AI完成论文检索、假设生成乃至实验设计……科学研究范式大转型
2026科学记者大会：“AI半导体与研究平台左右国家竞争力”
人工智能（AI）正在改变实验室的面貌。有观点认为，未来全国科学家都将在各自的办公桌上运营一所AI研究所的时代即将开启。
随着AI支持论文检索、假设生成、实验设计、数据分析等研究全过程，一名研究人员将能够完成过去整个研究所承担的工作。也有分析指出，能否掌握支撑这一变革的AI半导体和下一代计算技术，将左右国家科技竞争力。
28日，在首尔韩国科学技术会馆举行的“2026科学记者大会”首场论坛“AI大转型：技术霸权与社会未来”上，与会者围绕AI如何改变科学研究和产业生态，以及韩国应如何制定技术霸权竞争战略，进行了演讲和讨论。
AI改变实验室……“全国科学家的办公桌上都有一所研究所”
国家科学技术研究会（NST）国家科学AI研究中心主任Yu Yonggyun表示：“AI已不再只是协助计算或数据分析的工具，而是正演变为共同完成研究全过程的‘AI Scientist’。”他解释称，AI检索论文、生成新假设、设计实验乃至分析研究成果的时代已经开启。
他尤其预计，AI智能体的发展将显著提高科研现场的生产率。重复性的文献调研、数据整理、代码编写和实验设计等工作将由AI负责，研究人员则专注于提出研究问题和解读结果，科研文化本身也将随之改变。
Yu Yonggyun将这一变化称为“研究民主化”。他强调：“未来，全国科学家都将在各自的办公桌上拥有一所研究所。借助AI平台，个人研究人员也将具备开展世界顶尖水平研究的环境。”
他介绍称，美国和中国正在国家层面大力投资建设基于AI的研究平台。韩国也应以国家科学AI研究中心为核心，将研究数据建设成便于AI使用的形式，并构建让所有研究人员都能运用AI的科研生态。这意味着，竞争已不再局限于开发AI本身，而是进入比拼谁能借助AI更快实现新科学发现、进而决定国家竞争力的时代。
AI竞争的决胜点在于“半导体·基础设施”
与会者还强调，AI研究创新的基础终究在于计算基础设施。
仁荷大学新材料工程系教授Choi Rino表示：“随着生成式AI普及，半导体产业的重心正从中央处理器（CPU）迅速转向图形处理器（GPU）和高带宽内存（HBM）。”他指出，大型语言模型（LLM）需要同时处理数千亿个参数，传统计算架构存在局限，因此必须采用针对AI优化的新型半导体架构。
他预计：“未来，AI竞争力并不单纯取决于计算速度，而将取决于数据移动的效率以及能耗的高低。”他解释称，可在存储器内部执行计算的存内处理（PIM）、垂直堆叠半导体的三维堆叠技术以及下一代封装技术等，正成为AI时代的核心技术。
他尤其指出，随着AI服务不断扩大，数据中心的耗电量将急剧增加。未来，不仅半导体性能，电力效率、冷却技术和数据中心基础设施竞争力也将决定国家AI竞争力。
随后举行的圆桌讨论还提出了为AI时代做好社会准备的重要性。一名与会嘉宾表示：“AI的发展方向并非夺走人类工作，而是扩大个人能够完成的工作量。随着AI快速扩散至科研、产业和日常生活，社会也应同步建立与技术发展相匹配的伦理规范和社会共识。”
版权所有 © 阿视亚经济。未经许可不得转载，禁止用于AI训练及使用。
