当AlphaFold获得2024年诺贝尔化学奖时，它标志着AI辅助科学研究正式进入了最高科学殿堂。2026年，AI在科学发现中的角色变得更加深刻和广泛。
诺奖热门
2026年的诺贝尔化学奖热门候选人中，多组候选人的核心工作都深度依赖AI技术：包括利用深度学习发现全新抗生素的研究、AI驱动的定向进化方法、以及基于图神经网络的新能源材料筛选。AI已经从"辅助工具"变成了"共同发现者"。
科学范式变革
AI正在催生科学研究的"第五范式"——继实验、理论、计算和数据驱动之后的"AI驱动的科学发现"范式。在这一范式下，AI不仅可以分析已有的科学数据，还可以提出全新的科学假说、设计验证实验并预测实验结果。MIT的AI科学发现系统已在多项生物学实验中自主提出了被实验证实的科学假说。
AI在科学中的终极角色不是替代科学家，而是成为科学家的"超级望远镜"和"超级显微镜"。
科学民主化
开源AI工具的普及正在让"大科学"走进"小实验室"。一个发展中国家的研究生利用开源的AlphaFold模型和AI实验设计工具，可以完成过去需要诺奖级别实验室才能完成的蛋白质设计工作。AI正在打破科学研究的资金和地域壁垒，让全球范围内的科学创造力得到释放。