三步两桥走天下
真正的自由，不在能知，乃在能行
出乎世俗想象的是，科学其实远比任何娘们儿都风骚，玩科学比玩女人爽得多，得到一个成果所获得的高潮强烈而持久，不仅有快感，更有巨大的自我认同感，远胜于那几秒寒颤之后无边的空虚与落寞。所以陈景润其实是沉溺于美色不能自拔，身体弱架不住高潮过度被爽死了。
计算化学领域中有哪些技术可以被称为是当前的黑科技？
Zheng Sullivan，选择让自己感到饥饿的行业黑科技，还是要提 D.E.Shaw Research 这个奇异的存在。
要讲这个黑科技，我们可能要扯远一点，先讲讲 D.E. Shaw 这个人是怎么学术赚钱通吃，成为彻底的人赢的
D.E.Shaw 是个学霸，是 PhD 们的偶像：斯坦福大学计算机专业的博士, 30 岁不到就进入哥伦比亚大学做教授，专门研究超大规模并行计算。这已经是优秀的学术人生了。
但是 Shaw 觉得无聊。哥伦比亚大学地处纽约，遍地暴发的对冲基金男各种花天酒地，游嬉于各种 model 之间，作为一个同样聪明的教授，却只能坐在冷板凳上写计算机 model。虽然在科学家眼里，后者甚至还要更性感一些，但是时间长了也……扯远了，总之，Shaw 不干了。
于是他 1986 年放弃了钻牛角尖的教授生涯，进入华尔街著名投行摩根斯坦利做 quant trading（可以通俗地理解为用计算机自动炒股、债和外汇）。果然，呆博士不是搞政治斗争的料子，在摩根斯坦利这种钱多是非多、政治斗争和技术斗争同样激烈的地方，仅仅 2 年之后他就在政治斗争中失败，被迫离开摩根斯坦利（欢迎 quant trading 方面的达人来八卦补全这一段故事）。但是这厮本来就不是池中物，同年，他就开办了自己的对冲基金 D.E. Shaw & Co. LP.，专注 quant trading，利用高速计算机网络和市场瞬间的有效性缺陷来进行高频统计套利。
和今天高频交易人满为患的情况不同：当时计算机很破，内存上兆的就是中型服务器了，计算机语言和组件也比较晦涩，不像今天这么普及和丰富，不会冒出来个 12 岁少年就能写一个网站编一个游戏，然后对着 80 后的老头子们说你们不行之类的。因此，能掌握高速网络编程和大型并行计算的人，除了能算弹道和模拟核爆之外，还能成为第一批做高频交易的人，干的事情基本就是无风险套利——利用市场无效性，剪市场的羊毛，赚钱的速度仅仅取决于你能剪多快。
作为专门研究超大规模并行计算的顶级专家的 Shaw，率先杀入高频交易，完全是流氓会武术，谁也挡不住，剪羊毛速度世界一流，很快人生进入了新的高峰。到 2015 年，他的个人净值已经 41 亿美元（David Shaw - Forbes），杀入全球财富榜前 500.
说了这么多，怎么还没有谈到计算化学？你别走，我现在就要说这事了。
David Shaw 大叔 40 出头财务自由，依照常人的想法，自然可以不再写 model，而一头扎进纽约的花天酒地，去约会真的 model 了。但是，正如网络上著名的牛顿生平文章《牛逼顿》所说：
出乎世俗想象的是，科学其实远比任何娘们儿都风骚，玩科学比玩女人爽得多，得到一个成果所获得的高潮强烈而持久，不仅有快感，更有巨大的自我认同感，远胜于那几秒寒颤之后无边的空虚与落寞。所以陈景润其实是沉溺于美色不能自拔，身体弱架不住高潮过度被爽死了。
Geek 的基因在身体深处摇撼 Shaw 大爷功成名就之后的空虚神经。他一个回马枪杀回了科学世界，脱下西装，露出了 Geek 的本色：
和屌丝 geek Sheldon 不一样，这是一个破坏力惊人的土豪 geek。Shaw 现在再也不用跪舔 NIH，NSF 的官员，去讨一点可怜的科研经费了。他想干什么就干什么；他觉得什么是前沿什么就是前沿。他拿出大规模并行计算的大砍刀，想找一个最需要计算但现今最不给力的领域一刀砍下去。
这里有个背景：计算化学发展了很多年，都处在有点尴尬的位置，说得直白点——计算机还太弱，计算化学用于实际问题中算不准，精度还不如做实验。因此，无论在化学还是生物领域，做计算化学的不管是教授还是 PhD，要么选择和实验的组合作，活在鄙视链的下游，要么躲到角落里小富即安地画圈圈。
