瑞银财富管理表示，人工智能正从文本生成迈向科学研究，在人工智能基础设施、制药、核聚变、工业材料和公用事业领域创造投资机会。

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这一转变因OpenAI最近与纳维-斯托克斯方程相关的数学证明而备受瞩目，这是一个存在了几个世纪的流体动力学问题，也是七个千禧年大奖难题之一。

OpenAI 使用了 10,000 个自主 AI 代理并行工作 88 小时。该系统识别出一种情景，其中流体作用力无限加速，导致数学崩溃，随后使用 Lean（一种用于机器校验数学验证的系统）形式化了该证明。

这一发展可能对从航空空气动力学到核聚变的各个领域产生影响。有三个领域的商业潜力尤为突出：药物开发、聚变能和先进材料。

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在制药领域，多智能体AI系统可以在云端模拟数百万种蛋白质变体，在实体实验室工作开始之前测试毒性、血液中的稳定性以及制造耐受性等特性。已有170多个由AI设计的项目处于开发或临床评估阶段，其中包括III期试验。

人工智能还可以通过帮助稳定高度湍流的等离子体，在核聚变中发挥关键作用。强化学习系统可以分析反应堆数据，在等离子体破裂发生前约200毫秒预测到它们，并每秒调整磁线圈数千次。

网基础设施一起，为电力密集型人工智能基础设施带来益处。

材料科学代表着另一个机遇。AI模型每天可以测试数百万种元素组合，以寻找更轻、更高密度电池、更低发热计算硬件以及潜在室温超导体所需的特性。

更广泛的投资逻辑核心在于，人工智能正成为自动化科学研究的工具，而不仅仅是生成内容。随着这些技术从研究走向商业应用，涉足人工智能基础设施、制药、工业材料和公用事业的公司可能会受益。

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