EGI 发布 2026-2030 AI 战略：从模型训练转向领域适配
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文章先梳理 EGI 在 Horizon Europe 框架下两个项目中的 AI 实践。interTwin 面向物理与环境科学构建数字孪生，iMagine 则为水生研究提供图像分析平台。这两类工作都不是从零训练大模型，而是把 AI 能力嵌入具体学科的数据与工作流之中。作者由此得出的判断是：2023 年之后，科学场景里 AI 的着力点已经从模型训练转移到适配与应用——针对特定领域、特定项目、特定科学问题去调整和使用 AI。这一判断构成了后续战略的前提，也解释了为什么 EGI 把资源投向平台与运营，而不是模型本身。
三项支撑与落地项目
EGI Federation Strategy 2026-2030 中的 AI 部分围绕三项支撑展开。第一是 AI-ready 的基础设施，把算力、数据与应用资源在连续谱上连接起来；第二是人的技能，让人清楚 AI 能做什么、以及如何把它实现出来；第三是信任，使得即便在高风险环境中也能有把握地运行 AI。文章逐一说明了实现每项支撑的项目，包括联邦式 LLM 推理、AI-ready 数据平台以及 AI 能力中心。这三者分别对应算力与资源的组织方式、数据的可用形态，以及知识与能力的扩散渠道。
与周边生态的分工
文章还讨论了 EGI 与 EuroHPC 的 AI Factories、RAISE、各科研基础设施以及 EOSC 之间的分工。在这一格局中，EGI 的定位是 AI 面向科研的定制化与长期运营——不是提供通用算力或通用模型，而是把 AI 落到具体科研场景并维持其长期可用。这一分工决定了 EGI 的战略重心偏向平台工程、数据组织与运营能力，而非模型研发本身。对关注科研 AI 基础设施的人来说，这份材料给出的是一份组织层面的路线图，而非某项技术指标的突破。
为什么值得看
欧洲科研 e-infrastructure 的 AI 路线图，涉及联邦推理与算力分工，做科研 AI 平台与基础设施的人…
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关键事实
EGI 联合会为欧洲及全球科学提供联邦式 e-infrastructure 服务已超过 15 年[1]
早期 AI 经验来自 interTwin 与 iMagine 两个 Horizon Europe 项目，分别做物理与环境科学的数字孪生、水生研究的图像分析平台[1]
文章认为 2023 年后科学 AI 的重心从模型训练转向面向具体领域、项目与问题的适配与应用[1]
2026-2030 战略围绕三项支撑：AI-ready 基础设施、人才技能、信任[1]
落地项目含联邦式 LLM 推理、AI-ready 数据平台与 AI 能力中心，并与 EuroHPC AI Factories、RAISE、EOSC 分工[1]
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