谷歌DeepMind、Meta以及AI藥物發現公司Isomorphic Labs將聯合向Biohub投資3億美元。Biohub是由馬克·扎克伯格與妻子普莉希拉·陳創立的非營利生物醫學研究機構，成立於2016年。據路透社報道，這筆資金屬於一項總額18億美元計劃的一部分，該計劃的核心是構建AI資料集，使研究人員能夠以數字化方式"提出、預測並回答生物學問題"，從而尋找預防和管理疾病的新途徑。

Biohub的長期目標是打造一個可供研究人員進行模擬的"虛擬細胞"。所謂虛擬細胞，是指用AI模型在計算機中復現細胞的行為與反應，讓科學家不必每次都做溼實驗，就能先在數字環境中測試假設。Biohub科學負責人Alex Rives在新聞稿中表示，一個準確的生物學預測模型可以通過讓科學家以數字化方式開展實驗，大幅加速科學發現；虛擬細胞的建立是下一時代科學最重要的挑戰之一，它需要國家和國際層面協同的資料生成工作，這也是各方走到一起的原因。

這項計劃並非只有科技公司出資。美國能源部將在未來五年投入超過5億美元，美國國立衛生研究院則將貢獻資料集、儲存庫和知識庫，這些材料源自此前總額超過5億美元的聯邦投資。換言之，私營AI實驗室與聯邦科研體系正在同一張資料底圖上分工：前者提供模型能力與資金，後者提供長期積累的生物醫學資料與算力資源。

從產業視角看，這筆投資的意義不止於金額。AI在語言、影像領域的進展，很大程度上依賴網際網路上現成的海量文本與圖片；而生物學資料高度分散、格式不一、實驗條件難以復現，是AI落地生命科學的最大瓶頸之一。Biohub試圖用"聯合出資+聯邦資料開放"的方式，先把資料基礎設施補齊，再談模型。這與當前AI行業從"拼模型"轉向"拼資料與算力底座"的整體趨勢一致。

參與方各自的動機也值得注意。谷歌DeepMind在蛋白質結構預測方向已有長期積累，Meta則在基礎模型與開源生態上投入巨大，Isomorphic Labs本身就是從DeepMind分拆、專注AI藥物發現的公司。三方共同押注同一個非營利平台，說明單靠一家公司難以獨立承擔生物資料的生成與標準化成本。對關注AI產業的投資者而言，這類合作短期內不會直接體現在任何一家公司的營收上，但它可能影響AI製藥、生命科學資料服務以及雲端計算需求的長期走向，也意味著AI競爭的前沿正從通用能力向垂直科學領域延伸。