AI 巨頭，在 AI for Science 領(lǐng)域繼續(xù)競爭。

作者｜樺林舞王

編輯｜靖宇

2026 年伊始，OpenAI 給全球科學(xué)界，送上了一份足以改變游戲規(guī)則的禮物——Prism。

這是一個基于云端、完全免費的 LaTeX 集成研究工作臺，由 GPT-5.2 驅(qū)動。對于那些習(xí)慣了在 Overleaf 上管理付費訂閱，或在復(fù)雜的公式與參考文獻間焦頭爛額的研究人員來說，Prism 的出現(xiàn)不僅僅是一個工具的更新，它更像是一個「科研伴侶」的誕生——它不僅是一個編輯器，更是一個不知疲倦的超級助手。

Kevin Weil，OpenAI 的科學(xué)（AI for Science）負責(zé)人，將這一刻形容為：

科研領(lǐng)域的「Cursor 時刻」。

這不僅意味著寫作效率的飛躍，更預(yù)示著 AI 正從單純的輔助工具，進化為科學(xué)探索的基礎(chǔ)設(shè)施。

01

「蓄謀已久」的 AI4S 體驗升級

Prism 的驚艷并非憑空而來，其流暢的交互體驗源自 OpenAI 兩周前，以 1 億美元價格，對初創(chuàng)公司 Crixet 的戰(zhàn)略收購。

在被收購前，Crixet 已經(jīng)是科研協(xié)作領(lǐng)域的一匹黑馬。這家公司專注于解決科學(xué)寫作中的「最后一公里」痛點——實時協(xié)作與版本管理的碎片化。

Crixet 的核心產(chǎn)品曾以其絲滑的 LaTeX 實時渲染引擎和智能化的文獻管理功能，在小眾硬核的科研圈積累了極佳的口碑。它就像是科研界的 Google Docs，但專為復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和學(xué)術(shù)引用而生。

一個專供科學(xué)工作者撰寫的工作臺｜圖片來源：OpenAI

OpenAI 的收購，實質(zhì)上是將 Crixet 優(yōu)秀的產(chǎn)品基因與 GPT-5.2 強大的認(rèn)知能力進行了完美的「垂直整合」。新團隊「OpenAI for Science」保留了 Crixet 備受好評的協(xié)作架構(gòu)，并注入了 AI 的靈魂。

現(xiàn)在的 Prism，不僅能讓你和同事在地球兩端實時編輯同一篇論文，更配備了一個隨時在線的「第三位合作者」——AI。

正如 Kevin Weil 所強調(diào)的，加速科學(xué)進步需要兩個齒輪的咬合：一個是能解決難題的前沿模型，另一個是專為科學(xué)家構(gòu)建的原生工具。

Crixet 提供了最好的工具外殼，而 OpenAI 注入了最強的模型內(nèi)核。

02

互利共贏的「智力交換」

對于業(yè)界關(guān)于「免費工具是為了獲取數(shù)據(jù)」的討論，我們或許可以從更積極的角度來審視這種關(guān)系。這并非單方面的索取，而是一種互利共贏的「雙向奔赴」。

分析師 Nick Dobos 指出，AI 時代的每一個工具本質(zhì)上都是一個雙向市場。在 Prism 中，科學(xué)家們獲得的價值是實實在在的——免費的高級工具、數(shù)十倍的效率提升、以及一位通曉過去 30 年所有論文的「超級助教」。

同時可以和無數(shù)同行交流合作｜圖片來源：OpenAI

作為回報，科學(xué)家在 Prism 中的每一次推理、每一個公式的推導(dǎo)、每一場關(guān)于實驗設(shè)計的思維碰撞，都在為 GPT 模型提供極其寶貴的「思維鏈」（Chain of Thought）數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了人類最高智慧的探索過程，是提升 AI 邏輯推理與復(fù)雜問題解決能力的關(guān)鍵燃料。

更強大的模型將反過來為科學(xué)家提供更精準(zhǔn)的洞察（例如 GPT-5.2 在 GPQA 博士級科學(xué)測試中已達 92% 的準(zhǔn)確率），從而形成一個正向循環(huán)——科學(xué)家「教」會 AI 如何思考，AI 幫助科學(xué)家更快地發(fā)現(xiàn)真理。

在這個過程中，AI 不再是旁觀者，而是成為了科研團隊中不可或缺的一員。

03

AI 的「科學(xué)登月賽」

OpenAI 并非這條賽道上唯一的領(lǐng)跑者。

在「AI for Science」這塊高地上，科技巨頭們早已展開了殊途同歸的探索。

Google DeepMind 是這一領(lǐng)域的先行者。早在 ChatGPT 誕生之前，DeepMind 的 AlphaFold 就已經(jīng)破解了困擾生物學(xué)界 50 年的「蛋白質(zhì)折疊」難題，將人類對生命奧秘的理解推進了一大步。

DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 曾直言：「這正是我創(chuàng)立 DeepMind 的初衷。」

google 的 AlphaFold 解決了生物界的難題｜圖片來源：Google

與 OpenAI 從「通用語言模型」切入科研寫作流的路徑不同，Google DeepMind 更傾向于構(gòu)建針對特定科學(xué)問題的「專家模型」（如 AlphaFold，AlphaEvolve）。但現(xiàn)在的趨勢是，兩者正在匯合。OpenAI 通過 Prism 深入科研工作流，而 Google 也在將其 Gemini 模型的能力整合進各類科學(xué)工具中。

無論是 OpenAI 的 Prism，還是 DeepMind 的 AlphaFold，巨頭們都在釋放同一個信號：AI 不再僅僅是生成文本或圖像的玩具，它正在回歸計算機科學(xué)最純粹的使命——解決人類最堅硬的科學(xué)難題。

「也許 AGI 對人類最大的正面影響，就是它加速科學(xué)發(fā)展的能力。」Kevin Weil 指出了這場技術(shù)變革的核心。

Prism 的發(fā)布，標(biāo)志著科研工作流正在經(jīng)歷一場從「數(shù)字化」到「智能化」的代際跨越。

在這場變革中，科學(xué)家不再是孤獨的探索者，他們擁有了最強大的數(shù)字盟友。當(dāng)昂貴的科研工具變得免費且普惠，當(dāng) AI 開始理解復(fù)雜的科學(xué)邏輯，我們有理由相信，人類科學(xué)發(fā)現(xiàn)的速率，或許將迎來爆發(fā)期。

*頭圖來源：OepnAI

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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