AI 竞争转向生命系统：18 亿美元押注虚拟生物学与生命预测模型

10 月 17 日，哲源科技发布 WHIRLPO 计算医学平台。与此同时，AI 赛道正出现一个值得关注的转向：当行业目光仍聚焦于大模型参数、智能体与通用超级智能时，扎克伯格已将资金押向更棘手的领域——生命系统。

今年 4 月，扎克伯格与妻子普莉希拉·陈创立的 Biohub 启动虚拟生物学计划，投入 5 亿美元搭建配套的数据与实验能力，用于训练能够预测生物现象的 AI 模型。到 10 月，项目进一步扩大：美国能源部、美国国立卫生研究院与 Biohub 联手搭建生命预测模型的数据底座，Meta、谷歌 DeepMind、Isomorphic Labs 一同参与。整个项目合计承诺投入 18 亿美元，其中美国能源部未来五年拿出超 5 亿美元，NIH 开放大量已积累的生物医学数据。

该项目的目标十分直接：打造一套可以预测生命行为的 AI，即 Biohub 所称的“虚拟生物学”。具体而言，就是搭建从分子、基因、细胞一直到完整生命系统的高保真数字版本。科研人员未来可以像提问大模型一样，在电脑中对生命做假设、模拟干预，先完成数字试验，再到实验室做真实实验。

这背后不只是对生物医药的看好。通用大模型赛道已进入烧钱白热化阶段，算力、人才、资本门槛越来越高；而理解生命系统仍是一片尚未定型的前沿。谁能让人工智能真正读懂生命，谁就能建立起比聊天机器人难复制得多的壁垒。

不过，AI 制药十余年的进展主要集中在分子层面，如蛋白质结构预测、候选分子筛选与生成等，效率提升明显，但真正进入三期临床并产生临床价值的成果依旧有限。行业由此反思：若 AI 只能看懂分子、看不懂完整生命系统，新药研发能走到哪一步？这也正是建模尺度从单个分子向上延伸、构建“生命世界模型”的核心动因——不再只是预测蛋白结构，而是刻画生命状态、预判系统受干预后的连锁变化。