| 2025年12月17日，据外媒报道，OpenAI、Anthropic 以及 Google（GOOG、GOOGL）正在为其人工智能模型寻找专业数据，并已就基因组学等主题与初创公司及上市公司洽谈数据授权合作。OpenAI 已与 Revvity（RVTY）及 Xero 和生物科技公司就潜在的数据授权或合作进行过沟通，该网站援引与这些公司交谈过的人士称。Anthropic、Google DeepMind 及 Isomorphic Labs 也与早期生物技术初创公司就数据授权或合作举行了会谈。那有野生吴彦祖就要问了：“不对啊，那我用的DeepVariant没有用AI吗？”像我们目前接触的DeepVAriant/Parabricks 之类的软件/套件都是声称自己是基于“Deep Learning”或“GPU-accelerate”，AI味不纯。而且，使用上也与咱们常规理解的ChatGPT、DeepSeek不同。反倒是华大基因的GENOS更AI一些（BGI打钱！划掉）。那么，是不是说国外相关的AI就落后了呢？当然不是。那么，国外有没有Genomics相关的AI产品呢？2025年10月20日，10x Genomics宣布与Anthropic达成合作。用户将能够在“Claude for Life Sciences”产品中使用自然语言处理10x Genomics的单细胞数据。另外，我们此前聊过的Tahoe也有基于自身数据库的AI产品推出。还有诸如Google的AlphaGenome这样的AI工具，它一次可以输入100万碱基对的序列，能更全面、更准确地预测人类 DNA 序列中的单点变异或突变对多种基因调控过程的影响。发布时间比华大的GENOS还早一点，毕竟人家AI也是先走一步了嘛。但是，个人认为这些巨头并不满足目前公开数据库已有的信息。他们希望得到的是高质量的、统一标注的数据，以便更好训练他们的模型。比如像Tempus、Natera、GeneDx之类的检测公司，正是最佳合作目标。哦哦哦，Revvity好像也有遗传检测的数据来着？然而，这也还不是AI在基因组学甚至生物学上应用的尽头。2025年10月14日，Lila宣布完成3.5亿美元A轮融资。“在科学领域，受过数百万篇论文、基因序列与化学结构训练的 AI，已能在文献综述、蛋白结构预测与复杂系统建模中表现亮眼。但世界的边界远超文字记录，大部分未知仍游离于精心整理的数据集之外。”已有的知识、数据已经不能满足Lila创造生物超级AI智能的需求了。Lila要让AI长出自己的手和脚，通过自己来做实验验证AI自己的想法并进行迭代。以往，大家是想训练一个能管理实验室的AI，而Lila则是在为AI创造一个实验室。所谓“原生生物AI实验室”概念不就来了嘛（晶泰：看看我看看我！）朋友们，放下手里的移液枪，想想接下来咱该干啥吧...
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