因此，Shaw 的大砍刀就落到了萎靡的计算化学上：他想制造一台专门用于做计算化学的超级计算机，比现有的超级计算机强大几千倍几万倍。
很多人可能要问，现在超级计算机动辄就是几十万个 cpu 核心什么的，运算能力很强大啊，为什么还要造计算化学的超级计算机呢？
答案是，一般的计算机是很聪明，但是不适合干计算化学这行。学术一点说，是 general purpose computing 不能高效地来做分子动力学模拟。
打个比方，现在的电脑就仿佛是个全能的机器人，你可以让他去割麦子，做饭，踢球等等。让他去干很多事情，他什么都能干，干得也比人快，确实也很聪明。这就是所谓的通用计算机（general purpose computing）：一个机器，写不同的软件，实现各种功能。
但是在割麦子这件事情上，这个全能机器人的速度很难超越专业的大型联合收割机。因为大型联合收割机虽然笨，但是完全为割麦子而生，因此硬件上量身定制，极度优化。这就是所谓的特种计算机（special purpose computing）：专业定制机器，软件也是专门定制的，只实现一个功能，但是凶残而高效。
Shaw 就是要造一台计算化学中的“大型联合收割机”。这台收割机，叫做 Anton。
它很贵很贵，但这正是 Shaw 的优势，反正他不泡妞不包二奶，钱花不完。况且，科研人员其实很便宜。
这里有一个好笑又辛酸的事情：和大众的认识恰好相反，在美国，纯理科博士毕业之后大多数都找不到工作，虽然智商大都不低，但是如果想坚持科研，做博士后的薪水只能勉强维持生活。
而 David Shaw 横空出世，成为了纽约的孟尝君。他招了一群找不到工作的博士——这些人在经济上可以说是纯粹的屌丝——开出了 10 万美元一年的工资。
10 万美元一年是什么概念呢？这就是投资银行 21、2 岁小分析员的入门工资 + 奖金，在华尔街上就是底层，外面穿着西装，里面穿的可是开裆裤。但是对于这帮年届三十的科学屌丝来说，这是他们能找到研究岗位工资的 2-3 倍，是个做梦都想不到的包养价。
于是一时间最顶尖的计算化学、生物物理、电子工程博士趋之若鹜，求 David Shaw 包养。
从 2004 年前后开始（请知情人指正），Shaw 成立的 DE Shaw Research（DESRES）开始正式运营。在 David Shaw 的精心包养下，30 多个失业的博士屌丝们什么也没干，在优雅的环境里，足足读了一年半的论文，搞出了 Anton 的草图。之后，更多的屌丝加入，全身心专注于 Anton 的研发。
2007 年，比预期还早了快一年，来自五湖四海的屌丝和 geek 们发布了 Anton 的第一代。计算化学的最大黑科技诞生了：它比一般的超级计算机快约 10,000 倍。比最好的超算也快 1,000 倍。
对的。变态的 10,000 倍，四个零，四个数量级。
10000 倍是什么意思呢？计算化学里面，模拟分子运动轨迹的持续时间的长短是非常重要的。用模拟网球比赛来做类比：以前“超级计算机”算了一个月，我们只能模拟出击球的 1 秒钟的瞬间，而现在 Anton 出世，我们同样花一个月，就可以模拟整场球赛中网球的轨迹了。
这是前所未有的超算能力，变态的“大型联合收割机”，等于开了上帝视角啊亲。
从 2007 年起，D.E. Shaw 的团队声名鹊起，用这个收割机每年在国际顶尖的学术杂志《自然》和《科学》上灌水，学术声誉不可阻挡。Anton 在手，高枕无忧，仿佛别人在地面用卷尺画地图，他们在天上航拍做地图。现在他们又出了 Anton2，继续吊打“过去 8 年中取得了长足发展的”超级计算机。
也许纯学术派对这种硬拼计算能力的方法表示不屑，但 D.E. Shaw 和他包养的 geek 们正用变态的 Anton 计算机把分子动力学模拟大跨步地推向实用。
有钱就是任性。
以上文字来自知乎 @Zheng Sullivan , 原文链接：计算化学领域中有哪些技术可以被称为是当前的黑科技？
希望有更多的科学家出现，也希望有更多类似D.E.Shaw这样的土豪科学家用黑科技摧枯拉朽地带动科学前进。
