四川
科研界要變天了！
就在剛剛，OpenAI宣布一項重磅成果：GPT-5自動做實驗，并實現一項科學突破！
科學家要親自動手做耗時又燒錢的實驗的時代，正式宣告終結！
OpenAI與Ginkgo Bioworks合作，將GPT?5 接入實驗室，由機器人完成實驗操作并反饋數據。
目標是優化一項廣泛應用的生物技術：無細胞蛋白合成（CFPS）。
結果顯示，GPT-5僅用三輪實驗，就刷新了低成本無細胞蛋白合成的SOTA：
蛋白生產成本降低40%，試劑成本降低57%，還開發出多款新型反應體系。
在生物、化學、醫學等科研領域，做實驗是最為耗神、耗力的環節之一。
而如今有了AI，科學家只需要適時進行人工監督即可，大大解放了生產力。
OpenAI這一步棋，是希望通過連通大模型與自動實驗室，讓AI成為科學家們的核心配置。
更深層的轉變是：AI不再只是科研的輔助工具，而是以遠超人類極限的規模、速度與精度，持續生成新的科學知識。
OpenAI首席執行官奧特曼表示，未來兩年，AI將在生物學、化學、物理學領域，做出真正意義上的發現。
AI顛覆科學的時代，正在加速到來！
AI化身超級科學家，破解生物難題
無細胞蛋白合成（CFPS）是一種不依賴活細胞來制造蛋白質的技術。
傳統方法需將DNA導入細胞，等待細胞表達蛋白。
而無細胞蛋白合成直接在體外混合液中啟動蛋白合成機器，快速產出目標蛋白。
蛋白質，是現代生物學的核心：
許多重要藥物基于蛋白質（如抗體、胰島素）
診斷試劑和科研檢測高度依賴蛋白質
工業上，蛋白質作為酶，可讓化學反應更清潔、高效
一旦蛋白生產變得更快、更便宜，科學家就能更快驗證更多想法，也讓研究成果更快惠及日常生活。
但挑戰在于，無細胞蛋白合成的優化極其困難，且規模化生產成本居高不下。
為了解決這一問題，OpenAI將GPT-5 與Ginkgo Bioworks的云實驗室相結合，構建了一個閉環自主系統。
所謂云實驗室，就是一種通過軟件遠程操控的自動化濕實驗室，由機器人完成實驗操作并反饋數據。
具體流程是：GPT-5負責數據分析、生化推理、假設生成，將實驗方案發送至自動化實驗臺。
實驗臺完成實驗，包括自動化液體處理、樣品培養、熒光檢測，再將數據與指標回傳GPT-5。
GPT-5隨即分析結果、提出新假設、設計下一輪實驗，形成閉環。
本次研究，系統完成超 36000 次反應，覆蓋 580 塊自動化實驗板。
這樣的規模，至關重要：生物學實驗存在隨機性，唯有高通量與快速迭代，才能從隨機波動中識別真實信號。
最終結果是，GPT-5僅用三輪實驗、兩個月時間，就刷新記錄。
相較此前最優基準，蛋白生產成本降低40%。
研究人員表示，自動實驗室與大模型是互補關系：大模型能生成創新設計，而生物學研究，最終仍需實驗驗證與迭代。
下一步，這類方法將被應用于更多生物實驗中，幫助加速科學發現。
AI賦能科學發現，中美同競速
目前，聚焦「AI for Science」，中國和美國均在大力押注。
去年11月，特朗普簽署行政令，啟動了名為“創世紀使命”的國家計劃。
其核心是打造一個名為“美國科學與安全平臺” 的國家級AI科研平臺。
該平臺由美國能源部牽頭，旨在整合其下屬17個國家實驗室、全美的超級計算資源、龐大的聯邦科學數據集以及硅谷科技公司的力量。
該平臺有明確的量化目標：在十年內使美國科研與創新的生產力和影響力翻一番。其優先聚焦的六大領域，包括：先進制造、生物技術、關鍵材料、核裂變與聚變能源、量子信息科學、半導體與微電子。
其主要目標之一是加速打造自主實驗室等新一代科研基礎設施。核心價值在于用“AI+自動化”變革科研范式：將科學家從重復實驗中解放，專注于創造性設計。
中國在建設科技強國的關鍵征程上，也將AI for Science視為國家科研的底層競爭力。
在《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》，將“以人工智能引領科研范式變革”放在“人工智能+”行動的首要位置。
