美國政府新頒布了一項人工智能（AI）時代的“曼哈頓計劃”。

當地時間11月24日，美國總統特朗普簽署了一項行政命令，正式啟動“創世使命”（Genesis Mission）。白宮將此描述為“一次史無前例的全政府動員”，并將“徹底改變科學研究的范式”，大幅加速研發的生產力與影響力。

該行政命令授權美國能源部全面動員和統籌全美研發資源，將頂尖科學家、最強大的超級計算機以及海量科學數據整合進一個統一的閉環AI平臺之中，集中攻克關鍵的科學挑戰。

事實上，這并非本屆特朗普政府首次在AI領域發力。今年以來，該政府已陸續發布多項行政命令，并在7月推出《美國AI行動計劃》，提出近百項措施，試圖加速美國AI創新、在本土建設AI基礎設施并協同盟友行動。

富而德律師事務所合伙人格雷塞爾（Anna Gressel）接受第一財經記者采訪時表示，現任特朗普政府已把AI視為國家競爭力的核心驅動力，同時絕不能因為過度監管而讓美國企業在全球競爭中處于劣勢。“美國的邏輯是：要讓美國公司跑得更快，同時把最關鍵的數據和核心技術牢牢攥在自己手里。”

但要完成“使命”仍面臨錢從哪兒來、能源供應、政府機構間“數據孤島”等多個現實挑戰。

研發將由AI主導驅動

特朗普政府認為，盡管自20世紀90年代以來美國科研預算持續攀升，但科學進步的步伐卻明顯放緩，例如新藥上市數量不增反降，而取得同等成果所需的研究人員數量卻持續增加。因此，“創世使命”主張將AI作為關鍵科學工具，徹底革新科研模式，讓過去需要數年的研究縮短至“幾周或幾個月”。

具體來說，該計劃的核心機制是構建一個名為“美國科學與安全平臺”的基礎設施。該平臺將整合聯邦科學數據集，用于訓練科學基礎模型，并創建AI智能體（AI Agents），以測試新假設、實現研究工作流程自動化，并加速科學突破。

換言之，研發將由AI主導驅動。其中，特朗普政府明確了六個優先戰略領域，涵蓋生物技術、關鍵材料、核裂變與核聚變能源、量子信息科學、半導體與微電子以及先進制造。

AI智能體將不僅被用于數據分析，而是將直接負責提出假設、自動化設計實驗、超高速模擬計算、生成高精度預測模型等步驟。科研流程將很大程度上自動化，從而大幅加速科學突破。

在機構設置方面，行政命令責成美國能源部負責具體實施，而總統科學與技術助理（APST）則通過國家科學和技術委員會（NSTC）提供總體領導與跨機構協調。同時，行政命令稱，該平臺也應與外部先進AI、數據、算力或領域專長的伙伴建立合作機制。這意味著美國企業和大學也有機會獲取平臺資源。

在推進節奏上，該行政命令為美國能源部部長和總統科學與技術助理設定了一系列具體行動與時間表。例如，能源部部長須在60天內確定并提交至少20項具有國家重要性的科技挑戰清單；在此之后30天內，APST將協調制定一份擴展清單，作為“創世使命”的初始攻關目標。

美國總統科技助理、白宮科技政策辦公室主任克拉西奧斯（Michael Kratsios）表示，“創世使命”將“把（科研）發現的時間從幾年縮短到幾天，甚至幾小時，賦能科學家測試更大膽的假設，發現目前無法實現的突破”。

完成“使命”的現實瓶頸

然而，這項雄心勃勃的“創世使命”能否真正發揮預期效力，仍面臨諸多不確定因素。

首先，盡管行政命令未明確列出具體成本估算，但“錢從哪兒來”始終是計劃推進的核心問題。根據美國憲法，總統行政命令可設定政策目標，但撥款權仍掌握在國會手中，所有聯邦支出均須通過《撥款法案》的審批與分配。

該命令本身也承認了這一現實限制，明確表示將“以撥款到位為前提實施”。在關于該計劃的電話簡報會上，一位白宮官員透露，未來很可能需要國會提供更多支持。該官員表示，本屆政府將統籌所有可用資源，并期望在國會的協作下，“持續加大投入，以確保任務取得成功”。

在基礎設施方面，白宮官員介紹稱，“創世使命”計劃將首先利用美國17個國家實驗室中現有的超級計算機資源，后續再逐步建設更多計算設施。與此同時，芯片制造商英偉達和超威半導體，以及計算機巨頭惠普和戴爾已同意在國家實驗室內建設相關設施，作為回報，部分數據將與這些人工智能公司共享。

其次，當前美國能源供應與電網建設難以完全滿足現有AI發展的需求，而“創世使命”所需的龐大計算資源預計將進一步加劇電網負擔。

咨詢公司富事高咨詢（FTI）預測，美國數據中心的能源需求將在2027年前幾乎翻倍，從目前的約17吉瓦增長至30吉瓦以上。大型數據中心接入電網的請求已使多家公用事業公司及現有電網容量不堪重負，短期內難以有效緩解。

目前，美國多個州正面臨來自數據中心、新工廠及電動汽車用電需求的激增，并承受由此帶來的電價上漲壓力。根據美國憂思科學家聯盟（UCS）發布的報告，2024年，PJM互聯電網下屬七個州的公共事業客戶被收取了高達44億美元的輸電升級費用，這些資金全部用于支持去年批準的、為接入數據中心而啟動的電網項目。報告預計，2025年將出現類似規模的支出。

再次，該使命明確提出要“整合聯邦政府各部門的科研數據與基礎設施”、“利用聯邦科學數據集訓練科學大模型”、推動AI從“海量數據中挖掘科學發現”。該計劃還稱，要制定計劃將私營伙伴的數據也依法納入使命。

然而，獲取“海量、有序、高質量數據”可能是該計劃一個關鍵瓶頸。美國政府問責辦公室（GAO）的報告稱，美國政府機構間長期存在“數據孤島”問題，缺乏全面的數據治理。今年，由馬斯克領導的政府效率部（Doge）曾提出創建“單一集中式政府數據庫”的設想，但該計劃最終未能落地實施。

如果僅將分散的數據簡單“堆砌”而不進行耗時耗力的標準化與清洗工作，AI模型將不可避免地陷入“垃圾進，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的困境。平臺即便擁有海量數據，若未能形成AI可識別、可使用的“統一知識庫”，其實際價值將大打折扣。

更關鍵的是，行政命令要求在270天內證明平臺的初始運行能力（IOC），這意味著執行節奏必須極快。然而，克服數據孤島是一項涉及技術遷移、法律談判與機構協調的系統性工程，需要長期努力。這或許意味著，該計劃極有可能面臨延期風險，或在關鍵功能上被迫作出妥協。