以AI驅動的奈米遞送技術為突破口，這家致力於做“大分子生物製藥產業基建”的企業，今日港股敲鐘，股價大漲。 5月13日，劑泰科技（北京）股份有限公司（簡稱：劑泰科技）正式在港交所掛牌，成為全球“AI藥物遞送第一股”，也是港股“AI大分子生物製藥第一股”。聯席保薦人為Jefferies、Deutsche Bank及中信證券。上市首日，劑泰科技開盤價較招股價大漲173.14%，截至今日收盤，其股價為23.8港元/股，漲幅為126.67%，儘管有所回落，但整體仍處高位，總市值274.3億港元，並創下港股醫療健康行業年內募資之最、認購金額之最等多項紀錄。 劑泰科技的基石投資者呈現全明星陣容，包括全球資管巨頭貝萊德、瑞銀資產管理、國風投創新投資基金、未來資產、高瓴旗下HHLRA、紅杉中國種子基金等18家一線科技投資機構。 值得關注的是，這家創立僅6年的企業究竟如何？憑什麼能吸引眾多資本？

半個月內，德國兩大頂尖機構相繼落子深圳。 4月18日，“馬克斯·普朗克-中國科學院合成生物化學聯合研究中心”在深圳揭牌。 這是德國馬克斯·普朗克科學促進學會設立的首個合成生物國際聯合研究中心，將合力建構跨層級人才聯合培養機制，探索穩定的制度化合作框架，將聯合中心建成國際科學家協同創新的開放實驗室。 圖源 / 深圳先進院

曾幾何時，HPV疫苗還是個很賺錢的生意。最火熱時，許多人不惜長途往返香港，花費數萬元完成接種流程。 這般火熱，讓巔峰時的HPV疫苗玩家，如萬泰生物、智飛生物等都坐擁數千億市值，兩家企業的掌門人更是一個中國首富，一個重慶首富。 一切變得太快。近日，萬泰生物發佈了2025年年報：營收18.19億元，同比下滑18.99%；且歸母淨利潤為-3.98億元，由盈轉虧。這也是其上市以來第一次出現年度虧損。 智飛生物表現更糟，去年歸母淨利潤虧損了超147億元，同比下降834.03%，就絕對值來算，在A股所有醫藥企業中年度虧損排行第一。

抗衰老研究曾經是一場極其漫長的馬拉松，但人工智慧（AI）的介入正在將其變成一場“效率革命”。近日，哈佛大學著名遺傳學家大衛·辛克萊（David Sinclair）披露了一項震撼科學界的突破：他的團隊利用AI模型篩查了數十億種分子，成功識別出能夠逆轉細胞衰老的化合物。這項在傳統模式下需要耗時約160年才能完成的工作，AI僅僅用了幾個月就給出了答案。在這場重塑人類命運的科學革命中，不僅有頂尖實驗室大佬夜以繼日的攻關，更有一位天才少年早早就鎖定了同樣的終點線，媒體常稱他為“小愛因斯坦”。15歲便拿下量子物理學博士學位的比利時“神童”勞倫特·西蒙斯（Laurent Simons）帶著他對死亡的獨特見解，馬不停蹄地開啟了人生的第二個博士項目——用AI攻克人類衰老。從8歲讀完高中到量子物理博士一位神童的極速成長史去年底，勞倫特在比利時安特衛普大學成功完成了博士論文答辯。最近幾個月來，其極速成長史成為各大媒體報導的焦點。勞倫特在個人社交網站分享自己拿到博士學位翻開勞倫特·西蒙斯的履歷，彷彿在閱讀一部科幻小說。他4歲念小學，6歲掌握全部小學課程，8歲便讀完了高中。即便如此，勞倫特還是覺得“無聊”，因為課程太簡單了。9歲時，他進入荷蘭埃因霍溫理工大學攻讀電氣工程學士。在入學之前，勞倫特的家人和學校就已經制定了一個計畫。他們希望他能在十歲生日之前完成大學學業，這樣他就能成為十歲以下的第一位大學畢業生。然而，進入大學後，勞倫特再次展現出他像海綿一樣強大的知識吸收和學習能力，這使他完成課程的速度甚至比那些比他大十歲以上的大學生還要快。然而，隨著勞倫特十歲生日的臨近，情況發生了變化。勞倫特的家人被告知，勞倫特無法在承諾的十個月內畢業，還需要額外的六到八個月的時間。勞倫特的父母拒絕了這一安排，決定讓勞倫特退學，繼續在比利時安特衛普大學攻讀本科，並轉攻物理學。從那時起，他的好奇心愈發強烈。