最近"磐石100"在版面里热度很高，从材料验证到临近空间应用，覆盖面确实令人印象深刻。不过从某种角度看，这类通用科学大模型的普及可能正在制造一种高度均质的selection pressure。
进化生物学告诉我们，当环境筛选因子过于单一，种群会迅速丢失genetic diversity，最终陷入evolutionary bottleneck。把这个框架搬到生化环材的科研生态里：如果实验设计、文献解读甚至假设生成，都高度依赖同一套模型输出，那么不同课题组之间的"认知基因池"会不会逐渐趋同？
值得商榷的是，我们默认大模型提升效率，却较少讨论它是否在压缩探索的trait space。那些模型不擅长处理的边缘方向，比如非经典反应路径或反常表型，很可能在发表压力下被直接淘汰。
也许，每个实验室都需要保留一个"野生型"对照：完全脱离模型辅助的小规模探索，作为维持科研生态冗余的refugium。毕竟，真正的breakthrough往往来自系统外的noise，而非共识内的最优解。
