В интервью Тайлеру Коуэну 22 октября 2026 года Майкл Кратсиос, главный советник Трампа по науке и технологиям, подробно изложил суть доклада «Science: A New Golden Age». Он прямо заявил, что линейная модель Ванневара Буша, где государство финансирует базовые исследования в университетах, а промышленность их коммерциализует, устарела. Вместо этого акцент на «суперинтеллект» — так Кратсиос называет передовой ИИ — как главный инструмент ускорения открытий в национальных лабораториях через проект Genesis Mission.
Для Кратсиоса этот шаг логичен. В первом президентстве Трампа он занимал пост главного технологического офицера США, а до того работал в инвестиционной компании Питера Тиля и в Scale AI. Его опыт инвестора и технолога подсказывает: государство должно не просто раздавать гранты, а задавать приоритеты и обеспечивать доступ к вычислительным мощностям, где частный сектор уже вкладывает больше, чем когда-либо.
Доклад и последующие заявления Кратсиоса показывают последовательный паттерн: он всегда выступал за снижение регуляторных барьеров для новых технологий — от беспилотников до ИИ-диагностики. Теперь та же логика применяется к науке в целом. Фокус смещается с объёма финансирования на эффективность: «лучше меньше денег на правильные вещи, чем больше на неправильные».
При этом Кратсиос признаёт, что Конгресс сохранил прежние ассигнования NIH, а президент предложил рекордный бюджет на НИОКР. Однако критики отмечают сокращение в отдельных направлениях и меньший упор на университеты. Сам Кратсиос видит в этом не отказ от науки, а перестройку экосистемы под новую реальность, где частный капитал, филантропия и национальные лаборатории играют большую роль.
Ключевой элемент плана — Genesis Mission: федеральный «инструмент» на базе суперкомпьютеров, доступный всем агентствам для ИИ-ускоренных исследований в химии, материаловедении и биомедицине. Кратсиос подчёркивает, что супер-интеллект станет «самым большим прорывом в истории научных открытий».
Этот подход подтверждает давний стиль Кратсиоса: он не боится менять институты, если они не соответствуют технологическим сдвигам. Его репутация технократа-инвестора, а не академического учёного, объясняет, почему приоритет отдаётся прикладным результатам и партнёрствам с индустрией, а не традиционному «голубому небу» исследований.
В итоге план Кратсиоса — это не просто обновление научной политики, а попытка встроить американскую науку в эпоху, где ИИ уже меняет правила игры. Успех будет зависеть от того, удастся ли сохранить баланс между эффективностью и фундаментальными открытиями, которые не всегда приносят быстрый ROI.
