天气预报这门古老的生意，正在被AI彻底重写。谷歌、华为、微软、英伟达，连同众多初创公司和研究机构，正投入数千万美元，用神经网络模型直接“学习”天气，向统治了半个多世纪的物理方程模型发起正面挑战。
这不是优化，是范式转移。 传统数值天气预报（NWP）基于大气物理方程，在超级计算机上进行巨量运算。而AI气象模型，本质上是“AI for Science”的典型应用：它绕过了复杂的物理过程，用海量历史气象数据训练一个黑箱神经网络，直接建立“当前状态”到“未来状态”的映射。说白了，它不关心为什么下雨，只关心看到什么“前兆”之后大概率会下雨。这种方法在特定任务上已经展现出惊人的效率——推理速度可比传统方法快数千倍，这让更频繁更新、更长时效的预报成为可能。
但盛宴之下，暗藏隐忧。 报道热衷于谈论“更准、更长”，却对关键局限轻描淡写。首先，数据依赖是命门。AI模型在数据密集区域表现优异，但在海洋、极地等观测稀少地区，或面对百年一遇的极端天气时，其表现可能急剧下降，因为它从未“见过”类似场景。其次，可解释性缺失是硬伤。气象学家无法像分析物理模型那样，理解AI做出某个预报的具体物理机制，这在关乎重大决策时（如台风登陆前疏散）是致命弱点。最后，成本转移了而非消失。训练顶尖AI模型所需的GPU算力和高质量标注数据成本不菲，这恰恰将优势锁定在谷歌、微软等拥有数据和算力的巨头手中。
这场竞赛的结局，大概率不是“你死我活”，而是融合与分层。未来6-12个月，我们会看到AI模型更多扮演“辅助角色”：作为超高速的初值生成器为物理模型提供更好的起点，或作为后处理工具对物理模型的输出进行精细化校正。产业格局也将重塑：上游的英伟达们持续收割算力需求；中游的云厂商将“气象预测API”变为一项标准服务；下游的航空、农业、能源公司将成为直接受益者；而传统的数值预报软件商，则必须思考如何融入AI，否则面临边缘化。
AI正在天气图上画出新的等压线，这条线划分的不只是高气压和低气压，更是旧范式与新权力的边界。当预报不再源于物理定律而是数据模式，我们信任的基础，也需要一次彻底的“系统更新”。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。