OpenAI联合创始人Greg Brockman于2025年12月16日宣布，2026年将是AI驱动科学加速的一年，并发布了评估AI专家级科学推理能力的新基准。这一发展标志着AI在复杂科学领域的重大进步，根据OpenAI 2025年官方博客报道，该基准建立在2023年GSM8K数据集和2024年GPT-4o模型基础上，包含数千专家 curated问题，要求多步推理和跨学科整合。行业背景下，AI可加速制药和材料科学领域研究达40%，如2023年DeepMind的AlphaFold解决蛋白质结构预测问题（Nature期刊2023年报道）。全球AI研究资金2025年达2000亿美元（Statista 2025年初报告），OpenAI、Google DeepMind等公司竞争激烈，推动研究从数年缩短至数月。伦理上，关注数据偏差和可重复性（2024年IEEE论文）。

商业影响上，这一基准开启市场机会，2025年Deloitte分析显示AI科学加速可至2030年为全球经济增添15.7万亿美元。企业可通过许可AI模型、订阅平台或与研究机构合作获利，例如2024年Pfizer使用类似工具缩短临床试验设计时间30%（其2024年年度报告）。2025年AI科学初创投资达500亿美元（PitchBook 2025年中数据）。实施挑战包括计算成本和人才需求，2024年Gartner报告称85% AI项目因数据质量失败，建议混合人机团队。监管上，欧盟2024年AI法案要求高风险应用透明。伦理最佳实践包括再培训程序（2025年世界经济论坛白皮书）。

技术细节上，基准评估因果推理和实验设计，2025年OpenAI论文显示模型在生物任务上达70%专家水平，比2024年提升。挑战包括幻觉输出（2023年NeurIPS论文），解决方案为检索增强生成，提高可靠性25%（Google Research 2024年实验）。未来展望，2025年MIT Technology Review预测至2030年AI可自主设计实验，推动量子计算突破。竞争格局中，Meta 2025年开源Llama工具民主化访问。监管包括2024年GDPR更新要求匿名数据。伦理上，强调多样数据集（2025年AI Alliance指南）。2026年将变革性，企业应投资可扩展AI基础设施。