据消息来源称，2025年9月22日的一条X帖子称，MIT的SCIGEN与三星的PaRS将物理约束嵌入AI，使LLM能够提出可行的量子、能源与芯片材料方案；来源：2025年9月22日公开X帖子。鉴于截至2024年10月未检索到描述“SCIGEN”或“PaRS”的同行评审论文或官方发布，交易者应等待MIT或三星的原始披露再对相关标的重新定价；来源：MIT Newsroom与Samsung SAIT Newsroom（检索至2024年10月）。已有先例表明物理约束机器学习可显著提速材料发现——DeepMind的GNoME预测约220万种晶体候选，其中逾38万种可能稳定，缩短了研发周期；来源：Nature（2023）与DeepMind研究博客（2023）。若类似工具获得验证，潜在受益关注清单包括材料信息学、半导体设计与设备龙头，以及因新型散热与基板材料可能带来效率提升的BTC矿机产业链；来源：Nature（2023）对GNoME影响的讨论与剑桥比特币电力消费指数关于矿工用电经济学（2023–2024）。