Microsoft launches biological world model Quine, multiple giants double down on AI4S
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Microsoft Research has launched an experimental AI research system, Quine, building a biological multimodal world model covering genomics, proteins, chemistry, RNA, cell states, and biological imaging, and constructing an interactive harness framework that connects models, scientific tools, literature, and researchers. Microsoft has partnered with the Broad Institute, jointly established by MIT and Harvard University, to apply Quine to cancer biology research. In one case, it completed the predictive ranking of the effects of thousands of compounds on pancreatic cancer cell states over a single weekend, saving months of experimental work, but the system is still in an early research stage. In addition, Anthropic established a life sciences research team and laboratory on September 23, OpenAI launched GPT-Rosalind for life sciences in April this year, and Nvidia announced in January this year a joint effort with Eli Lilly to build an AI innovation laboratory.
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An overview of the different entry paths of giants such as Microsoft, Anthropic, OpenAI, and Nvidia in AI4S, allowing comparison of each company's layout differences from models to experimental closed loops.
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《科创板日报》10月3日讯 AI4S正成为科技巨头争相押注的新战场。
日前，微软研究院推出实验性AI研究系统Quine，旨在构建生物学多模态世界模型，并搭建连接模型、科学工具、文献和科研人员的交互式harness框架，推动AI从辅助分析进一步走向科研发现。
据介绍，Quine并非针对单一类型的生物数据进行训练，而是同时覆盖基因组学、蛋白质、化学、RNA、细胞状态以及生物成像等多种模态，使不同模态之间的信息能够相互辅助预测。
在具体科研流程中，研究人员提出问题后，Quine可以结合科学文献和科研工具进行计算分析，生成研究方案和实验设计，将预测结果交由真实实验验证。实验产生的新数据再返回模型和研究人员，用于模型训练并推动下一轮问题分析，形成“问题提出—模型推理—实验验证—结果反馈”的循环。
微软已与麻省理工学院、哈佛大学两校共建布罗德研究所合作，将Quine用于癌症生物学等研究。微软披露的一项案例显示，Quine对数千种化合物改变胰腺癌细胞状态的潜力进行预测和排序，随后排名靠前的候选化合物进入湿实验验证，其中排名最高的化合物产生了最大的预期变化。
微软称，从缩小化合物搜索范围到确定候选者进行实验室验证，整个过程仅用了一个周末，节省了数月实验工作和大量研究成本。不过， Quine仍处于早期研究阶段，其结果距离实际临床应用仍有较大距离。
事实上，微软并非近期唯一加码AI4S的科技巨头。
就在9月23日，Anthropic宣布成立生命科学研究团队和实验室，并披露了Claude参与生物学研究取得的早期成果。Claude在分析超过20万个逆转录酶（RT）序列后，选出3500个候选系统并进一步缩小至20个，最终发现一种经湿实验初步验证的新型酶系统ART。
此外，9月16日，诺和诺德宣布与Anthropic合作，将Anthropic模型及Claude Science用于药物研发中的科学推理和相关工作流，以解决具体的药物发现问题。
OpenAI则在今年4月推出了面向生命科学研究的GPT-Rosalind。该模型专门面向生物学、药物研发和转化医学，覆盖药物化学、基因组学、定量生物学等任务，并强调工具调用和现实科研工作流。9月11日，OpenAI宣布GPT-Rosalind结束研究预览，面向符合条件的机构开放。
英伟达选择从算力、模型和实验基础设施切入。今年1月，英伟达与礼来宣布共建AI创新实验室，双方计划在五年内共同投入最多10亿美元，用于基础设施和研究，重点解决药物发现中的复杂问题，并探索机器人和物理AI在药物发现及生产环节的应用。
9月9日，礼来宣布将推出人工智能与机器学习平台TuneLab，该平台将向生物技术企业开放基于其多年研究数据训练的AI药物发现模型。
谷歌系的Isomorphic Labs则继续押注AI驱动的药物设计。公司依托AlphaFold等技术积累，将AI模型用于小分子及其他类型药物设计，并与诺华、礼来、强生等药企开展合作。
华福证券指出，产业端，AI医疗正由单一算法工具向覆盖诊疗、健康管理、医院运营和药物研发等环节的体系化应用演进。截至2026年6月，中国已上市134款三类人工智能医学影像辅助诊断软件，医学影像已形成一定的产品获批基础。建议关注能够结合真实临床需求，在数据治理、模型迭代、临床验证、系统集成和合规运营等方面具备综合能力，并已进入医院实际工作流程的相关企业。
方正证券认为，大模型进入药企已落地，CADD等计算研发平台的商业模式也已跑通，但公开披露的经常性收入规模以及最终成药数量仍相对有限。后续值得跟踪的关键指标，包括大模型与药企的合作是否从测试阶段走向实际使用及费用披露，专业研发平台的合同价值是否持续增长，以及AI参与研发的项目能否进一步进入临床并形成商业化资产。
都在接DeepSeek、WorkBuddy，券商AI最终靠什么拉开差距？