如何看待腾讯发布 TEFS 第一性原理计算平台？
腾讯TEFS：洞察第一性原理，撬动科研计算新支点
腾讯，这个名字在我们生活中早已无处不在，从社交到游戏，从支付到内容。但你可能没注意到，在科技巨头的版图里，腾讯正悄然布局一个对于未来科研至关重要的领域——第一性原理计算平台。近期，腾讯发布的TEFS（Tencent Engineering for Science）平台，就是其在这一领域的一次重磅出击。
这并非一个简单的计算服务，而是腾讯试图从更深层次，用“第一性原理”的视角来解决科学研究中的核心问题，并构建一套能够支撑未来科研范式的全新基础设施。那么，TEFS到底是什么？它又将如何影响科学计算的格局？
TEFS：不止是计算，更是“科学工程”的实践
理解TEFS，首先要抓住“第一性原理”这个关键词。在物理学、化学、材料科学等领域，“第一性原理”是指不依赖于经验数据或类比，而是从最基本的物理定律出发，通过理论推导和计算，来预测和理解物质的性质和行为。简单来说，就是“追本溯源，从零开始”。
而TEFS平台，正是将这种“第一性原理”的思维方式，与腾讯强大的工程能力相结合。它不是简单地提供强大的算力，而是围绕“科学工程”的核心理念，构建了一个包含软件、硬件、算法、服务等在内的完整生态。
1. 瞄准核心科研痛点：
高昂的计算成本： 动辄数百万甚至上亿的超级计算机，以及昂贵的商业计算软件，是许多科研机构和小型团队难以企及的。TEFS试图通过云计算的模式，降低科研门槛。
软件的复杂性与集成难度： 传统的科学计算往往需要用户熟悉多种复杂的软件，且软件之间的协同工作常常存在兼容性问题。TEFS致力于提供一个高度集成、易于使用的平台。
人才瓶颈： 并非所有科学家都具备深厚的计算背景，TEFS希望通过其易用性，让更多科学家能够专注于科学问题本身，而不是被复杂的计算细节所困扰。
数据孤岛与复现性： 科学研究需要数据的共享和结果的可复现性，TEFS平台也有望在这方面提供解决方案。
2. TEFS的核心构成解析：
强大的算力支撑： 腾讯拥有庞大的云基础设施，能够提供远超传统研究机构的弹性算力。这包括GPU、CPU以及可能的AI加速芯片等。
优化的底层软件栈： TEFS并非简单地将现有科学计算软件搬到云上。它更可能是在底层进行了大量的优化，例如针对特定硬件架构优化计算库，或者开发专门的调度和资源管理系统，以最大化计算效率。
第一性原理计算库与工具链： 这是TEFS的灵魂所在。腾讯可能与科研界合作，或者自行开发一系列高度优化的、易于使用的第一性原理计算软件，覆盖从量子力学计算（如DFT）到分子动力学模拟等广泛领域。这些工具链的设计，会更加注重用户体验和工作流程的自动化。
AI与科学计算的融合： 腾讯在AI领域的积累是其一大优势。TEFS很可能将AI技术深度融入平台，例如利用AI加速模拟过程、自动选择计算参数、或者通过AI模型来理解和预测材料性质，从而实现“AI for Science”。
协作与数据共享机制： 一个面向科学研究的平台，必然需要支持团队协作和数据的安全共享。TEFS可能会提供诸如项目管理、数据存储、版本控制等功能。
TEFS的意义：重塑科学研究的“基础设施”
TEFS的出现，不仅仅是腾讯在云服务领域的又一次拓展，它更触及了科学研究基础设施的重塑。
democratizing scientific discovery (普及科学发现): 通过降低计算门槛和使用复杂度，TEFS有望让更多的小型团队、初创企业乃至个人研究者接触到第一性原理计算，从而加速科学创新的步伐。以往只有大型机构才能玩转的“高精尖”计算，未来可能会更加普及。
accelerating scientific breakthroughs (加速科学突破): 结合AI，TEFS可以极大地缩短材料发现、药物研发、新能源探索等过程中的迭代周期。例如，过去需要数年才能筛选出的潜在药物分子，未来可能在数月甚至数周内完成。
fostering scientific collaboration (促进科学合作): 一个统一的、易于访问的平台，可以打破不同地域、不同机构之间的隔阂，促进科学家之间的合作与知识共享。
