根据@ylecun转引@jayvanbavel与Nature的报道，美国政府再次提出对多家联邦科研机构实施大幅削减预算的方案，其中包括完全取消NSF的社会、行为与经济科学司，并下调NASA与NIH经费；这一举措被形容为“对科学的灭绝级事件”。据Nature称，此举将直接影响支撑机器学习基础研究的跨机构资金、数据资源与高性能计算投入，导致基础模型、医学AI、遥感AI等项目延宕。根据Nature，SBE被取消还将削弱与AI紧密相关的人机交互、算法公平与行为数据集研究，收紧初创企业对联邦资助与开放数据的依赖通道，进而抑制负责任AI的商业化与人才培养。

据推特用户God of Prompt指出，目前NSF和DARPA等机构的科研资助要求在既定安全指标上取得可量化进展（来源：@godofprompt，2026年1月14日）。这导致研究人员更关注基准测试成绩，而非创新性安全方法。新颖但难以量化的AI安全指标难以获得资助，整个行业趋向于围绕现有基准进行优化，而非推动AI安全的实质性突破。对于AI企业和研究机构来说，这一趋势影响资金分配，可能抑制行业创新，亟需更加多元的资助模式激励质与量的双重进步。