宁德时代创始人曾毓群在 2026 世界顶尖科学家论坛现场用全英文发言，讲的是这家电池巨头怎么用 AI 做能源科研创新。他给出的数字很具体：超 600TB 基础研究数据、超 1 万亿条测试记录。

在这套数据底座上，AI 能在短时间内筛选千种化合物，最终锁定7 种潜力材料。从千到七，这个收敛过程原本要靠实验台前一轮轮试错堆出来。

但曾毓群对当前 AI 能力的判断并不乐观。他明确表示，现在的 AI 还远远不够，需要更多科学家和更先进的模型加入进来，才能加快更多科研与创新成果的发现。

这番话的落点不在 "AI 替代研发 "，而在算力与模型的供给端：数据量和测试记录已经堆到万亿级别，瓶颈转移到了模型能力和人才密度上。对做算力、做训练基础设施的人来说，这是一个明确的信号——材料科学的 AI 化，正在向更大规模的数据和更强的模型要答案。

论坛本身的分量也值得一提。开幕式暨世界顶尖科学家奖颁奖典礼于 10 月 31 日上午在上海临港中心举行，主题为 " 范式变革 · 科学突破的下一个十年 "，包括诺贝尔奖、图灵奖、沃尔夫奖、菲尔兹奖得主在内的近 300 位科学家及科创龙头企业代表参会。

议题覆盖科研范式、价值链条、国际合作、人才建设、科技治理。曾毓群的发言正好落在 " 科研范式 " 这一条上：把化合物筛选从实验室搬到数据和模型里，是能源材料研发路径的一次换轨。