就在北美 AI 企業(yè)集體陷入 "能源短缺困境" 的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，當(dāng)?shù)貢r(shí)間 12 月 18 日，美國(guó)特朗普政府再度推出極具戰(zhàn)略性的 "創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃"，并于本月正式啟動(dòng)公私合營(yíng)模式。

盡管這是一份與科技相關(guān)的戰(zhàn)略布局，但此次牽頭的是手握全美核心科研資源的美國(guó)能源部（DOE，Department of Energy），英偉達(dá)、OpenAI、谷歌、微軟等 24 家頂尖 AI 和算力企業(yè)集體抱團(tuán)入局，這波操作被外界直接對(duì)標(biāo) "曼哈頓計(jì)劃"。

報(bào)道稱，"創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃" 是能源部近年來規(guī)模最大的科研戰(zhàn)略舉措，核心目標(biāo)是用 AI 重構(gòu)科學(xué)研究與能源生產(chǎn)體系，不僅要穩(wěn)固美國(guó)的科技霸權(quán)，更要破解 AI 發(fā)展與能源供給不足的核心矛盾。

更進(jìn)一步說，特朗普政府希望借助 AI 技術(shù)，在十年內(nèi)將美國(guó)的科研生產(chǎn)力與全球影響力提升一倍。

不同于常規(guī)項(xiàng)目的分散推進(jìn)，"創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃" 構(gòu)建了清晰的頂層設(shè)計(jì)與緊湊的推進(jìn)時(shí)間表 ——60 天內(nèi)確定 20 個(gè)具備高 AI 突破潛力的科技挑戰(zhàn)課題，90 天內(nèi)整合盤點(diǎn)全聯(lián)邦計(jì)算資源，270 天內(nèi)完成首個(gè)挑戰(zhàn)課題的平臺(tái)試運(yùn)行。

為此，能源部拿出 3.2 億美元作為首批投資，重點(diǎn)搭建美國(guó)科學(xué)云與轉(zhuǎn)型 AI 模型聯(lián)盟兩大基礎(chǔ)設(shè)施：前者負(fù)責(zé) AI 模型與科學(xué)數(shù)據(jù)的托管與分發(fā)，后者聚焦具備自我迭代能力的 AI 模型研發(fā)，形成 "聯(lián)邦搭臺(tái)、全域共享" 的科研基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)體系 —— 簡(jiǎn)單來說，一個(gè)是管理 AI 模型和科學(xué)數(shù)據(jù)的 "共享倉庫"，一個(gè)專攻可自我升級(jí)的 AI 模型，最終打造一套可共建共享的科研基建生態(tài)。

因此在當(dāng)天的聲明中，白宮科技政策辦公室主任 Michael Kratsios 表示，目前 24 家 AI 企業(yè)的加入僅是開端，未來將持續(xù)吸納更多企業(yè)、高校、非營(yíng)利組織及聯(lián)邦機(jī)構(gòu)加入，這也契合其 "國(guó)家任務(wù)" 的定位。

作為美國(guó)聯(lián)邦政府下屬的重要部門，能源部下轄洛斯阿拉莫斯、橡樹嶺等 17 個(gè)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，坐擁全球頂尖的超級(jí)計(jì)算機(jī)、海量科學(xué)數(shù)據(jù)集以及四萬余名科研人員，而這三者正是大規(guī)模 AI 系統(tǒng)訓(xùn)練與部署的核心支撐條件。

此外，主導(dǎo)該計(jì)劃的能源部科學(xué)副部長(zhǎng) Darío Gil，更是兼具 AI 與量子計(jì)算深厚造詣的跨界頂尖專家。他表示，計(jì)劃將打造 "有史以來最復(fù)雜、最強(qiáng)大的科學(xué)儀器"，實(shí)現(xiàn)超算、AI 系統(tǒng)與精密科學(xué)儀器的深度協(xié)同聯(lián)動(dòng)。

在全球 AI 企業(yè)普遍面臨能源短缺困境的大背景下，美國(guó)政府已逐漸意識(shí)到，利用 AI 破解能源生產(chǎn)與利用的效率瓶頸，正是該計(jì)劃的關(guān)鍵發(fā)力點(diǎn)之一。

從已曝光的合作方向來看，24 家科技企業(yè)早已覆蓋能源領(lǐng)域的核心賽道：例如，英偉達(dá)正與能源部聯(lián)手開展裂變、聚變能源研究，通過 AI 數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化反應(yīng)堆運(yùn)維，降低安全風(fēng)險(xiǎn)；谷歌推出的 AI co-scientist 多智能體工具，能大幅縮短新型儲(chǔ)能材料、高效光伏材料的研發(fā)周期；即便在智能電網(wǎng)調(diào)度、能源供應(yīng)鏈優(yōu)化等場(chǎng)景中，AI 也能有效提升運(yùn)行效率。

事實(shí)上，這些研究已有實(shí)證支撐：例如通過 AI 算法精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)電、光伏發(fā)電的波動(dòng)，優(yōu)化調(diào)度與運(yùn)維策略，可使可再生能源的供電穩(wěn)定性提升 15%-20%，對(duì)緩解能源短缺的效果十分顯著。

最值得玩味的是，此次抱團(tuán)的 24 家機(jī)構(gòu)堪稱 "冤家聚頭"：英偉達(dá)與 AMD 在 GPU 領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)多年，谷歌、微軟、亞馬遜在云計(jì)算領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)白熱化，OpenAI 與谷歌 DeepMind 在大模型賽道也針鋒相對(duì)。

但在 "AI + 能源" 這一國(guó)家戰(zhàn)略面前，這些競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手達(dá)成了共識(shí)：當(dāng)能源成為發(fā)展瓶頸后，單靠一家企業(yè)單打獨(dú)斗難以破解這一難題，借力聯(lián)邦資源不失為一條 "捷徑"。

在此之前，這種 "政府搭臺(tái)、企業(yè)抱團(tuán)" 的模式已有多次成功案例 —— 從冷戰(zhàn)時(shí)期的國(guó)防承包商聯(lián)盟，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，美國(guó)政府始終是背后的核心推手。

而此次在 AI 領(lǐng)域的投入力度與資源整合決心，比以往任何一次都更為強(qiáng)勁。

當(dāng)然，這場(chǎng) "科技豪賭" 也暗藏不少變數(shù)。3.2 億美元的啟動(dòng)資金看似不菲，但與私營(yíng)企業(yè)動(dòng)輒數(shù)百億美元的 AI 投入相比，無異于杯水車薪。

更關(guān)鍵的是，計(jì)劃尚未明確總預(yù)算規(guī)模及后續(xù)資金來源。而技術(shù)落地更是核心挑戰(zhàn)：在核電站安全決策、電網(wǎng)應(yīng)急調(diào)度等關(guān)鍵場(chǎng)景中，AI 大模型的 "黑箱" 問題與幻覺風(fēng)險(xiǎn)，使其可靠性存疑。

除此之外，相較于面臨能源短缺的北美 AI 企業(yè)，中國(guó) AI 企業(yè)在能源方面的顧慮更少，更能為 "AI + 制造" 的全面智能化轉(zhuǎn)型提供有力支撐。相較于美國(guó)以市場(chǎng)為導(dǎo)向的發(fā)展模式，中美雙方在 AI 能源應(yīng)用的技術(shù)路徑、標(biāo)準(zhǔn)制定上注定將走出不同的發(fā)展路徑，這也將為后續(xù)新一輪 "AI 競(jìng)賽" 埋下伏筆。