他在德國馬克斯·普朗克研究所完成了量子光學的實習，在那裡開始探索物理學如何與醫學相結合。他的研究深入探討了玻色子態與黑洞之間的類比，研究了在超低溫下的玻色-愛因斯坦凝聚體。他僅用18個月就完成了原本需要三年的課程。12歲那年，他獲得了量子物理學碩士學位。緊接著，他在15歲這年，順利拿下了量子物理學博士學位。然而，就在所有人以為他會順著理論物理的象牙塔一路攀登時，西蒙斯卻做出了一個出人意料的決定：跨界。“在此之後，我將開始朝著我的目標努力：創造‘超級人類’”，在這一里程碑式的成就取得後不久，他對媒體說道。跨界“生命時鐘”用AI串聯物理、生物與工程學勞倫特研究的潛在應用領域涵蓋精密感測與材料創新。但他將對微觀物質規律的深刻理解，轉向了更為複雜的宏觀生命系統。對他而言，過去那些高度抽象的理論推導和極端條件下的物質行為研究，並非脫離現實的自娛自樂，而是為他日後重構生物學底層模型打下了堅實的基礎。他曾明確表示，其研究並非以理論探索為目的，而是旨在探究人類未來實現“逃脫死亡與衰老”的可能性。他表示：“我選擇物理學作為研究方向，是因為在我看來，要全面理解宇宙，物理學是唯一的途徑。”勞倫特向“衰老”宣戰的決心並非一時興起，而是源於11歲時目睹祖父母飽受心血管疾病折磨的痛苦記憶。他多次表示，自己希望“幫助人們活得更長久、更健康”。對他而言，衰老和死亡並非不可違逆的自然規律，而是一個尚未拼湊完整的“巨大拼圖”。在這幅宏偉的藍圖中，他將衰老定義為一場“多系統耦合”的複雜工程。由生物學、物理學和工程學中許多相互關聯的碎片組成。而AI，正是將這三者無縫粘合的“萬能膠水”。他的策略是共同研究這些層面，利用AI分析生物系統，並識別出其他方式難以察覺的模式。一些網友在社交媒體上為他加油打氣：“一個小孩把量子那套玩意兒和AI攪和到一塊兒，說不定就能破解全人類世世代代都想搞明白的事兒——這也太神了吧！真讓人琢磨，要是咱們早點開始折騰，還能整出啥牛X的東西來。勞倫特牛批！接著衝啊，兄弟！”甚至有網友建議埃隆·馬斯克抓住這個機會：“他這腦子跟AI簡直是天生一對！埃隆·馬斯克的AI團隊絕對得把這年輕人挖過去。我敢說Grok AI要是能迎來這麼個‘人類外掛’，指定樂開花！”資本的終極遊戲科技巨頭爭相砸重金“購買”時間勞倫特的宏大願景並非孤軍奮戰，由全球頂尖富豪和科技大佬組成的“長壽大軍”早已悄然成型。對他們而言，“死亡”是他們急於攻克的最後一個系統性“Bug”。作為ChatGPT之父，OpenAI的CEO薩姆·奧特曼（Sam Altman）不僅關注通用人工智慧（AGI），對抗衰老同樣有著執念。他曾向長壽初創公司Retro Biosciences豪擲1.8億美元，用於支援一項大膽的使命：將人類平均壽命延長 10年。亞馬遜創始人 傑夫·貝索斯（Jeff Bezos）將目光投向了更為前沿的細胞重程式設計技術。2022年，貝索斯領銜投資了抗衰老初創公司Altos Labs，該項目還集結了諾獎得主，旨在通過細胞再生技術讓人類“返老還童”。PayPal聯合創始人 彼得·蒂爾（Peter Thiel）公開表示死亡“是一件極其可怕的事”。他不僅向致力於組織工程和再生醫學的Methuselah基金會捐贈了數百萬美元，還投資了研究衰老細胞靶向藥物的Unity Biotechnology。而面對死亡，甲骨文公司創始人 拉里·埃裡森（Larry Ellison）自1997年起便創立了埃裡森醫學基金會（Ellison Medical Foundation），支援有關衰老、與年齡相關的疾病和殘疾的生物醫學研究。從15歲天才少年的跨界探索，到手握巨額資本的科技寡頭，人類似乎正站在一場生命範式轉移的邊緣。那個最終改變世界的答案，或許就藏在這一片片“拼圖碎片”裡。 (上海證券報)

