虚拟生物学计划扩容，18亿美元投向AI生物数据底座

10月7日，由马克·扎克伯格支持的非营利科研机构Biohub宣布扩大“虚拟生物学计划”，联合美国能源部、国立卫生研究院及Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta等企业，共汇集约18亿美元资金与算力资源，旨在为下一代AI虚拟细胞模型构建开放数据基础设施。该计划由新任科学负责人Alex Rives主导，预计一年内产出首批大规模多模态数据集，并于五年内推动细胞行为预测模型取得实质性突破。 此次扩容聚焦于突破现有AI在细胞干预预测上的数据瓶颈。通过整合冷冻电镜断层扫描、高通量显微成像与基因药物干预等技术，项目将生成覆盖海量细胞类型与疾病状态的标准化动态数据，以替代传统重复实验，加速疾病机制解析与新药研发。政府资助数据将全面开放，商业出资方享有短期优先使用权，以此平衡公共科研与产业转化。 此举标志着AI生物技术生态从“数据消费”向“数据生产”与“干湿结合”转型。尽管资金与算力规模空前，学界亦指出，生物学规模化规律尚未确立，模型突破不仅依赖数据体量，更取决于实验设计的质量与干预维度的科学布局。该计划能否真正跨越从状态识别到动态预测的鸿沟，仍需后续实验检验。