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探索Bio AI「o1时刻」：百奥几何的三年微观世界模型演进
TL;DR · 一句话结论
百奥几何获数亿元战略融资，自研GeoFlow底层模型从V1迭代至V4，建模尺度从分子扩展到细胞系统，在抗体从头设计、疫苗蛋白设计、酶设计等场景完成产业验证。
主要内容
- 01百奥几何完成数亿元战略融资
- 02国内最早突破抗体从头设计的团队
- 03疫苗蛋白二聚体设计从10%提升至90%以上
- 04冰片酶设计成本降至植物提取的十分之一
- 05与英伟达在test time compute等技术上合作
背景
新药研发面临反摩尔定律：每投入十亿美元，获批新药数量每九年减半。多数AI生物创业公司只做应用层微调，缺乏底层基模能力。百奥几何创始人唐建从图神经网络研究切入，2022年开源TorchProtein，2023年正式运营，自建湿实验平台，用三年完成从底层模型到商业闭环的验证。
为什么值得关注
对AI工具用户和开发者而言，百奥几何展示了AI在生命科学领域的深度应用路径：自研底层基模而非依赖国外开源模型微调。其GeoFlow模型统一了结构预测与分子生成，为抗体、疫苗、酶设计提供了新范式。这预示着AI制药行业将出现分化，不具备基模训练能力的团队可能失去话语权。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内AI生物医药团队多数依赖国外开源模型微调，百奥几何自研底层模型的做法为国内提供了独立自主的技术路径。其抗体从头设计突破有助于解决难成药靶点问题，降低新药研发成本。但自动化实验室和商业化落地仍需时间验证。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·抗体从头设计的分子尚在IND阶段，尚未获批上市
- ·合成生物学中冰片酶设计仅完成中试放大，商业化存在不确定性
- ·底层模型闭源，外部开发者无法直接复现或评估
- ·AI生物医药行业整体仍处于早期，长期回报周期长
→可采取的行动
- ·关注GeoFlow模型的后续版本开放情况
- ·跟踪百奥几何抗体管线的IND进展
- ·关注其自动化实验室的搭建和干湿循环数据
- ·AI开发者可学习其将结构预测与生成统一的技术思路
摘记
底层依赖国外开源模型进行微调，本质上是在别人的地基上修修补补。
不具备基模训练能力的团队，会逐渐失去对AI制药下一阶段游戏规则的定义权。
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