未來十年，那些產業有可能會迎來真正的增長？倘若你對技術、經濟或者職業方向滿懷興趣，興許會心生好奇：在未來的十年當中，那些領域能夠切切實實地實現增長呢？答案隱匿於這四股力量之中——包括人口老齡化，能源轉型，人工智慧的滲透以及全球供應鏈的重構。它們共同促使著六個大方向向前邁進，除此之外，還有幾個疾速飛奔的小賽道。每個賽道方向本文僅關注三個核心問題：具體涵蓋那些領域（核心賽道），增長背後的硬驅動是什麼（驅動因素），實際的機會落腳點在那裡（主要機會）。下面逐一梳理，只說事實和邏輯。在面向2036年時，這六大具備高潛力的賽道，以及諸多新興領域，將會共同建構起未來十年的經濟全新圖景。不管是由技術驅動的算力革命和能源轉型，還是因社會結構變遷而催生的銀髮經濟與孤獨消費，全都指向一個更為智能、更為綠色、更為人性化中的時代。對於個體而言，關鍵並不在於去追逐所有的風口，而是在於精準找到自身資源與行業拐點的相契合之處，抑或是深耕於技術壁壘所在，或是精心打磨服務細節方面，又或是在產業鏈的縫隙裡發現價值。已經到來的是未來，唯一不變的是變化，只有順著形勢去做，並且早早佔據關鍵位置，才能夠在新的一輪增長的浪潮當中獲得一個立足的地方。 (TOP行業報告)

量子科技，生物製造，綠色氫能，可控核聚變，腦機介面，具身智能，6G，詞元經濟，這八大前沿跑道，現如今正從實驗室向著產業一線加速湧來。它們各自瞄準算力，瞄準能源，瞄準連接，瞄準生命與物質的重構，相互交織成為人類下一階段文明的“基礎作業系統”。本文將各賽道的核心邏輯，關鍵資料以及最新進展進行濃縮，一段看懂一個熱門賽道，引領你快速掌握2026年的未來產業版圖。（文中附相關深度報告原文）一、腦機介面（BCI）讓大腦直接跟外部裝置進行通訊。全球BCI市場，從2019年的12.0億美元增長到2024年的24.8億美元，年增長率為25.25%；預計2029年能達到76.3億美元。中國首款侵入式醫療器械已經得到批准上市，非侵入式產品進入了消費電子領域。神經解碼和AI的融合正在加速跨越臨床轉化的“死亡谷”。報告延伸閱讀：腦機介面行業深度報告（點選下方圖片可查閱下載報告全文）二、具身智能具身於物理實體的AI，能與周遭環境深度互動，中國具身智能市場規模在2025年達到9731億元，較上一年同比增長12.7%，預計到2027年將突破1.25兆元。從進行工廠物料搬運作業，到開展酒店招待服務工作，人形機器人已著手切實實地驗證其商業價值。汽車供應鏈裡的感知、控制以及連接技術，正處於大規模進行跨界轉移的狀態，工業化實現落地的元年業已拉開帷幕。報告延伸閱讀＞中國具身智能行業應用白皮書（2025版）三、量子科技憑藉量子疊加、糾纏等效應，量子科技正衝破經典算力的侷限屏障，2023–2025年，中國量子技術行業呈現出複合增長率超過30%的狀況，2025年時其市場規模已然達到275.7億元，在政策、技術與需求三張動力驅使下，預估2030年行業規模將會突破千億元，從量子計算至量子通訊，中國正從“跟跑”跨步邁向“並跑”甚至局部“領跑”。報告延伸閱讀＞2026量子科技產業發展前景產業鏈佈局中美競爭現狀及相關標的分析報告四、詞元經濟AI大模型處理資訊時，最小單元是詞元（Token），它在AI時代的地位仿若“數字電力”。2025年，中國詞元呼叫總量達到24619.3兆次。預計到2026年，這一數字會增至11.18兆次。到了2030年，預計會猛漲到704.67兆次。在2025–2030年期間，預計複合增長率竟高達210%。詞元已然成為智能經濟裡價值錨點以及商業結算核心單位，以後不但個人套餐，會出現“詞元包”，並且企業還能依據自身需求去購買算力。報告延伸閱讀＞（1）摩根士丹利： 《MS- 亞太地區中國AI發展之路：通過AI雲將激增的Token使用量貨幣化》（2）清新研究：《Token經濟學全景報告》（3）國信證券：《Token出海專題報告》（4）摩根士丹利：《中國AI路徑——通過AI雲實現激增token使用量的變現》五、綠色氫能運用風電、太陽能電解水來制取氫氣，其生產處理程序呈現零排放的狀態。