在10月的旧金山AIAS 2025峰会上，AI正以前所未有的速度成为科学发现的主体。想象一下：新晋诺奖得主Omar Yaghi，正指挥AI“虚拟实验室”将两三年的材料研发压缩至几周，目标是从沙漠空气中“榨”水，甚至清除大气中的二氧化碳；而2024年诺奖得主David Baker，则像“搭乐高”一样，利用AI从零开始设计自然界从未存在过的蛋白质；“基因魔剪”CRISPR的共同发明人Jennifer Doudna，更反过来利用CRISPR技术，为AI生成“生命的训练集”。

三位诺奖得主，分别从材料、分子到基因，展现了AI驱动科学的完整链条。这场科学革命背后，是数据、算力与跨学科协作的加速融合。但当训练数据即将耗尽、硬件逼近极限，科学家又将如何突破瓶颈？AI又能否真正改变科学游戏规则？