最近两个月，由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的全新聊天机器人模型ChatGPT风靡全球，向大家充分展示了人工智能在内容生产和创新领域的美好应用前景。

新华社报道，美国人工智能公司OpenAI的大语言模型ChatGPT在推出约两个月后，1月已达到1亿月活跃用户，成为历史上增长最快的消费者应用程序。相关专家预计，ChatGPT不仅是新一代聊天机器人的突破，也将为信息产业带来巨大变革。

在ChatGPT与各行业的交互应用上，保险、投资业界已经率先讨论，它与医疗产业能擦出什么火花？

日前，致力于AI新药研发的医图生科正在搭建生物制药领域的「ChatGPT」模型：AceGPT。这是一种AIGC（人工智能内容生成）模型，旨在提高药物研发效率，降低药物研发门槛，构建AI药物研发基础设施。该模型与医图AceMap智能药物研发平台融合之后，将接棒ChatGPT成为生物制药领域的“最强大脑”，使AI为新药研发行业创造更多奇迹。

ChatGPT 火爆背后的商业模式、应用及市场框架

最近大火的软件ChatGPT是OpenAI公司运用一种被称为自然语言处理的AI技术让其像人类一样回答问题。

ChatGPT这类产品最简单的商业模式包括两种，一是直接收费，二是赋能收费，主要指通过API接口提供技术服务。如果ChatGPT的收费模式获得成功，整个ChatGPT的市场规模将超过2000亿美元。在资本市场上，ChatGPT也带动了各类AI股票的上涨。如A股的汉王科技、海天瑞声、岭南股份、云从科技、科大讯飞、福石控股、传智教育、宏景科技、拓尔思，港股的商汤、百度等，美股的微软、BuzzFeed等均应声大涨，以至普通百姓都在考虑如何抓住这个风口。

ChatGPT强大的“自我学习”和“自我进化”能力，可以为企业应用场景带来很多新机会：

1.无处不在的智能聊天机器人和问答系统。ChatGPT可以用于构建更加智能化的问答系统，提供更加准确、全面的答案，帮助企业更好地解决用户的问题，最终成为企业全渠道接触客户、提供个性化体验的“个性化智能助理”。

2.语言翻译。ChatGPT可以用于构建更加准确、自然的语言翻译系统，从而实现更加智能化的语言交流。

3.情感分析。ChatGPT可以用于情感分析，帮助企业更好地了解用户的情感状态和需求，从而提供更加个性化的服务。

这些仅仅是ChatGPT在未来企业数字化转型场景中能力展示的冰山一角，ChatGPT的引擎可以嵌入到企业的更多业务流程中，如产品研发、人员招募、供应链协作、内容营销，生态伙伴社区发展、新药研发等。

ChatGPT也是AIGC的产品应用框架中大型语言模型的重要板块。AIGC（Artificial Intelligence Generated Context）即利用人工智能技术自动产生内容。其实ChatGPT的成功其实并非偶然，相关技术研究由来已久，但得益于近年软硬件技术的进步，使得AIGC得以更加实用。

大规模化(scale)使基础模型更强大，因而GPT模型得以形成，涉及三方面要素：硬件的提升——例如， GPU吞吐量和内存在过去四年中增加了10倍；软件方面：Transformer模型架构的开发；数据方面：更多可用于训练数据。

以下是这项技术背后基本的市场框架：

AIGC市场框架

接棒ChatGPT 生物制药领域即将诞生“最强大脑”

生物密码与搜索查询以及电子邮件文本之间有一个共同点：它们都由一系列字母来表示。

蛋白质是由几十个到数千个被称为氨基酸的化学结构单元所组成，科学家会使用特殊的符号来记录这些序列。由于每个氨基酸对应词表中的一个单字，因此蛋白质用符号表示出来就像是一串长句。

自然语言算法可以快速分析语言并预测对话中的下一步，它也可以用于这类生物数据来创建蛋白质-语言模型。这些模型会对所谓的“蛋白质语法”——也就是确定哪些氨基酸组合能产生特定疗效的法则——进行编码，进而预测有望构成新药物分子基础的字母序列。如此带来的效率提升，有望使得药物研发初期所需的时间从数年缩短至几个月。

过去两年间，包括默克公司(Merck & Co.)、罗氏控股(Roche Holding AG)旗下Genentech在内的企业以及许多初创企业如医图生科，已开始借助AI自然语言处理研发新药。这些企业希望这种方法不仅可以提升现有药物和候选药物的有效性，还能开启一扇通往未知分子的大门，届时人们或许可以利用这些分子来治疗目前难以找到更有效药物的疾病。

日前，科学家们利用与ChatGPT背后AI模型类似的算法，创建了一款能从头生成人工蛋白的AI系统，在实验检测中，它生成的蛋白酶虽然氨基酸序列与大自然中发现的天然酶迥然不同，但是功能却可与之媲美。这个AI系统就好比“生物学的ChatGPT”，将颠覆创新蛋白的生成模式。

ChatGPT背后的大型语言模型利用对海量人类语言数据的分析，学习人类语言的语法和其它特征。在这项研究中，研究人员同样使用了深度学习语言模型，与ChatGPT不同的是，他们给这款名为ProGen的模型输入的不是人类的语言和文字，而是约2.8亿个蛋白质序列，它们来自近两万个蛋白家族，并且包括描述蛋白特征的信息。从中，ProGen学习到了蛋白中氨基酸排序的规律，以及它们与蛋白结构和功能的关系。研究人员表示，这就像是在学习蛋白结构和生物学的“语言”。