在2023年至2025年期間，國內綠氫新增的每年產能依次為3.72萬噸、5.41萬噸、25.22萬噸，到2025年年底的時候累計建成了大約36.98萬噸。全國規劃了風光氫基項目879個，規劃的產能約為1036萬噸。其中存在的瓶頸是下游消納市場依舊不成熟，產能轉化有待於突破。2026年中國氫能產業發展白皮書-波士頓諮詢（點選下方圖片可查閱下載報告全文）六、可控核聚變可控核聚變被視作終極清潔能源，全球核聚變產業預計在2040年時，市場規模能夠達到8434.6億美元，當中中國市場將超過500億美元，年複合增長率為6.4%。中國全高溫超導托卡馬克“洪荒70”已經實現1337秒穩態運行，國產化率是96%。聚變不是再有50年才有的幻想了，超導、強磁等中間技術已經提前實現產業化。報告延伸閱讀：2026可控核聚變研究報告（點選下方圖片可查閱下載報告全文）七、6G全球6G市場在2025年的時候是4.5億美元，到了2026年就會急劇飆升至7.9億美元，預計在2035年能達到1191.7億美元，中國信通院做出預測，在2035年國內6G會形成兆元等級的產業以及應用市場，帶動規模超過5G的10倍以上，標準制定已經切實啟動，網路將會自身帶有“眼睛”和“大腦”。報告延伸閱讀：2025年6G傳輸技術白皮書（點選下方圖片可查閱下載報告全文）八、生物製造全球範圍之內合成生物學市場規模自2018年的53億美元一路攀升至2023年的近170億美元，年均呈現27%的增長態勢。預計在2028年的時候將會逼近500億美元。人工智慧加快了設計‑建構‑測試‑學習循環，生物製造正在從傳統發酵而轉向資料驅動的“物質程式設計”。 (TOP行業報告)報告延伸閱讀：中國生物醫藥創新 2.0 時代-科睿唯安（點選下方圖片可查閱下載報告全文）

在當今世界經濟與科技的版圖上，一場無聲卻劇烈的變革正在高等教育與基礎科研領域發生。長期以來，以哈佛、史丹佛和牛津為代表的美歐高校，憑藉其雄厚的科研積澱和源源不斷的人才吸引力，始終佔據著全球 STEM（科學、技術、工程與數學）領域的金字塔尖。然而，這一維持了半個多世紀的統治地位正面臨前所未有的挑戰。近日，在全球頂尖智庫外交關係委員會（CFR）的一場活動中，輝瑞（Pfizer）首席執行長艾伯特·布林拉（Albert Bourla）向西方學術界與產業界敲響了警鐘。他指出，根據最新的科研產出追蹤資料，全球 STEM 領域前十名的高校中，美國僅剩一席，而中國高校已經佔據了絕大多數席位。全球科研產出的中攻美守：自然指數背後的真相布林拉提到的資料核心源自《自然》（Nature）雜誌發佈的自然指數（Nature Index）。這一指標通過追蹤全球頂級自然科學與健康科學期刊上的論文發表情況，被視為衡量國家與機構高水平研究實出的晴雨表。回望 2020 年，全球科研產出前十名的高校和機構幾乎被美歐包攬。然而，短短五年時間，格局發生了翻天覆地的變化。在最新的排行榜中，中國科學院（CAS）不僅蟬聯榜首，中國科學院大學、中國科學技術大學、北京大學、南京大學、浙江大學等中國頂尖學府也紛紛躍升至全球前十。相比之下，曾經長期霸榜的美國常春藤盟校和西歐老牌名校，除極個別機構外，已在十強名單中難覓蹤影。“在中國，一切科研工作都體現出驚人的效率：三倍的速度，一半的成本，”布林拉在發言中強調。他指出，這種變化並非偶然，而是中國在過去幾十年中深思熟慮、蓄力已久的結果。中國科研生態的加速秘籍：政策與創新的雙輪驅動中國在生物醫藥、人工智慧及材料科學等領域的爆發式增長，得益於其對科研生態系統進行的系統性現代化改造。布林拉在與高盛首席營運官約翰·沃爾德倫（John Waldron）及前美國商務部長吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）交流時，詳細分析了中國科研體制的優勢。