《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》中，也明確將“人工智能+科學技術”列為首要重點行動。
去年7月，北京發布了全國首個專門針對AI for Science的轉向性政策文件，旨在打造國家級的科學智能創新策源地和應用示范區。
與此同時，上海、粵港澳大灣區、合肥等地通過AI+新材料、AI+創新藥、AI+生物制造等一系列細分領域的扶持計劃，將智能賦能的理念深度融入本地優勢科研與產業賽道。
哪些企業，值得重點關注？
國家層面之外，利用AI加速科學發現，也是頂級AI企業的共同目標。
Google DeepMind已推出多個具有重要意義的科學模型，包括AlphaFold（蛋白質結構）、AlphaGenome（DNA調控）等等。
Google DeepMind的CEO，Demis Hassabis，因其在AI蛋白質結構預測上的貢獻獲得了2024年諾貝爾化學獎。
基于AlphaFold，他創立了AI制藥公司Isomorphic Labs，公司第一款由AI設計的藥物將于很快進入臨床試驗。
Demis Hassabis曾表示，借助AI的力量，人類將在十年內消滅所有疾病。
Anthropic也宣布推出Claude for Life Sciences模型，進軍生命科學領域。
目前，Anthropic正在和合作伙伴打造一個基于大模型+AgentSkills+科研知識庫+科研工具的科學生態，諾和諾德和賽諾菲已開始試用。
根據智藥局統計，去年以來，多家專注于AI for Science的初創公司獲得新一輪融資，總額超過8億美元。
最為典型的便是Lila Sciences。去年3月，這家公司走出隱匿模式，僅僅半年時間，累計融資達到5.4億美元，投資者包括英偉達、木頭姐ARK Venture Fund、Flagship Pioneering 等知名機構。
公司致力于構建世界上第一個科學超級智能平臺，以及應用于生命科學、化學和材料科學的完全自主實驗室，最終形成人工智能科學工廠（AISF）。
公司表示，在短短幾年的開發中，該平臺在醫療、材料、環境等多個領域展示了超越人類和現有AI的性能，包括基因醫學產品，發現和驗證數百種新型抗體、肽和結合劑、酶催化劑、碳捕劑等。
去年12月，非盈利初創公司FutureHouse宣布拆分Edison Scientific，用于打造全球頂尖的AI科學家，并負責商業化。
此前，FutureHouse推出新一代AI科學家Kosmos，迅速成為海外科研界焦點，號稱“目前最強大的AI科學家”。
Kosmos一次運行即可閱讀1500篇論文并執行42000行代碼，實驗結果顯示，Kosmos一天就能完成相當于人類六個月的工作量，且近80%的研究結果可復現。
而在中國，這類公司起步更早，早在數年之前便已布局這一領域，形成了獨特的競爭優勢。
成立于2015年的晶泰科技與DoveTree簽訂最終合作協議，將利用其基于“AI+機器人”的端到端人工智能藥物發現平臺，為DoveTree選定的多個靶點發現和開發小分子及抗體類候選藥物，雙方合作的最終金額有望高達59.9億美元。
去年4月，百圖生科發布了全球首個AI生命科學基礎大模型驅動的生成式發現系統，在生命科學領域的表現中領先于DeepSeek-R1、OpenAI-o1-mini等其他通用AI產品，合作客戶包括清華大學生物醫學工程學院、中國農業科學院、石藥集團等。
不久前，津渡生科宣布完成數千萬元天使+輪融資，領投方為紅杉中國種子基金。
公司自主研發的一站式生物科學研究平臺BioFord?，支持基因組、轉錄組、蛋白質、RNA三維結構等多模態數據的智能分析，覆蓋醫學診斷、藥物研發、生物制造等多個領域。
—The End—
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