利用语言模型生成全新蛋白，无疑为蛋白设计和新药开发增添了基于AI的新策略。除了加州伯克利的Profluent公司的ProGen，一些国内初创公司也正在研发生物制药领域如ChatGPT一样的“最强大脑”。

成立于2021年的医图生科作为一家专业从事AI新药研发的企业，正持续获得业界关注。医图生科不仅在技术上是全球领先的AI驱动药物研发企业，同时也创造了独特的、充满潜力和希望的商业模式，即通过自主知识产权的AI新药研发平台，发现有较大临床价值的新靶点，或经过与顶级科研、与临床机构合作，共同推进国际创新药物的研发，并在后期阶段通过商业化的授权给国际一线制药企业来完成商业转化。公司专注把前沿AI技术与新药研发相结合，汇集了国内外顶尖大学、研究机构的科学研究型人才以及在国内外知名药企拥有多年从业经验的专业团队，兼具严谨科学方法论及以AI造福人类的愿景，是把AI用于解决生物制药领域重大挑战的具体实践。

医图生科在成立一年多时间内，凭借“医图AceMap智能药物研发平台”实现了AI新药研发领域的技术突破，以三大AI智能药物研发平台：医图AceMap智能药物(靶点发现及基因组学）研发平台、医图AceMap智能药物(分子设计)研发平台、医图AceMap智能药物(合成生物学、抗衰物质)研发平台，在AI新药研发领域筑起技术高地。公司AI新药研发平台在全新靶点的背景下完成有效活性药物设计并进行化学合成/生物表达的时间可以控制在2-3个月，比传统企业减少约70%，研发成本也降至传统药企的10-20%。

ChatGPT的爆火，使医图生科进一步将目光聚焦在生成模型领域，有消息称，医图生科正在搭建生物制药领域的模型：AceGPT，这是一种AIGC（人工智能内容生成）模型，旨在提高药物研发效率，降低药物研发门槛，构建AI药物研发基础设施。该模型与医图AceMap智能药物研发平台融合之后，将为新药研发行业创造更多奇迹。

医图生科小分子平台能够完成针对全新靶点的小分子DeNovo生成、成药性/可靶性评估、高通量虚拟分子筛选、ADME/T预测，以及化合物合成，最终推动到IND。

AceGPT的研发可进一步加速小分子创新药的设计和合成。AceGPT内部包含了SE3（旋转平移对称群）图表征模块和基于条件的生成模块，在已知特定蛋白质靶点三维结构信息前提下，在没有任何已知化合物及备选筛选分子库情况下，AceGPT可以生成出满足条件的创新先导化合物分子三维结构，这可以帮助研究人员快速地设计出在临床前和临床研究中成功几率更高的药物。

另外大分子药物设计一直是制药领域的重大难题之一。医图生物大分子及合成生物学AI平台的核心在于将基因工程技术和人工智能深度结合。

医图生科大分子AceGPT融合，能够更便捷地完成从头设计蛋白质，AceGPT包含对于蛋白质数据库氨基酸序列表征的大语言模型，以及蛋白质结构数据表示的模型，在设计新蛋白质时，输入可以是对蛋白质某一个结构区域的文字描述、实现具体功能的描述，也可以是蛋白质形状的描述，AceGPT对上述描述文本序列信息进行编码，作为生成新蛋白质的控制条件，在扩散模型的学习下，生成符合要求的蛋白质序列和结构，保证所需特性的新蛋白质的精度和可合成性，这一革命性的进程，将推动蛋白质设计进入新时代。

蛋白质与DNA相互作用

除了与现有新药研发平台融合应用，医图生科推出的AceGPT还将与生物制药的学术型应用融合。AceGPT将发挥强大的学术功能，用大量的论文、学术会议语料进行训练，对海量信息进行提炼和整合之后，AceGPT能够在药物研发早期，根据研究人员提出的问题，快速生成相关疾病、基因突变、蛋白质、药物、靶点、化合物、临床实验等问题的解答和出处，为不同领域的研发人员提供快速了解非本专业领域知识的途径，以此减少不同领域专家的沟通成本，AceGPT这一新药研发领域「ChatGPT」将使药物研发早期调研和中后期新技术评估阶段事半功倍，解决医药上下游行业从学术到实战的各类问题。

人工智能和生物技术的研究正处于黄金时期。语言生成模型如 ChatGPT 在对话系统领域取得了很大的突破，医图生科的科研团队正在探索在生物制药领域搭建类似的人工智能模型AceGPT。目前，医图生科共有8条在研管线，2条完成了里程碑License Out 锁定。可以预想，一旦医图生科AceGPT开发完成，与其AI新药研发平台融合，并深入到多个自有管线项目的应用，医图生科管线的推进速度将更加惊人。

在寻找新型抗病药物的过程中，制药商长期以来都是通过一种费力的试错过程来确定合适的化学成分。如果一款生物制药领域的「ChatGPT」可以更广泛的参与新药研发，事情会有什么变化？

医图生科AceGPT这款AI驱动型药物研发的ChatGPT即将给出答案……