11月5日，在“青年之选”2026北京词元经济发展研讨会上，清析智研联创兼首席科学家王欢围绕AI for Science产业实践带来分享。他提出，词元经济的竞争，不只是比拼词元规模，高质量科学数据，才是决定词元价值的核心。

王欢表示，当下词元已经成为AI世界通用的计量单位，但在科研场景里，衡量模型好坏的标尺，不是输出内容的多少，而是能不能产出真实、可落地的科学价值。半导体材料、稀土永磁、高端合金等卡脖子领域，新材料研发长期困在漫长试错循环里。一款新材料从配方摸索、实验表征，到小试量产，往往要历经数十年，大量时间、经费消耗在反复的验证与失败当中。而AI for Science，正是为压缩研发周期、降低试错成本而生。

在他看来，行业眼下最大的瓶颈，是高质量科学数据的分散化。大量实验参数、图谱、工艺反馈散落在科研院所与企业手中，没有打通形成闭环，难以持续反哺模型迭代。只有把科学数据送入真实研发闭环，词元才能真正转化为科研生产力。谁能稳定沉淀高质量科学数据集，谁就能让同等数量的词元，释放出更高的产业价值。

清析智研团队由清华、斯坦福背景的成员组建，聚焦材料领域全链路AI研发。团队搭建自主实验室与中试平台，把AI嵌入材料设计、筛选、制备、表征、工艺优化全流程，在稀土永磁、高性能合金、半导体材料方向落地实践，把原本数十年的研发周期压缩至数年甚至数月。模型能力决定科学探索的边界，高质量数据决定科研决策的可靠性，二者在持续实验闭环里互相迭代。

王欢也提到，这一逻辑和RSI自进化路径形成呼应。模型在一次次科研验证中持续优化，数据持续沉淀，形成正向循环。AI for Science是全球科技创新的重点赛道，海外相关项目已经跑出高估值，国内也迎来产业化窗口期。

对词元经济而言，通用词元供给越来越充足，但面向硬核科研场景的高价值词元，依赖科学数据底座。AI不再只是生成文字，而是深度参与材料创新、攻克产业卡点。以高质量数据赋能词元，让智能服务于硬核科技突破，这也是AI for Science给北京词元经济带来的差异化机会。

文/北京青年报记者 朱开云
摄影/北京青年报记者 崔峻
编辑/王鹏