但智囊团的首席科学家立刻纠正了他的傲慢：“史密斯先生，标准的计算材料学确实离不开超算去严格模拟分子和原子的运动规律。但这太慢了！对于庞大的元素周期表组合来说，超算算力根本不够用。因为现实中，有99%的材料配方在大方向上就是错的，根本没必要让超算去精细模拟！”
“我们要引入的，是最新的人工智能大模型！”
“AI本质上是一种‘信息的有损压缩’。它或许无法像超算那样给出小数点后八位的绝对精确物理量，但在大方向的预测上，它快得不可思议！我们可以先让AI像超级筛子一样，从成千上万种未知的材料组合中，瞬间剔除掉那些明显无效的垃圾配方。把原本几百万个候选者，收窄到可能只有几百个真正有潜力的方案！”
“然后，我们再把这几百个高价值目标，送进超算里进行传统的、绝对严谨的第一性原理模拟！AI负责‘粗筛’，超算负责‘精挑’。这样一来，材料研发的进度将被成百上千倍地加快！”
听到这里，史密斯才真正恍然大悟。而更让他感到振奋的，是美国在这套“AI+材料学”的新战术中，拥有着令人绝望的底层垄断优势！
计算材料学，离不开核心仿真软件。而目前全世界最核心、使用最广泛的第一性原理与分子动力学软件，绝大多数的命脉都捏在欧美手里！
不管是作为全球硬通货的VASP（虽然诞生于奥地利，但美国科研界深度参与其底层算法）、欧洲开源主力的Quantum ESPRESSO、还是分子动力学领域的绝对霸主LAMMPS（由美国桑迪亚国家实验室主导开发），亦或是量子化学霸主Gaussian（纯正的美国血统）。这些底层文件格式和计算范式，全都是欧美制定的。谁掌握了生态标准，谁就卡住了整个学术界的喉咙！
更恐怖的是历史数据。众所周知，AI大模型最需要的，就是海量高质量的数据投喂。
早在2011年，奥巴马政府就极具前瞻性地启动了国家级战略——“材料基因组计划（MGI）”。如今，由美国劳伦斯伯克利国家实验室主导的Materials Project，是全球最权威、使用最广泛的材料数据库。全世界所有做材料AI训练的大模型，几乎都在吃他们沉淀了十几年的现成数据！
华国的超算资源确实很强，甚至在算力规模上屡破纪录。但材料学不是算力大就能解决一切的，它不能脱离实际物理数据去凭空瞎算。
史密斯的嘴角终于浮现出一丝冷酷的笑意。
没有海量的原始结构数据和物性参数投喂，就算华国的AI模型再先进，也只能是无米之炊！
史密斯重新拿起那份EAST实验报告，视线停在“3726秒”这个数字上，重重地将其扔进了旁边的碎纸机里。
“就在计算材料学上，把主动权拿回来。”
……