首先是監管體系的革新。中國藥品監管部門在過去幾年中進行了大刀闊斧的改革，與國際標準接軌的同時，大幅最佳化了臨床試驗的審批流程。布林拉提到，更少的 GL 主義程序使得醫院運行臨床研究變得更加順暢，這對於藥物研發這類時間敏感型行業至關重要。其次是人工智慧（AI）的深度嵌入。中國在 AI 賦能科研（AI for Science）方面走在了世界前列。從蛋白質結構預測到新材料的發現，乃至臨床試驗的設計與執行，AI 的應用極大縮短了研發周期。這種全方位的技術融合，正是布林拉口中三倍速的重要來源。此外，中國建立了日益完善的智慧財產權保護體系，並配套了大量的科研資助計畫。通過稅收優惠、產業基金等手段，中國成功引導了大量社會資本流向基礎創新和尖端技術領域，形成了一個從實驗室到市場的閉環生態。人才基石：從數字原住民到 AI 一代科研的競爭歸根結底是人才的競爭。中國對 STEM 教育的投入已經從高等教育延伸到了基礎教育階段。以北京為例，中小學已經開始普及人工智慧教育，每年提供專門的 AI 課程，涵蓋從聊天機器人的使用到技術倫理的探討。這種從小培養的科技素養，正在轉化為龐大的高水平人才池。保爾森研究所（Paulson Institute）的一項研究顯示，全球頂級 AI 人才中，近三分之一出生在中國。儘管美國在吸引全球人才方面仍具優勢，但這一態勢正在發生微妙變化。普林斯頓大學、哈佛大學和麻省理工學院（MIT）的聯合研究發現，越來越多的在美受訓華裔科學家開始考慮或已經選擇回國。僅 2021 年，就有超過 1400 名頂尖科學家從美國大學轉職回中國。清華大學新設立的統計與資料科學系主任、曾任哈佛大學教授的劉軍在接受採訪時表示，資本的湧入、政府對科研的支援，以及對 AI 和機器學習的巨大熱忱，正成為吸引頂尖人才向東方匯聚的核心引力。輝瑞的歷史視角：從英國中心到美國霸權，再到下一個路口作為全球最大製藥公司的掌舵人，布林拉對這種領導地位的轉移有著深刻的歷史感知。他回憶道，在 20 世紀 80 年代和 90 年代，輝瑞的全球研究中心主要設在英國。但到了 21 世紀初，隨著美國國家衛生研究院（NIH）大幅增加撥款，大批政府資金湧入美國大學，催生了無數生物技術初創公司，科研重心因此不可阻擋地向大西洋彼岸轉移。如今，布林拉認為美國在生物技術領域的統治地位正面臨歷史性的挑戰。他提醒美國政策制定者：如果美國將 80% 的精力花在如何限制或減緩競爭對手的發展上，而不是花費 80% 的腦力去思考如何通過政策調整、大學改革和科研投資來超越對手，那麼美國將輸掉這場未來的長跑。十年內的超越點布林拉預測，雖然目前美國在最高品質的研究比例上仍保持領先，但中國上升的速率預示著，在 2030 年之前，中國在綜合科研實力上極有可能完成超越。對於像輝瑞這樣的跨國巨頭而言，中國早已不再僅僅是一個銷售藥物的市場，而日益成為全球創新的源頭。這場科研權力的交接不僅是學術排名的更迭，更預示著未來全球科技產業佈局的根本性重塑。 (技術前哨)

Anthropic 花了 4 億美金，買了一家不到 10 個人的生物科技公司。這家公司叫 Coefficient Bio，去年秋天才成立，做的事情是用 AI 來做藥物研發規劃、臨床策略管理和新藥候選發現。Anthropic CEO Dario Amodei4 億美金，不到 10 個人，折算下來每個人值 4000 多萬美金。這個數字乍看離譜，但放在 Anthropic 最新 3800 億美金的估值下，其實只稀釋了大約 0.1%。用一個比喻來說的話：這筆交易就像一個身家千億的富豪，花了一頓米其林晚餐的錢，請了一桌頂級生物學家坐下來聊聊。只不過這頓飯，聊的是，人類的生死。01他們是誰Coefficient Bio 的兩位創始人 Samuel Stanton 和 Nathan Frey，都來自 Genentech 旗下的 Prescient Design，一個專門做計算藥物發現的團隊。