第326章 超级大脑的野望（1/2）

北京，星海科技总部地下一百五十米。

这里曾经是一个冷战时期修建的人防工程，后来被废弃。三年前，星海科技以“建设高安全性数据中心”的名义，获得了这片区域的深度使用权。经过改造，这里变成了一个与世隔绝、却与未来相连的绝密空间——星海AGI实验室。

此刻，林澈、陈默、李娜三人正站在实验室中央的控制大厅。这个足有两个篮球场大小的空间，最引人注目的是正前方一面弧形的巨幕，宽三十米，高十米，由数百块无缝拼接的4K微型LED屏组成。巨幕上此刻流动着抽象的数据流和神经网络结构图，幽蓝色的光芒映照着下方数十个工作台，穿着白色实验服的研究员们正专注地盯着各自面前的屏幕。

“深度一百五十米，三米厚的特种混凝土，中间夹着五层铅板和电磁屏蔽层。”陈默介绍道，“理论上，这里可以承受直接核打击，也能隔绝一切外界电磁信号。不是我们杞人忧天，而是AGI的研究，特别是训练阶段的数据和模型，本身就是最高级别的战略资产。”

“像保护国家金库一样保护算法。”李娜环顾四周，“但这还不够。我联系了瑞士的几家银行，准备在阿尔卑斯山深处，再建一个镜像备份实验室。鸡蛋不能放在一个篮子里。”

林澈点点头，目光落在大厅中央一个圆柱形的透明容器上。容器直径约三米，内部充满了淡蓝色的冷却液，无数光纤和线路像神经束一样从容器底部延伸出来，连接着四周的服务器阵列。容器中央，隐约可以看到一个黑色立方体的轮廓。

“那就是‘昆仑-AGI’一代原型机。”陈默的声音带着一丝自豪，“内部集成了十万颗我们自研的7纳米AI训练专用芯片，总算力达到10EFLOPS（每秒10^18次浮点运算）。单机柜的算力，相当于2029年全球前十大超算中心的总和。”

“但它只是个开始。”陈默补充道，“按照计划，到2032年，我们需要将算力提升到1ZFLOPS（每秒10^21次）。那将是人类有史以来建造的最强大的计算系统。”

林澈走近透明容器，隔着冷却液看着那个黑色立方体。它静静地悬浮在那里，没有声音，没有运动，却仿佛蕴含着吞噬一切数据、重塑一切规则的潜力。

“启动仪式的嘉宾都到了吗？”林澈问。

“都在上面等着。”李娜看了看手表，“中科院自动化所的三位院士，清华、北大的校长，科技部、工信部的领导，还有我们从OpenAI、DeepMd挖来的七位核心科学家。总共五十人，已经完成安全审查。”

“走吧。”林澈最后看了一眼那个黑色立方体，“去告诉他们，星海的下一步要做什么。”

**地面一层，星海总部顶层礼堂。**

五十位受邀者已经就座。这些人无一不是中国乃至全球科技界的重量级人物，此刻却都神情肃穆，带着一种近乎朝圣的期待。

礼堂前方，没有舞台，只有一整面墙的显示屏。当林澈、陈默、李娜走进来时，屏幕亮起，显示出两个巨大的字母：**AGI**。

没有寒暄，没有客套。林澈直接走到屏幕前。

“各位，欢迎来到星海科技历史上最重要的一个转折点。”他的声音通过环绕音响传遍礼堂，“在过去的十九年里，我们致力于解决一些具体而艰巨的问题：如何造出最好的芯片，如何造出最长续航的电动汽车，如何构建可持续的氢能网络。我们取得了一些成绩。”

屏幕切换，快速闪过星海04超跑、H1氢能重卡、0.5纳米芯片晶圆的图像。

“但这些成就，从本质上说，是人类智能在特定领域的延伸和放大。我们设计芯片，需要数百位工程师花费数年时间；我们开发一款新车，需要成千上万的测试和迭代；我们寻找一种新的电池材料，可能需要尝试数万种配比。”林澈顿了顿，“人类的认知能力、创造速度，正在成为硬科技进一步突破的瓶颈。”

他身后的AGI字母开始旋转、分解，重组为一句话：

**“如果，我们能创造一个‘超级大脑’呢？”**

礼堂里一片寂静。

“一个能够理解物理学定律、化学反应原理、材料科学本质的超级大脑。一个能够阅读所有科研论文、消化所有实验数据、提出全新假说的超级大脑。一个能够自主设计实验、优化工艺流程、甚至预测技术路径的超级大脑。”

屏幕上的文字再次变化：

**“星海AGI计划”**

**目标：创造面向硬科技研发的通用人工智能**

**核心应用：芯片设计、汽车工程、能源材料、生物医药**

**预期效果：将基础研发周期缩短50%，将试错成本降低70%**

**时间表：2035年实现关键技术突破，投入实际研发流程**

林澈身后，陈默走上前，开始进行技术层面的阐述。

“当前的人工智能，无论是GPT系列的语言模型，还是StableDiffion之类的图像生成模型，本质上都是基于海量数据的统计相关性学习。”陈默调出一个简化的神经网络图，“它们能生成流畅的文本、逼真的图片，但它们不理解背后的物理规律。你让GPT设计一个芯片，它可能会画出漂亮的电路图，但那电路可能根本无法工作，因为它不懂欧姆定律，不懂量子隧穿效应。”

屏幕上的神经网络开始复杂化，节点之间出现了物理公式、化学反应式、材料属性等符号。

“我们要构建的AGI，必须是‘理解物理世界的人工智能’。它的训练数据不仅仅是文本和图像，而是整个科学知识体系：从牛顿力学到量子场论，从元素周期表到蛋白质折叠，从半导体物理到流体动力学。”陈默的眼睛在发光，“我们会构建一个庞大的‘科学知识图谱’，让AGI能够像人类科学家一样进行因果推理，而不仅仅是模式匹配。”

中科院自动化所的王院士举手提问：“陈总，这听起来像是‘专家系统’的超级升级版。但专家系统的局限性我们都知道——它只能处理已知规则。对于未知的科学前沿，AGI如何产生真正的创新？”

“问到了关键。”陈默点头，“所以我们引入了‘生成-验证’循环。AGI会基于现有知识，生成大量的新假设、新结构、新配方。然后，我们会通过两方面进行验证：一是在虚拟环境中进行高精度仿真，二是在真实的自动化实验室中进行高通量实验。”

屏幕上出现了一个虚拟实验室的场景，AGI生成了一种新的电池材料分子结构，然后系统自动进行分子动力学模拟，预测其导电性、稳定性等参数。

“仿真可以快速筛选掉99%不靠谱的想法。剩下的1%，我们会交由自动化实验平台进行合成和测试。实验数据会实时反馈给AGI，让它修正自己的模型。这样形成一个闭环，让AGI的‘创造力’能够落地为真实的科学发现。”

从OpenAI加盟的首席科学家艾丽莎·陈博士用英语提问：“如此庞大的训练和推理，对算力的需求是天文数字。星海如何解决这个问题？”

这次是李娜回答：“算力投入是AGI计划的核心部分。星海将在未来五年内，投入500亿人民币，用于建设专用超算中心。这500亿不包括人力成本和其他研发开支，纯粹是硬件和能源投入。我们已经在宁夏、内蒙古选址，利用当地的绿色电力和低温气候，建设新一代液冷超算集群。目标算力，是今天全球总算力的1000倍。”

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