两亿个AI研究员同时开工，为什么依然推不动物理世界的重大科研？

如果把人类从 1900 年至今做过的全部科研加在一起，到底有多少？

有人真的从全世界的学术数据库里，把这笔总账给算了出来。

根据全球学术索引数据库 OpenAlex 的记录，全世界核心期刊发表的论文，1950 年一年只有 8.2 万篇。 到了 2023 年，这个数字变成了 300 万篇。 平均每年增长 5%。

论文有了，那这背后需要多少全职研究员？ 参考美、日、德三国的统计，不同学科每篇论文每年对应的全职研究时间，大约在 1 到 4 个人-年之间。 一个人-年，就是一个研究员不干杂活、踏踏实实搞整整一年的科研工作量。

把这个比例乘到全球所有论文头上，答案出来了： 从 1900 年到今天，全人类高校和学术界加在一起，一共完成了大约 1.5 亿人-年的学术研究。 而今天全世界在高校里的全职研究员，大约有 600 万人。

如果加上企业和工业界的研发呢？ 联合国教科文组织 UNESCO 的普查显示，全球全职研究员总数大约在 1200 万人。 工业界占了六成。 还有一个很有意思的账面事实： 人类有史以来超过一半的学术研究，都是 2011 年以后干出来的。

现在，最有冲击力的一笔账来了。

如果把当下的芯片算力折算成脑力，会发生什么？ 哪怕按最昂贵、最保守的折算模型，光是到 2026 年年中全球卖出的芯片算力，理论上就能替代 2.4 亿个全职脑力工作者。 2.4 亿。 这是今天全球所有活人研究员总数的整整 20 倍。

如果把这批算力全拉去搞科研，只要跑上一年，产出就是 2.4 亿人-年。 一年干完的活，是人类自 1900 年以来全部学术研究总和的 1.6 倍。 如果芯片产能继续按现在的斜率往上爬，到了 2030 年，单单一年的算力产出，就能把人类百年的全部学术积累冲洗 17 遍。

2.4 亿人-年听起来可能很抽象。 拿人类历史上最浩大的几个科研工程来对账，感觉就出来了：

研制出人类第一颗原子弹的曼哈顿工程，花了 1.1 万人-年。 把人类送上月球的阿波罗计划，整个载人航天耗费 36 万人-年。 测出人类生命天书的人类基因组计划，耗时 12 年半，耗费 1.3 万人-年。 造出极紫外光刻机 EUV 的阿斯麦 ASML，死磕了 23 年，花掉 3.2 万人-年。 发明一款全新的现代药物，平均研发耗费 5000 人-年。

也就是说，如果拥有两亿多个虚拟研究员，人类理论上有足够的脑力，同时启动几千个阿波罗计划、两万个曼哈顿工程，或者几十万个新药研发项目。

这听起来简直不可思议。 那是不是意味着，全人类所有的科学难题，马上就要被一网打尽了？

但事情没这么简单。 科学研究其实分两种。

第一种，是纯符号世界。 比如纯数学、理论物理、算法架构，或者在现存的海量基因序列和历史档案里找规律。 这些领域不需要进实验室，不需要烧炉子，唯一的燃料就是思考。 全世界从 1900 年至今，所有数学家发表的所有数学研究，加在一起只有大约 440 万人-年。 如果有几千万甚至上亿个虚拟研究员杀进去，人类两百年积累的全部数学难题，几周之内就可能被暴力穷举并推进一步。

但绝大多数真正改变世界的工程，属于第二种：物理世界。

你去翻看阿波罗登月、曼哈顿工程、粒子对撞机或者新药研发的账本，会发现一个让人冷静的事实： 研究人员的大脑与薪水，往往只占这些重大工程总花销的一小部分。 大部分钱砸在哪里？ 砸在浓缩铀的庞大厂房、几千吨重的火箭试车台、深埋地下的超导线圈、千级无尘室，以及新药必须在真实人体里观察好几年的临床试验周期。

这些物理障碍，机房里多插十万块 GPU 解决不了。 就算虚拟研究员能在一天之内设计出十万个候选药物分子，你依然需要一台一台反应釜去合成，依然需要把药物注射进实验动物和病人体内，等待细胞慢慢反应。 你无法让怀孕九个月生孩子的过程，通过调集九个人在一个月内完成。

脑力可以一夜之间暴涨 20 倍。 但物理世界的齿轮，转动起来有它自己的物理节拍。

当智力供给从稀缺变得近乎免费，科学探索的第一道瓶颈，瞬间就从没人想得出假说，撞死在物理实验设备造不造得出来上面。

纯理论和算法领域很快会迎来暴风雨般的突破。 但要把这些图纸真正变成治病的药、升空的飞船和下一代清洁能源，我们依然得在现实世界的钢铁、厂房和泥土里，一步一步地排队。