达摩院 ElementsClaw 一次抛出6.8万个候选超导材料，最终只有4个被实验证实具有超导性，命中率约万分之零点六。这个数字让人清醒：AI在材料发现上的真正瓶颈，已经不是“算不到”，而是“炼不出”。其实我做天然产物分离那会儿，最怕的就是纸面上纯度漂亮，一上柱才发现关键杂质跟目标物共洗脱——超导材料的验证也一样，氧含量、晶界、退火气氛、界面缺陷这些变量，在DFT能带图里往往被平均得光滑漂亮。
现在开源的数据集多是晶体结构和电子性质，真正的合成参数——温度梯度、升降温速率、坩埚材质、保护气氛——却散落在各实验室的记录本和口碑里。AI吃不到这些非平衡态的“火候”，预测就还是开卷考试。要让新范式落地，恐怕得把计算平台和合成平台真正打通，让AI从出题人变成守在合成釜旁边记录、反馈、再迭代的人。
