尽管 DeepSeek 等通用 AI 平台通过底层技术和集成上万张 NVIDIA A100 显卡实现了训练成本的集约化（较传统分布式计算降低约 50%），但 AI for Bioscience 专业类大模型在处理生物科学领域的多维数据时仍面临严峻的算力瓶颈和高度的成本压力。这种矛盾的核心根源在于：生物科学数据的复杂性、多样性和规模性对计算资源提出了指数级增长的性能要求，其技术挑战远超常规语言类大模型。
以基因组学为例，单个人类全基因组测序产生的原始数据量在 100 GB 到 200 GB 之间（涵盖 30 亿个碱基对及测序信息），而大型队列研究（如 UK Biobank）需处理超过 50 万样本的 PB 级数据。蛋白质组学数据的复杂度更高，单个质谱实验可产生数万级到百万级肽段信号，如果需要同时加载多组学数据，进行 RNA 三维结构预测、分子动力学模拟等计算密集型任务，往往导致计算复杂度出现非线性增长，内存需求超过 1 T。
因此，生物科学 AI 模型与语言类模型并非一个赛道。它们不仅在数据类型和计算需求上存在本质的区别，更在存储方式、技术框架、算法逻辑和应用场景上存在巨大的差异。语言模型更多的是处理自然语言中的语法、语义和上下文关系，而生物科学模型则需要在处理复杂生物数据的同时，考虑生物学、化学、物理、数学等多个学科的交叉融合，甚至需要在海量基础生物信息中挖掘潜在的研究范式。因此，模型在生物科学中的应用，更需要一个跨学科的“科学革命”，打破传统计算方式甚至基础科学研究方法的局限，推动生产力的革命性提升。
从这个角度看，只有创新性的底层自研科学模型有能力完成成本更低、效率更高的科研方案。
津渡生科自 2022 年成立以来，便深入洞察生物科学研究领域的计算资源需求高、模型普适性不足、数据复杂多样的三大痛点，从轻量化架构、双重配置芯片、底层算法优化、专家级数据筛选和高效存储技术五个角度入手，率先完成了轻量级多组学大模型 GeneLLM™ 的布局：
1. 痛点一 计算资源需求高：大规模模型的训练和推理需要极高的算力支持，导致成本高昂，难以普及。津渡生科通过多种策略，同时部署云平台和推理一体机，配置进口和国产化芯片多种方案，核心大模型 GeneLLM™ 经过优化，显著降低了算力需求和存储需求（低至 1.5 B 参数量），同时利用智能资源调度技术，使 GeneLLM™ 能够在云平台和台式推理一体机上高效运行，大幅降低了科学研究计算成本。
2. 痛点二 模型普适性不足：现有生物科学模型往往针对特定任务设计，缺乏跨领域、跨场景的通用性，GeneLLM™从原始生物数据（如测序数据）进行训练，经过高效压缩技术，通过低至百例的数据即可完成单个疾病的分析。
3. 痛点三 数据复杂多样：生物数据的多样性使得深度学习算法在实际应用中表现不佳，难以满足生物科学的创新性研究需求，GeneLLM™ 通过自适应学习和多模态数据整合技术，搭配上百个生物模型的 Bioford™ 平台能够高效处理复杂的生物数据，提升算法的鲁棒性和准确性，从而满足创新性研究的多样化需求。
GeneLLM™ 是一款融合津渡生科核心技术的大型语言模型，其设计理念与 Deepseek 的内核一致，强调垂类科学领域的专精应用，致力于推动行业创新。津渡生科联合创始人沙磊教授，毕业于北京大学计算机学院计算语言学研究所，长期致力于 AI 算法优化与产业化应用，曾在牛津大学担任副研究员，并在苹果公司担任 NLP 高级科学家。沙教授不仅为 GeneLLM™ 的研发提供了深厚的技术支持，其在人工智能领域的卓越贡献，也使得该项目在推动科学与技术进步方面具有独特优势。值得一提的是，沙教授与 DeepSeek 团队的核心研发人员师出同门，有着紧密的学术渊源，曾为罗福莉、代达劢等人的师兄。
以 GeneLLM™ 为基础的一站式生物科学研究平台 Bioford™，目前已经集成了上百个生物科学大模型，涵盖基础研究、医学诊断、药物研发、生物制造、生物育种、环境监测等多个领域，配置用户友好的模块化交互界面设计，并提供可扩展的单个任务的模型框架，支持跨领域的任务的适配与集成，大幅提升了模型在不同使用场景下的通用性和实用性。
GeneLLM™ 的核心优势包括：
1. 多领域多维数据整合：能够处理基因组、转录组、蛋白质组、宏基因组学和表观组学等多维度数据，将人工智能算法、基因组学、生物信息学等技术成果深度融合，提供全面的科研支持。
2. 跨领域知识迁移：通过预训练和微调，平台模型能够适应基础研究、医学诊断、生物制造、生物育种、环境监测和疾病治疗的多样化任务需求，具备高度的灵活性。并且根据不同客户的需求，提供轻量化的推理设备和定制化解决方案，降低中小型研究机构的技术门槛。
3. 高效推理能力：GeneLLM™ 能在数周内完成单个疾病的小样本数据微调，显著提升科研效率。
以 GeneLLM™ 为基础，津渡生科还通过 AI 算法和模型，实现了生物科学研究产业化的快速落地。例如，津灵系列试剂盒通过 AI技术完成了高端生物试剂的进口替代， 这一布局不仅满足了生物科学研究的本地化需求，还进一步解决了中小型科研机构在设备投入和技术使用方面的成本痛点。
接下来，GeneLLM™ 将继续为生物科学领域提供高效的科研工具，助力基础科研领域的创新。例如，在癌症基因组学和阿尔茨海默症早期风险评估中，GeneLLM™已经展现出显著的潜力。随着技术的不断成熟，未来将有更多疾病可以通过这一平台完成基础科研领域的突破，从而大幅提高企业和科研单位的创新效率，降低产业化成本。
从长期来看，津渡生科的目标是将 Bioford™ 平台打造成为生物科学领域的标准基础设施，成为全球科研人员和企业的核心支撑。通过不断扩展平台功能，Bioford™ 将涵盖更多应用场景，包括药物筛选、环境监测、生物育种等。作为 AI 与生物科学交汇的先锋，津渡生科不仅在技术创新上做出了巨大突破，还在行业前景的把握上展现了超强前瞻性的战略眼光。
接下来，津渡生科将致力于通过全球伙伴的合作，推动 AI+ 生物科学的跨界创新。例如，与北大医院的战略合作，不仅验证了 GeneLLM™的临床价值，还为胃癌、结直肠癌的早期风险评估提供了新的解决方案。此外，津渡生科还注重社会责任，确保技术应用的伦理合规性，推动科技创新与社会福祉的平衡。展望未来，津渡生科将继续以“ AI 科技探索生命之谜 ”为使命，通过 GeneLLM™ 的深度应用，加速形成新质生产力，推动全球生物科学研究的智能化转型。
领跑只是第一步，我们的目标是万亿级的赛道崛起。
来源：动脉网
