Администрация США объявила о федеральных обязательствах на сумму более пяти миллиардов долларов в рамках программы Genesis Mission — национальной инициативы по использованию искусственного интеллекта в науке.

Программа была запущена в ноябре 2025 года Министерством энергетики США, но теперь расширяется до общегосударственного уровня. В ней должны участвовать более 15 федеральных ведомств, которые предоставят финансирование, научные данные, исследовательские площадки и оборудование. Центральным элементом станет American Science and Security Platform — общая инфраструктура, соединяющая исследователей с вычислительными мощностями, специализированными наборами данных, ИИ-моделями и инструментами для проведения экспериментов.

Genesis Mission охватывает медицину, энергетику, промышленность, транспорт, сельское хозяйство, материаловедение, инфраструктуру и национальную безопасность. Среди заявленных задач — поиск причин хронических заболеваний, разработка методов лечения детского рака, ускорение создания лекарств, проектирование ядерных объектов, поиск критически важных минералов, разработка новых микросхем и развитие термоядерной энергетики.

Министерство энергетики уже отобрало 278 проектов с участием 342 организаций. В их числе 16 национальных лабораторий, 142 университета, 157 компаний, 13 некоммерческих организаций и ещё 14 учреждений других типов. Большинство проектов возглавляют университеты — 168 из 278. Ещё 87 ведут национальные лаборатории, 19 — компании и четыре — некоммерческие организации.

Самый крупный из объявленных проектов — трёхлетняя программа стоимостью 60 миллионов долларов, в которой искусственный интеллект предполагается использовать для ускорения проектирования, строительства и эксплуатации ядерных объектов.

При этом формулировку об уже распределённых миллиардах следует понимать осторожно. Более пяти миллиардов долларов — это совокупность федеральных обязательств, программ и инвестиций различных ведомств, а не единый новый грант, который немедленно перечислен участникам. Кроме того, 278 проектов пока отобраны для переговоров о финансировании: само Министерство энергетики подчёркивает, что отбор ещё не является окончательной гарантией выдачи средств.

Лаборатория, в которую можно войти через интернет

Одна из наиболее важных частей программы — создание сети программируемых облачных лабораторий.

Национальный научный фонд США выделяет 380 миллионов долларов 20 командам, которые в течение четырёх лет должны создать распределённую сеть автоматизированных лабораторий. Ещё до 20 миллионов долларов предоставит частный Astera Institute.

Эти лаборатории будут доступны удалённо. Исследователь сможет задавать собственные программируемые рабочие процессы: формулировать задачу, проектировать серию опытов, запускать оборудование, получать результаты, анализировать их и на основании анализа планировать следующий эксперимент.

Искусственный интеллект здесь используется уже не только для обработки научной статьи или готовой таблицы. Он включается во весь исследовательский цикл:

от формирования гипотезы — к проектированию опыта;

от управления оборудованием — к сбору данных;

от интерпретации результата — к выбору следующего эксперимента.

Первая сеть должна работать в биологии, биотехнологии, биохимии, химии, электронике, исследовании металлов, двумерных материалов и новых мягких материалов. Одновременно NSF направляет более 80 миллионов долларов на новую инфраструктуру научных данных и до 100 миллионов долларов — на создание наборов данных, подготовленных для работы с ИИ.

Таким образом, Соединённые Штаты финансируют не отдельную нейросеть и не цифрового помощника для учёных. Они начинают строить среду, в которой искусственный интеллект, данные, вычисления и физическое лабораторное оборудование образуют единую систему.

Комментарий редакции

Главное в Genesis Mission — не пять миллиардов долларов. По масштабам национальной науки эта сумма значительна, но сама по себе не является исторически беспрецедентной.

Главное — выбор объекта инвестиций.

До сих пор ИИ обычно входил в науку как отдельный инструмент: помогал искать публикации, писать программный код, обрабатывать изображения, строить модели или анализировать результаты экспериментов. Теперь государство пытается сделать его частью базовой научной инфраструктуры — такой же, как суперкомпьютеры, телескопы, ускорители частиц, биобанки и национальные лаборатории.

Это приведёт по меньшей мере к пяти изменениям.

Во-первых, резко сократится цикл между гипотезой и проверкой. ИИ сможет предлагать новые варианты эксперимента сразу после получения результатов предыдущего опыта. Там, где человек последовательно проводил десятки опытов, автоматизированная система сможет организовать тысячи связанных итераций.

Во-вторых, изменится роль самого учёного. Его ценность будет всё меньше определяться способностью вручную выполнить стандартную операцию и всё больше — умением поставить содержательную проблему, определить ограничения, проверить логику машинного вывода и понять, какой результат действительно имеет научное значение. Учёный не исчезнет, но станет скорее архитектором исследовательского процесса.

В-третьих, возникнет новый разрыв между странами и организациями. Конкурировать будут уже не отдельные лаборатории и даже не отдельные университеты. Конкурировать начнут научные платформы, объединяющие вычисления, оборудование, данные, ИИ-модели и сотни исследовательских коллективов.

Даже очень сильный учёный, не имеющий доступа к подобной системе, может оказаться в положении ремесленника рядом с промышленным предприятием.

В-четвёртых, научные данные окончательно становятся стратегическим ресурсом. Преимущество получит не тот, у кого просто есть мощная модель, а тот, кто может предоставить ей качественные результаты предыдущих исследований, сведения о неудачных экспериментах, медицинские наблюдения, измерения приборов и возможность собирать новые данные в автоматическом режиме.

И наконец, изменится само устройство научных организаций. Лаборатория перестанет обязательно быть отдельной комнатой с принадлежащим университету оборудованием. Она может стать удалённой, распределённой и программируемой системой, к которой исследователь подключается так же, как сегодня подключается к облачному серверу.

У этой модели есть и очевидные риски. Чем сильнее наука зависит от единой инфраструктуры, тем большую власть получают её владельцы и операторы. Они определяют правила доступа, стандарты данных, допустимые направления исследований и круг организаций, способных участвовать в работе. А объединение медицинских, промышленных, энергетических и оборонных задач в рамках одной государственной платформы ещё теснее связывает фундаментальную науку с экономической конкуренцией и национальной безопасностью.

Однако направление движения уже обозначено.

В ближайшие годы главным вопросом будет не то, умеет ли отдельный учёный пользоваться искусственным интеллектом. Главным станет другой вопрос: существует ли вокруг него научная среда, в которой ИИ может не только рассуждать, но и получать данные, управлять приборами, проводить эксперименты и проверять собственные гипотезы.

ИИ выходит из чата и входит в лабораторию.

И вслед за ним туда входит новая модель науки.