达摩院ElementsClaw一口气抛出6.8万个候选超导材料，其中4种已合成验证，这确实是AI for science的一个漂亮数据点。en fait，兴奋之余，我反倒更关心那6.7996万个还没过实验关的结构究竟卡在哪儿。

从计算化学的角度看，当前这类模型的评分函数基本围着静态DFT总能量和电子结构转，对晶格动力学几乎睁一只眼闭一只眼。低温稳定相在室温下会不会出现软模失稳，热振动会不会把晶格“抖散”，这些光靠能带图是看不出来的。很多高分结构只是0 K下的能量极值点，而不是真实温度里的自由能最小值。嗯

更麻烦的是，“炼丹”从来不是平衡态拼图。控温、控时、气氛、前驱体分解路径…，这些非平衡相演化决定了你最后拿到的是目标相还是一堆杂相。AI能画星图，但炉子前晶格怎么动态重构，还得靠原位XRD和TEM去“听”它现场唱歌。

按现代化学之父的定量精神，开放数据只是个bon départ。严格来说下一步若能把声子谱、有限温度自由能和非平衡合成约束耦合进评分函数，预测才真有可能告别“算得准、烧不出”的尴尬。