building a new paradigm for scientific computation (构建科学计算新范式): TEFS不仅仅是工具的集合，它代表了一种新的思维方式——将“科学工程”的理念贯穿于计算平台的设计始终。这是一种将工程能力、软件设计、甚至用户体验，与前沿科学研究紧密结合的模式。
挑战与机遇
当然，任何一项颠覆性的尝试都伴随着挑战。
科研界的信任与采纳： 科学界对计算工具的严谨性和可靠性要求极高。腾讯需要用高质量的软件、持续的性能优化以及透明的学术合作来赢得科研界的信任。
与现有生态的竞争： 科学计算领域已经存在一些成熟的商业软件和开源项目。TEFS需要找到自己的差异化优势，并能够与现有生态良好共存。
持续的研发投入： 第一性原理计算涉及复杂的物理模型和算法，且科学前沿不断发展，TEFS需要持续的研发投入来保持其领先地位。
人才的吸引： 吸引顶尖的科学计算专家和AI科学家加入腾讯，为TEFS平台持续贡献智慧，是成功的关键。
展望：腾讯的“科技向善”在科学领域的新注脚
从“科技向善”的愿景出发，腾讯涉足第一性原理计算平台，可以看作是其将自身强大的技术实力，投向更基础、更前沿的科学研究领域。它不仅是对未来计算趋势的布局，更是对人类文明进步的潜在贡献。
TEFS的出现，预示着科学研究的工具和方法正经历深刻的变革。当第一性原理的洞察力，遇上腾讯强大的工程能力和AI赋能，我们有理由期待，未来的科学发现将更加迅速、更加高效、也更加触手可及。这可能是腾讯在推动科学进步方面，写下的一个浓墨重彩的新篇章。
腾讯，这个名字在我们生活中早已无处不在，从社交到游戏，从支付到内容。但你可能没注意到，在科技巨头的版图里，腾讯正悄然布局一个对于未来科研至关重要的领域——第一性原理计算平台。近期，腾讯发布的TEFS（Tencent Engineering for Science）平台，就是其在这一领域的一次重磅出击。
这并非一个简单的计算服务，而是腾讯试图从更深层次，用“第一性原理”的视角来解决科学研究中的核心问题，并构建一套能够支撑未来科研范式的全新基础设施。那么，TEFS到底是什么？它又将如何影响科学计算的格局？
TEFS：不止是计算，更是“科学工程”的实践
理解TEFS，首先要抓住“第一性原理”这个关键词。在物理学、化学、材料科学等领域，“第一性原理”是指不依赖于经验数据或类比，而是从最基本的物理定律出发，通过理论推导和计算，来预测和理解物质的性质和行为。简单来说，就是“追本溯源，从零开始”。
而TEFS平台，正是将这种“第一性原理”的思维方式，与腾讯强大的工程能力相结合。它不是简单地提供强大的算力，而是围绕“科学工程”的核心理念，构建了一个包含软件、硬件、算法、服务等在内的完整生态。
1. 瞄准核心科研痛点：
高昂的计算成本： 动辄数百万甚至上亿的超级计算机，以及昂贵的商业计算软件，是许多科研机构和小型团队难以企及的。TEFS试图通过云计算的模式，降低科研门槛。
软件的复杂性与集成难度： 传统的科学计算往往需要用户熟悉多种复杂的软件，且软件之间的协同工作常常存在兼容性问题。TEFS致力于提供一个高度集成、易于使用的平台。
人才瓶颈： 并非所有科学家都具备深厚的计算背景，TEFS希望通过其易用性，让更多科学家能够专注于科学问题本身，而不是被复杂的计算细节所困扰。
数据孤岛与复现性： 科学研究需要数据的共享和结果的可复现性，TEFS平台也有望在这方面提供解决方案。
2. TEFS的核心构成解析：
强大的算力支撑： 腾讯拥有庞大的云基础设施，能够提供远超传统研究机构的弹性算力。这包括GPU、CPU以及可能的AI加速芯片等。
优化的底层软件栈： TEFS并非简单地将现有科学计算软件搬到云上。它更可能是在底层进行了大量的优化，例如针对特定硬件架构优化计算库，或者开发专门的调度和资源管理系统，以最大化计算效率。
第一性原理计算库与工具链： 这是TEFS的灵魂所在。腾讯可能与科研界合作，或者自行开发一系列高度优化的、易于使用的第一性原理计算软件，覆盖从量子力学计算（如DFT）到分子动力学模拟等广泛领域。这些工具链的设计，会更加注重用户体验和工作流程的自动化。
AI与科学计算的融合： 腾讯在AI领域的积累是其一大优势。TEFS很可能将AI技术深度融入平台，例如利用AI加速模拟过程、自动选择计算参数、或者通过AI模型来理解和预测材料性质，从而实现“AI for Science”。