Coefficient Bio 聯合創始人 Nathan Frey（左）和 Samuel Stanton（右）Nathan Frey 是個挺厲害的角色。賓大材料科學博士，之前在 Genentech 帶了一支跨學科團隊，做生物基礎模型和 AI 分子設計。他在 2024 年的 ICLR 上拿過最佳論文獎，研究的是用生成模型來設計藥物候選分子。Samuel StantonSamuel Stanton 則是 NYU 資料科學博士，同樣在 Prescient Design 做過機器學習科學家。兩個人從羅氏/Genentech 出來創業，半年後就被 Anthropic 收了。速度之快，倒是讓人想起了當年 DeepMind 收購 Isomorphic Labs 團隊的路數。收購之後，這個團隊會併入 Anthropic 的醫療健康與生命科學部門，負責人是 Eric Kauderer-Abrams。Eric 在今年 1 月的 JP Morgan 醫療健康大會上說過一句話：“ 我們的目標，是把 Claude 變成生物學領域最受歡迎的 AI 模型。02不只是買個軟體這筆收購的訊號，其實非常明確：Anthropic 買的，不只是幾個工程師和幾行程式碼。Coefficient Bio 做的事情，是讓 AI 能接管生物科技研究中的實際工作流：起草藥物研發計畫、管理臨床試驗的合規策略、篩選新藥候選分子。這些活兒需要深厚的領域知識，光靠通用大模型是幹不了的。換句話說，Anthropic 買的是「生物學的手感」。是那種知道一個臨床試驗要怎麼設計、FDA 的審批流程那裡有坑、什麼樣的分子結構值得深入研究的經驗。這也解釋了為什麼不到 10 個人值 4 億。因為這類人才，在整個行業裡可能也就那麼幾十個。03Dario 的預言說到 Anthropic 進軍生物學，就不得不提 Dario Amodei 在 2024 年 10 月發的那篇著名長文：《Machines of Loving Grace》，見：剛剛！Anthropic CEO Dario Amodei 發文：人工智慧如何讓世界變得更美好【附全文翻譯】。Anthropic CEO Dario Amodei一萬五千字，核心論點之一就是：AI 加速的生物學，可以在 5 到 10 年內，壓縮人類生物學家原本需要 50 到 100 年才能取得的進展。這話聽著像科幻，但 Dario 給出了具體的論證。他的邏輯是這樣的：20 世紀，人類平均壽命從大約 40 歲翻到了大約 75 歲，差不多翻了一倍。如果 AI 能把 21 世紀的生物學進展壓縮到 5 到 10 年內完成，那再翻一倍到 150 歲，算是「趨勢延續」。人類壽命翻倍趨勢而且他指出了幾個關鍵事實：•  已經有藥物能把老鼠的最大壽命延長 25% 到 50%，副作用還很小•  有些烏龜能活 200 年，說明人類目前的壽命顯然不是什麼理論上限•  一旦人類壽命達到 150 歲，我們可能就觸及了「逃逸速度」：活得夠久，就能等到下一代續命技術Dario 原文是這麼寫的：“ 一旦人類壽命達到 150 歲，我們或許就能達到「逃逸速度」，為目前活著的大多數人爭取到足夠的時間，讓他們想活多久就活多久。當然，這在生物學上是否可行，沒人能打包票。04疾病會怎樣Dario 在那篇文章裡，對主要疾病的預測非常詳細。Dario 的疾病攻克預測傳染病：幾乎所有自然傳染病都將可防可治。mRNA 疫苗已經指明了方向，未來的疫苗技術可以快速適配任何病原體。癌症：死亡率和發病率都會下降 95% 以上。他提到，癌症死亡率其實每年已經在以大約 2% 的速度下降了，而 AI 加速的早期檢測和靶向藥物會讓這個趨勢急劇加快。阿爾茨海默症：Dario 認為這恰恰是 AI 擅長解決的問題類型，因為它需要更精密的測量工具來隔離生物學效應。