搞疫苗的都知道，AI预测抗原表位再漂亮，CHO细胞里表达错了，出来就是一包涵体，半点抗体亲和力都谈不上。材料这边磐石100算晶格、算相图，本质也是一样——paper里光鲜，进反应釜照样翻车。

问题不在算力，在闭环。烧三十炉，成一炉，另外二十九炉的渣呢？往往直接进垃圾桶了。模型只喂成功案例，就像只给学生看满分试卷，越训练越脱离地气。要我说，得给这套系统接个“回炉口”：高通量实验舱连轴转，烧成啥样——结晶、碎渣、过饱和溶液——全量数据实时回传。失败里藏着的边界条件，才是模型最该吞下的corpus。

法国人讲recette，好配方从来不是算出来的，是厨房灶台上反复烧糊又救回来的。