Foundries vs Navigators:AI 如何降低科学研究的成本
语言模型让写代码和数据分析大幅提速,但科学研究的瓶颈仍是需数天到数周验证的物理实验,"思考变便宜了,动手没有"。生物技术行业由此分化出两类路径:Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提升一个数量级,Navigators 则用 AI 模型改进决策与流程,无需自研模型或海量数据。后者对早期初创公司最易落地,实验分析从一周缩短到一小时,原本六位数的软件授权变成一天自建。
语言模型让写代码和数据分析大幅提速,但科学研究的瓶颈仍是需数天到数周验证的物理实验,"思考变便宜了,动手没有"。生物技术行业由此分化出两类路径:Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提升一个数量级,Navigators 则用 AI 模型改进决策与流程,无需自研模型或海量数据。后者对早期初创公司最易落地,实验分析从一周缩短到一小时,原本六位数的软件授权变成一天自建。
Latent Space 访谈 Radical Numerics 联合创始人兼 CEO Eric Nguyen,讨论生物安全为何是一场 AI 军备竞赛。Eric 在斯坦福期间参与开发 Evo 和 Evo 2 基因组语言模型,这些模型后来被 Arc/Stanford 团队用于生成完整噬菌体基因组并合成出功能性病毒。
Latent Space 访谈 Google 的 John Platt,介绍其团队提出的 Empirical Research Assistance(ERA):把科学问题归约为可打分的任务,用 Gemini 维护实验 notebook 树,按 Upper Confidence Bound 规则挑选并变异,每次约十个候选,分支历史共享。
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战:为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1,部分厂商已低于 $0.10,推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间,中位数约 50x。