2024年诺贝尔化学奖与物理学奖均授予了人工智能（AI）领域的科学家，这一举措标志着“AI年”的诞生。化学奖得主丹米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔普（John M. Jumper）来自谷歌DeepMind公司，他们利用AlphaFold2模型以超过90%的准确率预测了人类已知的2亿种蛋白质结构。而物理学奖则颁给了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在机器学习领域的突破性贡献。
对于今年诺贝尔奖的这一特别倾向，北京智源人工智能研究院创始理事长张宏江表示，AI在科学研究中的作用日益显著，此次获奖是对其未来潜力的极大认可。他认为，未来物理学也将与AI密不可分。哈佛大学的马特·斯特拉斯勒也指出，Hopfield和Hinton的研究融合了物理学、数学、计算机科学和神经科学，属于所有这些领域。
北电数智首席科学家窦德景教授认为，虽然AI在推动科学研究中发挥了重要作用，尤其是在蛋白质结构预测方面，但AI对物理学本身的贡献尚不明显。他提到，过往AI在物理学界的一个重要贡献是帮助处理得到人类首张黑洞照片，但AI尚未真正影响到物理学的基本原理。
英矽智能创始人、CEO Alex Zhavoronkov则表示，AI对科学技术产生了深远的影响，并将改变人类生活的方方面面。他认为，诺贝尔委员会认识到了这一点，今年的奖项也突破了传统界限。
在AI的商业化应用方面，尽管AI项目目前面临诸多挑战，包括数据质量、风险控制、商业价值不明确以及成本上升等问题，但一些企业仍在努力探索盈利模式。北电数智正在通过混元适配技术，更高效地利用国产芯片处理数据，同时确保数据的安全性和模型的性能。而英矽智能则在药物研发方面取得了显著进展，其推动的一种完全由AI生成的药物已完成了首个II期临床研究。
总的来说，今年的诺贝尔化学奖与物理学奖颁给AI领域的科学家，不仅是对他们在科学研究中贡献的认可，也预示着AI在未来科学发展中的重要作用。然而，AI的商业化应用仍面临诸多挑战，需要企业不断探索和创新。
