谷歌DeepMind于12月10日宣布，将在英国设立其首个自动化实验室，计划2026年投入使用，聚焦材料科学研究，目标是大幅缩短新材料的发现周期。同时，DeepMind与英国人工智能安全研究所（AISI）签署谅解备忘录，合作推进基础安全研究，涵盖AI推理过程监控及AI对经济系统影响的探索。此次合作深化了DeepMind与英国政府的合作关系，凸显其在AI技术应用与安全性研究领域的持续投入。

9月16日，洛斯阿拉莫斯国家实验室与新墨西哥大学联合发布名为“THOR”的AI框架，解决物理学中复杂的位形积分计算难题。该框架通过张量网络方法，将超级计算机需数周完成的运算缩短至秒级，并在铜、氩、锡等材料测试中表现优异。例如，锡的相图生成仅需5.8核时，传统方法则需2560核时。这一突破加速了材料科学研发，特别是在极端条件下材料行为的预测，为航空航天、清洁能源等领域提供支持。研究已发表于美国物理学会期刊。

3月18日消息，OpenAI后训练研究副总裁Liam Fedus已离职，创立了一家聚焦材料科学的人工智能初创公司。Fedus在X平台声明称，其本科专业为物理学，希望将AI技术应用于该领域。他表示，OpenAI计划投资并与其合作。材料科学AI领域竞争激烈，谷歌DeepMind曾宣布AI系统Gnome发现新材料晶体，微软近期推出MatterGen和MatterSim工具。尽管如此，有专家质疑当前AI能否实现真正的科学突破。

2月15日，松山湖材料实验室发布了MatChat AI智能体，这是一个基于大语言模型和增强搜索技术的AI工具。MatChat AI提取了28万余篇材料科学、物理、化学论文的知识，形成知识库。用户可通过对话形式获取材料科学内容并提问，获得可靠答案及参考文献。MatChat AI解决了通用大语言模型中的幻觉问题，更具专业性。该项目由中国科学院多个顶尖研究机构共同开发，包括中国科学院计算机网络信息中心、中国科学院高能物理研究所等。MatChat AI的前身是孟胜/刘淼团队开发的专注于无机材料合成路径预测的AI工具。