美国各州正建设自己专用的AI用超级计算机，意在加速各项研究进程

2024 年，诺贝尔化学奖授予了 Google DeepMind 团队，该团队研发了名为 AlphaFold 的颠覆性人工智能系统，该系统能根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。但蛋白质本质上具有可变形性，在 pH 值或温度等条件变化时会改变形态。

为了预测这些变化，纽约大学结构生物学家 Thomas Grant 正在构建一个名为 SWAXSFold 的本土 AI 衍生产品。而他这样做，却无需依赖 Google 的雄厚资金。

图示：Empire AI 的首台机器 Alpha。

现阶段，像 SWAXSFold 这样的系统所需的昂贵、尖端的 AI 芯片已然让更多大学无力负担，但这些昂贵的芯片却在硅谷科技巨头的越来越庞大的机器人竞赛中不断堆积。鉴于此，纽约州介入了，通过一项名为 Empire AI 的 5 亿美元、10 年计划，为研究人员提供所需的计算机资源。

该计划于去年启动，预计在未来几个月内将启用其第二台超级计算机——这台超级计算机预计将成为全国最强大的 AI 学术超级计算机之一。

“在 Empire AI 之前，只有少数几家大型科技公司拥有创建像 AlphaFold 这样的工具所需的计算机资源，”纽约大学研究副总裁兼 Empire AI 董事会成员 Venu Govindaraju 表示。“有了 Empire AI，现在纽约的研究人员就能构建自己的工具了。”

这种现象并非是纽约独有，今年 9 月，加利福尼亚州通过了一项法案，旨在创建 CalCompute，这是一个与纽约类似的、专注于人工智能的计算计划，该计划将设在加利福尼亚大学（UC）系统中。

斯坦福大学的 Russell Wald 表示，该目标并非要与 DeepMind 或 OpenAI 竞争。相反，其目的是使人工智能计算中心的使用民主化，以便来自广泛学科的研究人员能够为公众利益创造工具——而无需担心盈利问题。

图形运算单元（GPU）因其能进行每秒数万亿次计算，对于训练现代人工智能系统至关重要。只是单块芯片高达数万美元的价格，对于研究人员来说高得令人望而却步。加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家 Michael Norman 很无奈地表示：“这不是缺乏远见、意志或计划，我们只是没有资金。”

关于这种窘迫的现状，美国联邦正试图通过一些举措来提供帮助。美国国家科学基金会（NSF）的 CloudBank 计划 补贴了亚马逊云服务或谷歌云服务的时间。该机构于 2024 年启动，已将 400 多名研究人员与能源部（DOE）超级计算机及由国家科学基金会（NSF）资助的计算集群网络配对。

相关链接：https://www.science.org/content/article/new-u-s-ai-network-aims-make-supercomputers-available-more-researchers

但这些方案都不算完美。尽管联邦超级计算机拥有巨大的性能，但其架构传统上更依赖于称为中央处理器的芯片，这些芯片更适合物理模拟，而非人工智能任务，如在海量数据集中寻找模式。

Empire AI，由九所纽约大学和 Simons 基金会旗下的 Flatiron 研究所组成的联盟，旨在弥合这些空白。州政府提供了大部分资金，Simons 捐赠了 Empire人工智能的第一台超级计算机 Alpha。这台机器位于 UB，搭载近 200 块NVIDIA 最先进的 GPU，按 AI 标准来说算是中规中矩。

图示：Empire AI。

但第二台机器 Beta 将强大一个数量级，搭载 NVIDIA 最新备受追捧的 Blackwell 芯片——这对学术界来说是罕见的胜利。这些芯片将通过强大的网络连接，使它们能够比能源部的 El Capitan——世界上最强大的超级计算机——更快且硬件更少地传递信息。在成立的第一年，Empire AI 就为成员机构的 350 多名研究人员提供服务。

对于纽约大学（NYU）神经科学家 Christine Constantinople 来说，最大的变化是速度。她训练虚拟神经网络模拟大脑的决策方式。在纽约大学集群上需要一周的运行，现在在 Empire AI 上一天内完成，让她可以探索不同的架构、放大模型规模，并更自由地迭代。

到 2027 年， Empire AI 预计将完成其第三台超级计算机伽马，其性能将比贝塔高出 10 倍。随后将推出第四台机器，德尔塔。“我们的想法是保持一台在项目期间始终处于最先进水平的机器，”基金会的技术官表示。

到那时，加利福尼亚州可能已经推进了自己的 AI 专用超算项目。该州的新 AI 法案除了关注大型商业 AI 模型的安全性和透明度外，还包括支持创建 CalCompute 的条款。

相关链接：https://www.gov.ca.gov/2025/09/29/governor-newsom-signs-sb-53-advancing-californias-world-leading-artificial-intelligence-industry/

联邦对于创建 AI 基础设施的服务还在继续。比如就在上周，特朗普签署的创世纪任务，就指示能源部将大量联邦科学数据集整合进一个集中的人工智能研究平台。

相关链接：https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/

这项合作有利于能源部实验室跟上最新硬件的步伐。但目前尚不清楚这种支持能持续到多远。接下来的挑战是找到联邦和州支持之间的平衡。但仅靠各州层面的倡议并不能确保公平的访问。

原文链接：https://www.science.org/content/article/boost-research-states-are-building-their-own-ai-ready-supercomputers