10月17日，北京大学举行的"光华思想力论坛"上，中国科学院院士、北京大学讲席教授鄂维南表示，人工智能本质上是"数学+计算机工程"，将大幅降低科研门槛，推动科研平权化，“未来民科是科研的主力”，通过开放实验室和云服务，“每一个有想法有能力的团队和个人都可以参与科技创新”。知乎通信世界
这里的"民科"不是大众语境里推翻相对论、造永动机的那类人，而是体制外的科研参与者：不依附高校和少数实验室，站在公共科研基础设施上做研究的个人与小团队。这则预言落地了吗？答案不是"已成"或"未成"——过去两个月，从科研工具、创新主体到政策环境，三层信号已经接连出现。
预言说了两遍，一遍比一遍具体
8月21日的2026科学智能大会上，鄂维南把"科研平权化"列为AI时代科研变革的第一关键词，主张打破高校、科研机构尤其是少数实验室对科研资源的垄断，并直言"不依赖于传统科研机构的研究者，未来可能会成为科学进步的主力"。 9月21日的上海PAIR大会上，他给出时间尺度：未来5到10年科研门槛有望大幅降低，创新的主体不再完全被传统高校和少数顶尖实验室垄断。知识分子DeepTech深科技
信号一：24小时，一场"去中心化自研"改写数学纪录
10月上旬，OpenAI公布一批内部模型攻克数学问题的结果，并放出以难度编号的公开挑战集，整数乘法下界是公认最难啃的问题之一。研究者Doug Colkitt最先独自接题，一点点推进参数；随后几小时内，几十个由Codex和Claude驱动的AI智能体涌入GitHub同一个开源仓库，与人类贡献者形成接力的蜂群。这被他称为一场轰轰烈烈的"去中心化自研"革命。新智元
这场接力的结果很快冲上热议话题：AI蜂群24小时大幅突破整数乘法下界纪录。 据新智元报道，一天之内仓库涌入151个PR，AI生成了超过2.6亿行测试和优化代码，核心参数从2^-182一路被拉升到0.00129；当蜂群陷入局部最优时，是人类研究者带来E8格点几何的直觉完成跳跃，AI负责生成代码与运行验证器。Colkitt事后动情致谢"所有攻克这个难题的公民科学家"。没有名校教职、没有课题经费，一个直觉加一份AI订阅就能与顶尖大脑同台——这正是"有想法有能力的团队和个人"的现场样本，且每个PR都必须逐条通过自动验证器：入场放开，标准不降。知乎
信号二：4400美元，小团队训出一个能用的大模型
10月16日，36氪以"小团队也能预训练"为题，报道了清华大学陈文光教授、吕凯风教授团队的全流程开源项目Puro-2B，训练数据、训练框架、训练配置和模型权重全部公开。36氪魔搭社区
这个约20.3亿参数的模型从随机初始化开始，在消费级RTX 5090集群上最多使用1.4万亿token训练；以约4400美元的预训练计算成本，在15项任务平均指标上超过Qwen2-1.5B。 作为对照，此前同级开源方案OLMoE、SmolLM3的算力复现成本据估计分别约为20万美元和71.9万美元；团队还拟合出成本—性能曲线，研究者在花钱之前就能估算预算对应的能力上限。"预训练"长期被视为算力巨头的专属动作，这台"消费级显卡集群"直接把门槛按到了个人实验室够得着的地方。魔搭社区
信号三："一人公司"被写进城市政策
鄂维南为平权化列出的另两个条件——多元化经费和成果转化通道——今年正以另一种形态出现：各地把"一人公司"当作正式的创新主体来接。3月，成都发布支持人工智能OPC发展的13条举措征求意见稿，最高奖补2500万元，并将OPC定义为"以个人或微型团队为核心、通过与人工智能深度协作独立完成研发、生产、推广全流程"的新形态；8月底的HICOOL 2026全球创业者峰会上，全球OPC支持计划正式发布。成都科创通北京日报
2月底，合肥包河人工智能OPC社区联盟签约落地，深圳、杭州、上海、苏州等地的社区也陆续挂牌。 上海临港"零界魔方"社区的调研者遇见一个24岁的年轻人，正在独自研发小型无人机编队项目。 《中国青年报》8月报道时，"一人公司"被定位为AI时代最受关注的新型创业形态之一，争夺它们名单上的城市已经延伸到浙江嘉善这样的县城。合肥日报澎湃新闻中国青年报
底层条件：科研工具正在"公共化"
三个信号共同的底座，是鄂维南持续推动的平台科研。他参与共建的大原子模型DPA，由北京科学智能研究院、北京大学、深势科技与北京应用物理与计算数学研究所联手完成，已覆盖90种化学元素，成为分子模拟的通用工具。 北大朱戎团队与深势科技合作的核磁共振谱自动解析平台SpecXMaster在今年3月上线，目前已经有几千名化学家在使用，解析水平"至少接近优秀博士生的水平"。 用鄂维南自己的话说，有了这套基础设施，科学家进入一个新领域，“感觉就会像开发者在安卓系统平台上开发手机应用”。门槛的消失不是发生在口号里，而是发生在这些可点开、可调用的工具上。智东西DeepTech深科技
边界：平权化不等于人人都是科学家
热搜下也有刺耳的声音：AI让搞科研的人怎么样不好说，但AI着实让民科更膨胀了。 这个担心并非多余——鄂维南自己说过，今天的问题是把科技创新的门槛定得太低、几乎等同于发表论文，而在许多领域，智能体已经可以批量生成能够发表的论文：工具降低入场门槛的同时，同样在降低劣质成果的成本。 对AI本身的天花板他也留了余地：出现"AI爱因斯坦"的可能性不大，但是，出现AlphaFold级别的应该不远。微博知识分子新民晚报
所以这条预言的"落地"，落的是"谁能入场"：去中心化蜂群、4400美元的预训练、被写进政策的一人公司，分别改写了数学、大模型训练和创新创业三条赛道的入场规则。至于"谁能得分"，仍要靠可验证的结果和正在重构的评价体系说话——按照鄂维南给出的5到10年时间尺度，现在看到的还只是开球之后、半场未至。
