豪掷120亿元！「史上最大AI生物项目」启动，美国政府、谷歌、Meta集体入局

10月7日，马克·扎克伯格与妻子普莉希拉·陈（Priscilla Chan）创立的非营利生物学研究机构 Biohub 宣布扩大“ 虚拟生物学项目 ”（Virtual Biology Initiative）。 合作阵容相当豪华： 美国能源部 （DOE）、 美国国立卫生研究院 （NIH）、 谷歌 DeepMind 、 Isomorphic Labs 、 Meta 。 这是一次 跨越政府、科研机构和科技巨头的基础设施级合作 。 各方在资金、数据、算力与技术上的投入合计高达 18 亿美元（约合人民币120亿元 ） 。 Biohub表示，这是 迄今为止规模最大的、多方协同的 AI 就绪型（ AI-ready ）生物数据建设投入 。 该项目旨在利用AI大规模生成生物数据，预测细胞的活动规律， 共同构建生命预测模型所需的技术与多模态数据集 ，再用这些数据训练预测模型，从而缩短药物研发周期。 它释放出一个明确的信号： AI生物计算基础设施的竞赛，已经开始了 。 161 天，从 5 亿到 18 亿 首先要说明的是，这18亿美元是多方的新增投入，再加上已有的数据资源、算力资产，合并算出来的总规模。 今年4月29日，Biohub刚公布这一项目，并承诺未来五年投入5亿美元。 其中，1亿美元用于搭建全球协同的数据生成体系，支持Biohub之外的研究力量；4亿美元用于大规模数据生成、下一代测量技术，以及开发观测和扰动细胞的全新工具。 从4月29日到10月7日扩容，仅隔161天。这次扩容在原有5亿美元的基础上，新增了以下几方的投入： 美国能源部 ：五年内投入超过 5 亿美元 ，用于基础细胞研究，涵盖数据采集、AI分析、测量成像、建模与计算； NIH （美国国立卫生研究院） ：统筹调配相关数据集与知识库——这些资源此前由联邦资金建成，总额超 5 亿美元 ； 谷歌 DeepMind 、 Isomorphic Labs 、 Meta ：合计投入 3 亿美元， 研发生命预测所需的技术与多模态数据集； Biohub ：4月已承诺的 5 亿美元 。 此外，包括艾伦研究所、布罗德研究所、人类细胞图谱计划、人类蛋白质图谱计划在内的顶尖机构与联盟，也为虚拟生物学研究贡献着力量； 英伟达将为提供加速计算基础设施与技术支持；文艺复兴慈善基金会则助力扩充科研资金。 Biohub科学负责人 Alex Rives 表示：构建虚拟细胞是下一个科学时代最重要的课题之一，需要国家级、国际范围协同的数据生成，这也是众多合作伙伴携手的原因。 瓶颈不在模型，在数据 AI 药物研发最大的瓶颈之一，是高质量实验数据不足 。 谷歌DeepMind AI副总裁、谷歌云首席科学家 Pushmeet Kohli 直言： 打造虚拟细胞是人类科学最重大的挑战之一 ，也是理解生命机制的关键。但如果没有大规模开放实验数据，去记录活细胞如何行为、如何响应外界变化，这一课题就无法攻克。 现有的细胞数据集仅覆盖数亿个细胞，而高精度预测模型需要数十亿乃至万亿级别的细胞状态、基因表达、蛋白质变化、药物反应的动态数据。 Biohub的目标，就是要填补这一缺口。 它要建立一套面向生物学的“ 设计 - 构建 - 测试 - 学习（ DBTL ） ”体系： 通过实验生成数据 → 训练 AI 模型 → 预测细胞响应 → 对细胞重编程 → 开展实验验证结果 → 将新数据回输模型 。 从合作阵容来看，各方的资源侧重主要集中在三块： 算力 、 数据 、 技术 。 美国能源部手里握着的，是国家实验室体系内的百亿亿次级超算、中子散射装置、冷冻电镜与断层扫描平台，以及自动化实验室资源。 NIH长期深耕生物医药，相关资源包括美国国家医学图书馆、美国国家生物技术信息中心（NCBI）国家级生物医学数据库，以及NIH共同基金项目（已构建协同生物图谱、统一数据标准与适配AI的生物医学数据集）。 谷歌DeepMind、Meta提供前沿模型与计算能力。 作为“虚拟生物学计划”的创始成员，Isomorphic Labs正助力搭建大规模多模态数据底座，公司总裁Max Jaderberg表示，“ 产出的数据，将推动生命科学领域迎来下一次重大突破 。” 实施路径上，“虚拟生物学计划”在 第一阶段 将绘制一张广泛的细胞生物学图谱，采集细胞各类信息以及细胞受扰动后的响应数据。 Biohub给出了时间表： 首个大型数据集预计在一年内发布，可用的预测模型则是五年目标 。 终极目标是打造“虚拟细胞”：模型精度高到足以在数字空间开展实验，只把最有潜力的方案送入实体实验室。 这背后对应着一个潜在的长期信号：AI药研的核心瓶颈，可能会从模型和算力，逐渐转向可验证的实验数据和自动化实验能力。 AI+生物基础设施竞赛，已经开始 “到目前为止，生物学还是一门靠灵感去发现的学科，”普莉希拉·陈