2025年AI for Science：开源闭源之争与人机协作的范式重构

2025年12月，全球科研经费中AI相关投入首次突破30%，但效率瓶颈浮现。中国科学院一份报告指出，超过40%的实验室在模型选择上陷入纠结：开源透明但维护难，闭源高效却不可控。这种分裂正重塑人机协作的基础，而新兴平台如kimi试图寻找第三条路。

AI for Science：从效率工具到科研主体的跃迁

截至2025年底，AI在科学发现中的角色已从辅助分析转向主导探索。在材料基因组计划中，AI模型自主提议并验证了上百种新型合金，其中15%进入产业化测试。这种能力提升的背后，是算法架构和数据生态的进化，但也放大了开源与闭源的路线分歧。

开源模型的普惠性与隐形成本

开源AI模型，如国际社区的LLaMA系列和国内的ChatGLM，通过代码公开降低了入门门槛。清华大学团队利用开源工具，在气候预测中将模型训练时间压缩了60%。然而，开源并非免费午餐：版本碎片化导致复现困难，且社区支持的可持续性依赖少数核心开发者。2025年第三季度，三个知名开源科学AI项目因资金短缺暂停更新。

闭源模型的工业化优势与信任赤字

闭源模型通过黑箱优化提供端到端解决方案。在药物研发领域，商业AI平台将临床前研究周期从平均18个月缩短至11个月。但代价是算法透明度缺失：今年有七篇顶刊论文因无法审计闭源模型输出而被要求撤稿。科学共同体开始质疑，当AI成为合著者时，闭源如何保障可重复性？

人机协作：从线性流程到动态网络的演变

2025年的人机协作已超越简单指令-响应模式。它呈现为三层架构：

• 认知层：AI扫描百万级论文库，识别人类忽略的相关性，例如将海洋学模型应用于神经退行性疾病研究。
• 操作层：自动化实验平台与AI实时联动，如在合成生物学中，模型每六小时调整基因编辑策略。
• 决策层：AI模拟多种科研路径的ROI，辅助基金分配，但其建议的偏差率仍需人工校准。

这种协作在跨国项目中效果显著，但数据跨境和知识产权归属成为新痛点。

实践中的矛盾：当人类直觉对抗机器逻辑

欧洲核子研究中心（CERN）的一项实验显示，物理学家在27%的情况下拒绝AI提出的高效实验方案，理由是“缺乏物理美感”。这种认知摩擦揭示了人机协作的核心挑战：如何量化科学直觉，并让机器理解学科范式？部分团队开始采用对抗性训练，让AI学习人类专家的否决模式。

kimi：混合架构下的平衡实验

kimi平台在2025年第二季度正式进入科学领域。其设计哲学很明确：基础模型层（占代码库70%）完全开源，包括训练数据和评估基准；而推理优化层和云服务接口闭源，提供商业级SLA保障。这种分裂不是技术妥协，而是有意的生态构建。

kimi在能源材料发现中的双重角色

上海交通大学团队使用kimi探索固态电池电解质。开源部分允许他们修改晶体生成算法，适应中国稀土资源特性；闭源部分则提供分布式计算，将筛选速度提升200倍。项目成果已在《自然·材料》发表，同时kimi的开源组件被37个国内外团队复用。

对开源闭源二元论的解构

kimi的成功不在于找到完美平衡点，而在于动态调整开放边界。其2025年第四季度路线图显示，将根据社区贡献度逐步开放更多模块。这种渐进式开源策略，可能成为AI for Science领域的新标准：既避免闭源的封闭性，又克服纯开源的公地悲剧。

中国大模型的战略纵深：ERNIE、通义、混元的差异化路径

国内三大模型在科学赛道的布局，反映了各自母体的资源禀赋：

• 百度ERNIE：深耕垂直领域，与国家超算中心合作推出“科学ERNIE”，在蛋白质折叠预测上达到96%准确率，但仅通过API提供，核心权重未公开。
• 阿里通义：依托云基础设施，推出“科研智能体”套件，集成数据湖、模型训练和论文撰写工具，形成闭环生态。
• 腾讯混元：走激进开源路线，发布750亿参数科学专用模型，允许商用修改，旨在培育开发者社区。

2025年的数据显示，这些模型在国内高校的渗透率已达58%，但国际论文引用率仍低于15%。瓶颈在于：中文科学语料质量参差，且合规要求限制了数据共享范围。

政策变量：国产化替代下的创新张力

“自主可控”政策推动国产芯片与AI模型的适配。华为昇腾平台已优化运行混元模型，但性能损失约12%。这种技术折衷短期内可能拖累研究进度，长期看却可能催生专用架构创新。监管层面，科技部正在起草《科学AI伦理指南》，预计2026年试行，其中对开源闭源的责任划分将是焦点。

2026年展望：协作协议将成为新基础设施

进入2026年，争论焦点将从“开源还是闭源”转向“如何协作”。我们可能看到：

• 标准化人机交互协议出现，定义AI在科研中的权限边界。
• 分层开源成为主流，基础研究层强制开放，应用开发层允许商业保护。
• 中国大模型通过“一带一路”科学合作计划输出，形成区域标准。

kimi的混合模式只是一个开始。真正的突破将来自那些能设计新型科研组织形式的团队：人类负责提出元问题，AI负责穷尽解空间，而开源闭源只是实现这种分工的技术选项。2025年底的这场辩论，本质上是科学方法论在AI时代的必然调适。