預防應該可以實現，但已經造成的腦損傷要逆轉……可能就難了。糖尿病、肥胖、心臟病：他認為這些比癌症「更容易解決」。心臟病死亡率已經下降了 50%，GLP-1 類藥物（就是大家熟知的司美格魯肽那一類）的進展更是肉眼可見的快。當然他也承認，這一切的前提是 AI 要能夠「執行」生物學研究，而不只是「分析」資料。“ 我說的不是把 AI 當資料分析工具。我說的是用 AI 來執行、指導、並改進生物學家做的幾乎所有事情。指揮實驗室機器人、設計實驗方案、發明新的測量技術，這些都得上。05速度的邊界不過 Dario 也沒有盲目樂觀。他列出了幾個 AI 加速生物學的「硬限制」：細胞培養需要時間，動物實驗需要時間，化學反應需要時間。這些是物理世界的節奏，再強的 AI 也壓縮不了。還有資料質量的問題，生物複雜性的問題，以及很多發現之間存在序列依賴，必須一步一步來，沒法全部平行。他的估計是：10 倍加速是現實的，但 100 倍壓縮到一兩年內……不太行。話說回來，10 倍就已經夠嚇人了。原本需要 50 年的研究進展，5 年搞定。06Anthropic 的佈局回頭看 Anthropic 在生命科學領域的動作，其實是一條清晰的線：Anthropic 生命科學佈局時間線2025 年 10 月，發佈 Claude for Life Sciences，讓 Claude 能連接 Benchling、BioRender 等科研工具。2026 年 1 月，在 JP Morgan 醫療健康大會上推出 Claude for Healthcare，一套符合 HIPAA 標準的工具包，能連接醫療資料庫、電子病歷系統。還宣佈了新的臨床試驗文件自動撰寫功能。合作夥伴名單也非常亮眼：賽諾菲、諾和諾德、Genmab、AbbVie、Allen 研究所、HHMI。2026 年 4 月，收購 Coefficient Bio。從賣工具，到建平台，到直接買團隊。步子越來越大了。Eric Kauderer-Abrams 的那句話，現在看來也不只是口號：“ 把 Claude 變成生物學領域最受歡迎的 AI 模型。他們是認真的。07不只 Anthropic值得一提的是，Anthropic 並不是唯一在押注 AI + 生物的大玩家。AI 藥物發現加速對比Google DeepMind 的 AlphaFold 在 2024 年拿了諾貝爾化學獎，旗下的 Isomorphic Labs 已經在準備 AI 設計藥物的人體臨床試驗。Insilico Medicine 用 AI 把一個纖維化候選藥物從發現推進到人體試驗，只用了不到 18 個月，傳統路徑通常要 4 年。AI 製藥市場從 2023 年的 18 億美金，預計到 2030 年會增長到 131 億美金。整個行業的共識已經很明確了：AI 對生物學的加速效應，可能會是 AI 所有應用場景中，最深遠的那一個。畢竟，提高程式設計效率是讓人寫程式碼更快。而加速生物學研究，是讓人活得更久。壽命逃逸速度概念圖回到 150 歲Dario 在那篇文章的最後，還提到了一個更大膽的概念：生物自由。他認為 AI 加速的生物學研究，最終會讓人類對自己的體重、外貌、生殖等生物過程擁有完全的控制權。這聽起來有點賽博朋克，但如果你看看 GLP-1 藥物在短短幾年內對肥胖治療的顛覆，就知道這個方向的推進速度比大多數人預期的要快。而 Anthropic 用 4 億美金收購一個不到 10 人的生物科技團隊，說到底，押的就是這個未來。通用大模型想要真正改變一個領域，得先變成那個領域的專家。Coefficient Bio 的團隊，就是幫 Claude 變成生物學專家的那塊拼圖。至於我們能不能活到 150 歲……Dario 說了，沒人能打包票。但至少現在，有人在認真賭這件事了。所以，除了擁抱 AI，我們現在最應該做的事情大概就是：注意身體，保護好自己。萬一真等到了呢。 (AGI Hunt)