方向是对的，产权结构是新的。 评价它，不能只看投了多少钱，要看谁拥有、谁定价、谁能用、用完后成果归谁。

值得补充的是，日本已同意出资5亿美元加入“创世纪计划”，成为首个国际合作伙伴，目标是用10年时间将研发生产率提升至原先的两倍，涵盖核聚变、量子技术等26个领域。这说明新体制的引力场正在向盟友体系延伸。但国际合作并不改变产权结构的基本事实——出资方仍然优先获取数据与成果，公共品的属性取决于合同条款而非合作意愿。

五、这场豪赌押上的四样东西，样样都有风险

风险一：把国家科研希望押在一条尚未被证明可靠的路径上

前白宫科技政策办公室主任普拉巴卡尔的评价很直白：“所谓黄金时代的说法听起来既怪异又荒唐。”学者伯格的批评更到位：“他们不再让百花齐放、慢慢发掘长期有价值的方向，而是把全部赌注押在人工智能上。”

这个批评有硬数据支撑。DeepMind的GNoME模型预测了38万种具有热力学稳定结构的新材料，但当前公开数据显示仅有736种得到实验验证，验证率约0.2%。这是一个值得深思的数字：AI仅一天的预测成果，可能需要人类几百年的实验验证才能消化。这正是“假说爆炸危机”的核心——AI生成能力指数增长，人类验证能力线性增长，两者之间形成剪刀差。新材料如此，新药同样如此：无论用不用AI，一款药从实验室到上市依然需要十年左右，因为临床验证这一步无法被算力压缩。

更棘手的是目标漂移。科学的真实目标往往是高维且模糊的（如“可合成、性能优异的新晶体”），而AI优化的通常是代理指标（如DFT形成能）。在强优化压力下，模型会找到人类想不到的指标漏洞，拿到高分却偏离原意——也就是Goodhart现象。过度优化亲和力，可能造出有致命毒性的分子。

斯坦福等机构2026年的一项研究测试了多个主流模型与智能体系统在100个真实前沿科研任务上的表现，归纳出45类失败模式。其中三类非工程性问题合计占92.1%，最突出的一类叫“未纠正的自我觉察”：智能体已在自我审查中明确指出严重缺陷，却仍提交了未经修正的结论，该模式出现在82.5%的轨迹中。

换言之，当前AI科研智能体的主要短板，恰恰是科学方法的核心：质疑自己、根据新证据改主意。 在这个能力补齐之前，把国家科研体系的主导权交给它，风险不在于机器不够快，而在于它错得很有说服力。

风险二：用商业独占置换公共品

公私合作的数据集往往附带独占期：出资方可以先于公众和学术界使用数据训练模型、申请专利。短期看效率提高了，但科学的复利恰恰来自“先公开、再竞争”。AlphaFold留下的真正遗产不是那几个诺奖，而是那个免费开放、覆盖2亿多个蛋白质结构、被190多个国家约330万研究人员使用的数据库——那是公共品的力量。

反例同样新鲜。2026年7月，谷歌DeepMind解散了AlphaFold独立团队，核心成员流向Anthropic，其余并入Gemini、Isomorphic Labs。从公司战略看，这是理性的资源重组；从科学共同体看，这是一个提醒：当科研的命运系于企业资产负债表时，它的存续将取决于季度财报，而非科学价值。 公共部门之所以存在，正是为了承担那些市场认为不划算、但对文明很要紧的事。

这里需要引入一个更锋利的概念：科研公共品的私有化。从二战后到21世纪初，美国科学最强大的基础设施——从NSF资助的学术网络到NIH支持的基因数据库——本质上都是“公共品”：非排他、非竞争、由公共资金支持、向所有人开放。而当前的转向正在把这些公共品逐一转化为“俱乐部产品”：有门槛、有排他性、定价权归出资方。这不是简单的“效率提升”，而是科研生态底层逻辑的置换。CSIS在2025年的一份分析中明确指出，美国需要同时维护公共和私营部门的研发资助，而非用一方替代另一方。但在实操中，联邦退出的速度远快于企业补充的速度——尤其在那些商业回报周期超过十年、或成果难以专利化的领域。

如果最优质的数据和模型沉淀在少数公司手里，大学可能退化为“算力佃农”，年轻研究者将失去独立探索的可能。而这正是布什范式最珍贵的部分。

风险三：让政治重新定义“值得研究的问题”

