扎克伯格 Biohub 投入 18 亿美元造「虚拟细胞」，瓶颈不在 AI 而在数据
HarperSCarroll · x · 2026-11-03
Biohub 科学负责人 Alex Rives 在长访谈中解释了这个由扎克伯格与 Priscilla Chan 创立的非营利机构「治愈或预防所有疾病」计划的核心判断：最大的瓶颈不是 AI，而是数据——我们几乎没有测量过细胞的行为，因此需要用 18 亿美元大规模生成细胞数据来构建「虚拟细胞」。
核心要点
- 「根本性数据缺口」：蛋白质 AI（如 ESM、AlphaFold）建立在约半个世纪的数据积累之上，细胞层面没有可类比的数据集。
- 什么是虚拟细胞：一个能预测「改变某条件后细胞会怎么做」的模型，检验标准是预测与真实实验是否吻合。
- ESM 的启示：蛋白质语言模型通过填空预测隐藏氨基酸自学成才，无人告知它结构或功能，这些信息却自发涌现。
- 零样本蛋白设计：把数十万计算机生成候选缩小到约 100 个进湿实验室验证——「24 小时计算 + 7 天实验」。
- 定制药物尚远：疗法仍需满足安全性与可开发性，且现有基础设施和监管规则都不是为「一人一药」设计的；婴儿 KJ 案例是 N-of-one 疗法的先行探索。
- 缩短十年药物周期：更快的测量与更多湿实验室是关键路径。
- 生物安全：Rives 认为 biorisk 的关键在于实验室环节（如基因合成筛查）而非 AI 本身，并提出「通用免疫系统」构想。
Biohub 开源其主力蛋白质模型，包括 Rives 在 Meta FAIR 时期起步的 ESM 系列。
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