协作与数据共享机制： 一个面向科学研究的平台，必然需要支持团队协作和数据的安全共享。TEFS可能会提供诸如项目管理、数据存储、版本控制等功能。
TEFS的意义：重塑科学研究的“基础设施”
TEFS的出现，不仅仅是腾讯在云服务领域的又一次拓展，它更触及了科学研究基础设施的重塑。
democratizing scientific discovery (普及科学发现): 通过降低计算门槛和使用复杂度，TEFS有望让更多的小型团队、初创企业乃至个人研究者接触到第一性原理计算，从而加速科学创新的步伐。以往只有大型机构才能玩转的“高精尖”计算，未来可能会更加普及。
accelerating scientific breakthroughs (加速科学突破): 结合AI，TEFS可以极大地缩短材料发现、药物研发、新能源探索等过程中的迭代周期。例如，过去需要数年才能筛选出的潜在药物分子，未来可能在数月甚至数周内完成。
fostering scientific collaboration (促进科学合作): 一个统一的、易于访问的平台，可以打破不同地域、不同机构之间的隔阂，促进科学家之间的合作与知识共享。
building a new paradigm for scientific computation (构建科学计算新范式): TEFS不仅仅是工具的集合，它代表了一种新的思维方式——将“科学工程”的理念贯穿于计算平台的设计始终。这是一种将工程能力、软件设计、甚至用户体验，与前沿科学研究紧密结合的模式。
挑战与机遇
当然，任何一项颠覆性的尝试都伴随着挑战。
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与现有生态的竞争： 科学计算领域已经存在一些成熟的商业软件和开源项目。TEFS需要找到自己的差异化优势，并能够与现有生态良好共存。
持续的研发投入： 第一性原理计算涉及复杂的物理模型和算法，且科学前沿不断发展，TEFS需要持续的研发投入来保持其领先地位。
人才的吸引： 吸引顶尖的科学计算专家和AI科学家加入腾讯，为TEFS平台持续贡献智慧，是成功的关键。
展望：腾讯的“科技向善”在科学领域的新注脚
从“科技向善”的愿景出发，腾讯涉足第一性原理计算平台，可以看作是其将自身强大的技术实力，投向更基础、更前沿的科学研究领域。它不仅是对未来计算趋势的布局，更是对人类文明进步的潜在贡献。
TEFS的出现，预示着科学研究的工具和方法正经历深刻的变革。当第一性原理的洞察力，遇上腾讯强大的工程能力和AI赋能，我们有理由期待，未来的科学发现将更加迅速、更加高效、也更加触手可及。这可能是腾讯在推动科学进步方面，写下的一个浓墨重彩的新篇章。
网友意见
终于看到有业界的巨头开始愿意涉足第一性原理这个不太好应用的方向，我是很开心的。其实第一性原理和量子化学很像，基本上就是你中有我，我中有你，但量子化学至少还有药物研发兜底，所以应用稍微好一些。
之前的回答也讲的很清楚了，腾讯的这个平台和服务不是首创，所以我觉得对于学术界的影响并不是很大，这些基本的服务应该说没有涉及到第一性原理应用的核心，但我觉得给做第一性原理的人更多的信心就是除了在学术界做科研，可能会有其他的出路。
其实我是更愿意看到有巨头公司愿意去做一些更难的研发工作，其实在知乎上也讨论过不少，就是能够真正用第一性原理计算理论去指导实验的工作，我想这才是做计算的意义，也是做应用最关心的事，虽然很难。
第一性原理计算的这个方向因为在学术界所使用的常规的计算软件都是平面波基组的，所应用的体系非常有限，在现有的计算条件下，大体系很多都算不了，所以我觉得软件还是一个急需解决的核心问题，我觉得集成多种计算方法和功能的软件是非常需要研发的，因为方法的话个人感觉，业界可能不太会花太多精力在这上面，毕竟这也不是工业界关心的重点和任务。
所以我觉得可能之后学术界和工业界的合作会更紧密一些吧，我觉得能好好地利用研发经费去做一些好的应用就是一个好的开端。
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