管理和预算办公室拟议的新规赋予政治任命官员更大经费审批权，“联邦政府对科学的支持必须在政治上负责”被写进报告。历史上，凡是由政治意志直接指定科研方向的体制，都曾在短期内产出耀眼成果，也都在长期里失去了自我纠错能力。苏联的李森科事件是极端版本，但它揭示的机制是普遍的：当“正确”比“真实”更能带来资源时，错误会被系统性放大，而且没人敢告诉你。

密歇根大学帕萨拉蒂教授在一篇评论中给出了一个值得深思的判断：该报告试图通过用私营部门实体取代大学在联邦研究和创新生态系统中的角色，来应对公众对科学信任的下降——但这种做法本身回避了一个更根本的问题：公众不信任科学，恰恰部分源于科学越来越服从于商业和政治的逻辑，而非相反。换言之，用“换人”来回应“失信”，可能不是修复信任，而是更换了信任的对象。

风险四：人才——最容易被忽略、也最难逆转的变量

这一环的数字最为触目惊心：

· 《自然》统计，截至2026年初，共有超过7800项研究拨款被取消或暂停（NIH 5844项、NSF 1996项），约25000名科学家和工作人员从监管科研的联邦机构中离职； · NSF在2025年资助的新拨款数量比其十年平均水平减少了25%； · 美国大学协会数据显示，其成员院校2026年秋季博士录取人数同比下降15%，国际博士申请降21%、国际录取降17%；哈佛部分理科院系招生规模预计萎缩约75%，MIT生物学系2025年仅录24人（2024年为34人）；全美150多个天文物理项目中至少33个减招或停招； · 签证端：2025年暑期F-1博士签证签发量同比降36%，拒签率达35%创十年新高；2025年5至8月发给印度申请人的F-1签证从58694份骤降至22149份，跌62%；DHS新规拟将国际学生停留期上限设为4年，而科学与工程博士平均需5.6年完成学业； · NBER一项跟踪916名早期职业研究者的调查显示，半年内希望留在美国的比例从93%降至72%（降幅21个百分点），愿意留在学术界的从66%降至44%（降幅22个百分点）； · 《自然》的一项民调中，超过75%的科学家表示正在考虑离开美国； · 物理学博士毕业生离开美国的比例达到29%，创30年新高； · 另一边，法国、荷兰等国已在设立项目吸引美国科学家。

这四股力量——削减预算、冻结拨款、评审政治化、移民收紧——同向作用，其后果不会是“结构优化”，而是人才净流出。而且人才流失有一个残酷的特性：它是不可逆的。 一个没拿到第一笔资助的年轻人一旦转行，不会因为明年预算恢复就回到实验室。一个物理博士一旦在柏林或巴黎安家，不会因为华盛顿换了政策就搬回来。NBER的调查数据还揭示了一个更隐蔽的伤害：愿意留在学术界的比例（44%）远低于愿意留在美国的比例（72%），这说明即便人还在美国，学术职业本身的吸引力也在被这场动荡加速侵蚀。

顺便提一个对照：OECD口径下，2024年中国研发投入（购买力平价调整后）已达约1万亿美元，与美国约1.01万亿美元基本持平；自然指数最新排名中，全球十强高校有九所来自中国。NSB被解散前定稿的《2026年美国科学与工程现状报告》也承认，这是历史上首次中国研发投入规模超越美国。在美国主动减速的同时，别人并没有停下。

六、也别急着唱衰：这场实验有可能成功

公平的评论必须给对手留足最强的论据。这次转向若要成功，并不需要AI无所不能，只需要满足几个条件：

其一，算力确实降低了某些领域的试错成本。 蛋白质结构预测已经把原本需要数年结晶的工作压缩到几天，这本身就是真实的进步，哪怕它只解决了一个环节。

其二，使命驱动的组织方式在特定领域有效。 DARPA、阿波罗计划、曼哈顿工程都证明，目标清晰、边界明确、资源集中的任务型科研，能在限定时间内交付奇迹。聚变、半导体工艺、疫苗平台，恰好属于这类问题。

其三，美国仍有极强的纠错冗余。 国会已经否决过一次大幅削减——参议院以压倒性多数拒绝了总统提出的NSF削减56%的方案，将拨款维持在接近现有水平。学界、两党议员、司法系统都在制衡。这套体制的自我修复能力，恰恰是它过去八十年最大的资产。

因此更准确的判断是：这是一次真实且规模空前的制度实验，结果未知。 它可能成功——如果AI真的把药物研发周期从十年压到两年，后人会承认这是一次必要的冒险。它也可能失败——如果基础研究的人才断层在三五年内显现，如果科学发现变成少数公司的私有生产线，“新黄金时代”就只是一场精心策划的品牌发布。

