中国清华AIR和美国的“生物学DeepSeek时刻”撞车了｜钛媒体AGI

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文章摘要

2024年2月20日，中美两国科研团队同日发布了两项突破性AI生物学模型研究成果。美国英伟达联合多家机构推出开源模型Evo2，其参数规模达400亿，覆盖12.8万个物种的9.3万亿个核苷酸数据，支持分子研究、药物研发等多场景应用。该模型首次实现通过基因组数据训练AI“理解”核苷酸语言，并能同时管理多基因结构及调控区域。研究人员在乳腺癌基因BRCA1突变预测测试中，其准确率超过90%，显著提升了致病突变识别效率。为规避伦理风险，Evo2排除了病原体相关数据，并限制对敏感查询的响应。

同日，清华大学AIR与水木分子联合发布升级版BioMedGPT-R1模型，通过融合生物多模态与自然语言特征，在USMLE美国医师资格考试中取得67.1%的正确率，逼近人类专家水平。该模型采用两阶段训练策略，先对齐生物模态表征与语义空间，再激发多模态推理能力，目前已应用于药物靶点挖掘等实际场景。其前代版本BioMedGPT已在跨模态生物医学任务中达到行业领先水平。

AI生物学模型的进展正重塑科研范式。谷歌DeepMind的AlphaFold系列已实现蛋白质结构预测的突破，而Evo2通过整合编码与非编码DNA数据，与结构预测模型形成互补生态。英伟达CEO黄仁勋将AI生物学列为三大关键方向，认为“生物学正从科学转变为工程”。中国工程院院士王坚指出，AI虽未完全解决科学问题，但已展现打破学科壁垒的潜力，成为科学革命的工具。

产业应用层面，AI医疗设备审批数量呈现指数级增长。FDA数据显示，2022年批准139项AI医疗设备，较2012年增长45倍，预计2023年增幅超30%。水木分子与复星医药等企业合作，探索AI驱动的药物发现工具，而清华团队计划开源BioMedGPT-R1模型框架，推动技术普惠化。随着DeepSeek等模型引发全球竞争，AI for Science正加速从实验室走向产业化，重新定义生物技术创新的边界与可能性。