年关已过，龙国人民已回归工作岗位。
2月11日，正月初八。
五大顶尖高校内，工作忙得如火如荼。他们无不在验证陈启明的“新年礼物”。
peking大学的陈景明院士，他立刻召集了泛函分析、算子理论和复分析领域的顶尖专家，组成了一个临时攻关小组，验证陈启明的不变子空间猜想的证明是否严谨是否正确。
若正确，陈院士就会帮陈启明投稿。随后，论文将进入一段可能持续数月至数年的“缄默期”，编辑会邀请全球数位在泛函分析领域匿名的顶尖学者，他们将以近乎挑剔的严谨，逐行审视每个引理、每个逻辑衔接，甚至重现关键的推导步骤，直至所有潜在疑点被彻底澄清，才能最终获得学术界的正式认可。
在龙科大，余书宏院士领导的课题组同样在紧张地推进工作。
他们手中持有陈启明提供的完整技术方案，这份方案据称已经过初步的实验验证。然而，在严谨的化学研究范畴内，任何一项突破性的成果都必须遵循“可复现性”这一黄金准则。这意味着，必须在不同的实验室、由不同的研究人员，独立地重现实验结果，才能最终确认其科学有效性。
因此，余院士团队的首要任务，便是对陈启明的方案进行系统的、独立的实验复现。
但挑战是巨大的。他们缺少陈启明那套性能超规格的集成设备系统。在现有顶级实验室的条件下，即便严格遵循方案中详尽的工艺流程，这项从理论蓝图到实物验证的转化过程，预计仍是一个需要耗费数月时间的攻坚任务。
同样的事情，在江浙大学的生命科学院中上演。
孟长功院士领导的团队，也在对课题“蛋白质化学修饰的动态调控机制的研究”进行攻坚，与化学研究类似，任何一项生物学发现也必须通过独立的重复验证才能被最终确立。但鉴于生物学系统本身的高度动态和内在变异性，这种验证的难度和时间成本往往更高，甚至呈几何级数增加，哪怕有完整的实验方案和注意事项，哪怕是生物化学分子生物学领域。
平行的战场，则在“张江药谷”的振旦大学药学院铺开。
陈海峰院士团队面对的，则是一份颠覆了整个药物研发范式的“天书”，一个名为“盘古”的AI药物设计平台。尽管当前世界对人工智能的概念尚处混沌，但这份资料附带的平台软件，其界面设计得异常直观，几乎是“傻瓜式”操作，使得团队能够迅速上手，将AKT1激酶等关键靶点数据输入其中。
平台给出的反馈是惊人的。在短短数小时内，“盘古”便生成了数千个理论上具有高活性和高选择性的候选分子结构，其数量和新颖性，是传统药物筛选方法耗费数年也无法企及的。
然而，从虚拟的分子模型到真正的药物，中间隔着一条由实验科学构成的漫长鸿沟。团队的核心任务，便是从这海量的候选者中，挑选出最具潜力的数十个，然后投入到耗时耗力的化学合成、纯化与表征工作中。每一个分子的合成，都可能涉及数十步复杂的化学反应，每一条合成路线的优化，都需要进行大量的工艺探索。
这是一个以月为单位的、艰苦卓绝的验证过程。他们不仅要耗费大量时间去“创造”这些AI设计的分子，更要通过一系列严谨的体外和细胞水平的生物活性测试，来逐一验证“盘古”模拟结果的准确性。这既是对AI预测能力的严苛考验，也是新药研发中不可或缺的、从计算到现实的关键一跃。
金陵市，金陵大学，玄武湖超算中心。
这里的气氛，与前面几个战场截然不同。这里没有化学试剂的刺鼻气味，也没有细胞培养箱的恒温环境，只有服务器机柜组成的钢铁森林，和空气中弥漫的、混合着臭氧与电能的独特味道。
严树隆院士的脸上，不再是愁容，而是一种混杂着极度震撼、深度困惑与隐秘恐惧的复杂表情。
他和他的团队，面对的不是一个需要验证的“结果”，而是一个颠覆了他们整个知识体系的“过程”。
“为什么？这到底是为什么？”一位头发花白的教授，也是龙国顶尖的算法专家，指着屏幕上一段正在自我迭代的代码流，声音都在颤抖，“每一行指令，用的都是最基础的语言。但它们的组合方式，它们……它们在自我演化！这不符合任何一种我们已知的算法逻辑！”
严树隆死死盯着屏幕，喃喃自语：“这已经不是代码了。这是一个活的、在数字世界里呼吸的生态系统。”
在传统的计算模型里，这需要预设无数参数，建立复杂的数学模型，然后进行漫长的穷举式计算。
但在“盘古”面前，代码流如同瀑布般奔涌，但它并非在执行一条固定的路径。无数的虚拟分子结构被瞬间生成，然后又被另一段代码以某种他们无法理解的逻辑瞬间否决、粉碎。生成、否决、再生成、再否决……
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