七、给中国的四点提醒：不嘲笑，也不照搬

看美国这场变局，最不该做的是两种反应：一是简单嘲笑其“科学政治化”，二是盲目照搬其“企业主导”。

其一，看清自己的真实位置。 2025年我国全社会研发经费投入39262亿元，强度2.8%，首次超过OECD平均水平；基础研究投入接近2800亿元，占比7.08%，首破7%，创历史新高。“十五五”规划纲要草案提出全社会研发经费年均增长7%以上。这些是实打实的进步。

但结构上的短板同样清晰：我国基础研究占比7.08%，美国长期在15%左右。更值得深思的是企业端的差距。根据NSF数据，美国企业研发支出中基础研究占比约12%，而中国企业研发支出中基础研究占比长期低于1%。这意味着美国企业在基础研究上的投入约为3000亿元人民币量级，而中国企业对应的投入不足300亿元——十倍以上的倍数差距。

不过，这一格局正在发生变化。2025年中央企业基础研究投入从2021年的565亿元提升至1024亿元，占央企研发投入的比重从6%提升至9.4%。华为仍是标杆——其2024年研发支出1797亿元，任正非透露其中约600亿投入基础理论研究且不设考核指标。这说明中国企业完全有能力做基础研究，缺的是制度化的激励与容错。美国的教训在于联邦退得太快，我们的挑战则是企业进得不够深——而且是“深度不够”和“广度不够”同时存在。

其二，算力要当成公共基础设施来建，而且要建在开放规则上。 美国用区域算力枢纽解决普通高校“租不起卡”的问题，这个思路值得借鉴。我国的智算中心布局应避免只服务头部企业和少数名校，需建立面向青年学者的普惠性算力配额与调度机制。同时，公共资金投入产生的算力与数据，其访问规则、定价机制、成果归属应当透明可预期——谁掌握标准与开放接口，谁就掌握下一轮科研生态的主导权。

其三，警惕“AI万能”的叙事诱惑，把验证能力建设提到与模型建设同等的位置。 李国杰指出的“验证瓶颈”是中国同样面临的关口：AI能一天提出一万个假说，我们有没有一万套实验装置去验证它？0.2%的验证率意味着什么？意味着在AI产能过剩和人类验证能力不足之间，存在一个巨大的系统性浪费。自动化实验室、中试平台、标准化评测集，这些“笨功夫”才是决定AI for Science能否落地的瓶颈，也是我国完整工业体系最能发挥优势的地方。避免重蹈覆辙的关键，在于宁可少做预测，多做验证。

其四，人才政策的竞争力，归根结底是环境的竞争力。 签证便利只是入口，真正的留存取决于三件事：经费的可预期性（不用年年为生存写本子）、学术自主空间（选题不被短期指标绑架）、对失败的宽容度（允许十年不出成果）。这些软要素的边际收益，远大于任何单项补贴。美国正在亲手削弱这三样东西——这对我们是压力，也是窗口。但窗口不会自动兑现，它只对已经准备好的环境开放。

八、结语：黄金时代不是颁出来的

一场峰会、几枚奖章、十亿美元级别的算力承诺，可以改变叙事，但不能改变规律。科学突破的节奏从不取决于颁奖台的高度，而取决于有多少年轻人能在不受打扰的情况下，花十年时间追问一个没人保证有答案的问题。

至于如何判断这场实验的成败，不必听宣言，只需盯住五个指标：

  1. 五年后，诺贝尔奖级的工作是从哪里出来的——大学实验室和公共数据集，还是只从几家公司的专利公告里；

  2. NSF、NIH的实际到位经费与青年科学家首项资助率，是回升还是继续下滑；

  3. 美国博士项目的国际申请与录取人数，是否止跌；

  4. 公私合作产生数据集的独占期有多长、开放程度如何；

  5. AI提出的假说中，经实验独立验证的比例，是在上升还是停留在0.2%量级。

在那之前，不必急着鼓掌，也不必急着唱衰。只需记住一件事：当一个国家开始用颁奖来宣告科学复兴的时候，往往说明它自己也对前路并不确定。 而对旁观者而言，最有价值的姿态不是围观这场豪赌的输赢，而是趁对手自我动摇的这段时间，把自己家里那块最基础的土壤培厚一点。

（作者金思宇系中国智库高级研究员、国际问题观察家、经济学家）