人民网北京3月2日电 (记者孙阳)当前，AI for Science已成为全球人工智能领域的前沿方向之一。2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确将“人工智能+科学技术”列为需要加快实施的重点行动目标。2026年1月，工信部等八部门发布相关意见，提出强化人工智能算力供给。

在此背景下，国内相关领域持续加强合作，加速研发进程。日前，清华大等多家研究机构联合发布“磁性材料·AI原子基座模型”。业内专家表示，作为首个覆盖宽温压域的磁性材料AI原子模型，该模型整体技术达到国际领先水平，标志着我国在磁性材料AI建模领域实现关键突破。

在磁性材料领域，传统研发过程遵循“试错—实验—迭代”的范式，不仅周期长、成本高，而且由于难以精准捕捉组织与性能的关联关系，材料开发迭代还陷于“理论上可模拟、工艺上难实现”的困境。

据了解，此次发布的模型利用深度学习和主动学习解释不同原子和磁矩构型的演化机制的方法，构建了首个宽温压域磁性材料数据库，并可在微纳米尺度同时预测原子怎么排，磁矩怎么转，同时可稳定覆盖0-1000K 温度、10GPa压强的宽域温压工况，真正实现了宽域、高精度、高可靠性的磁性材料原子级模拟。

此外，研发团队自主开发的DeltaSPIN、DeepSPIN和TSPIN计算框架，融合国产软件DeepMDkit和ABACUS实现了多种关键性突破：同时覆盖原子+磁矩+极化的模拟计算，首次在磁性材料中实现缺陷工程的计算模拟，速度提升两个数量级，精度提升4个数量级。

据介绍，国产算力生态为研发过程提供了重要支撑。在构建70万组宽温压域原子-磁矩双耦合结构数据集和模型训练过程中，沐曦GPU完成算力供给，大幅提升了算力交付效率，助力高精度数据快速生成以及AI模型快速完成训练与优化。