近年來(lái)，大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)的蓬勃發(fā)展，讓人工智能在諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，高昂的訓(xùn)練成本和資源門(mén)檻，讓不少中小型企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)難以涉足這一前沿領(lǐng)域。DeepSeek 的橫空出世，打破了原有的技術(shù)壁壘：它推出的開(kāi)源LLM在效率和成本方面都取得了巨大突破，被認(rèn)為是對(duì)OpenAI、Anthropic等市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者的有力挑戰(zhàn)。對(duì)于有志于利用 AI 進(jìn)行研發(fā)、創(chuàng)新的科學(xué)家、開(kāi)發(fā)者及行業(yè)人士而言，這預(yù)示著全新的機(jī)遇與轉(zhuǎn)變。 過(guò)去，主流的大語(yǔ)言模型如OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude等，雖然擁有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，但訓(xùn)練與運(yùn)行所需的計(jì)算資源動(dòng)輒以?xún)|級(jí)別投入計(jì)算；同時(shí)，部分關(guān)鍵技術(shù)封閉在少數(shù)巨頭手中，形成了高門(mén)檻、高投入的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。 DeepSeek的開(kāi)源模式改變了這一格局： 成本大幅降低：DeepSeek的運(yùn)行費(fèi)用比現(xiàn)有主流 LLM 低多個(gè)數(shù)量級(jí)，讓更多研發(fā)團(tuán)隊(duì)和創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室可以“用得起”大語(yǔ)言模型； 效率顯著提升：在性能不打折扣的前提下，DeepSeek提供了更靈活的訓(xùn)練與部署方案； 多元化應(yīng)用場(chǎng)景：開(kāi)源模式意味著社區(qū)與開(kāi)發(fā)者可以更快速地針對(duì)專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景進(jìn)行模型改進(jìn)，從而實(shí)現(xiàn)細(xì)分領(lǐng)域的功能優(yōu)化。 這也印證了許多專(zhuān)家的預(yù)判：LLM技術(shù)正加速邁向“商品化”。未來(lái)，單純掌握通用型LLM已不足以構(gòu)建企業(yè)壁壘，如何基于行業(yè)應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行深度定制，才是核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。 隨著LLM技術(shù)逐漸走向普及，“大而全”的通用AI模型無(wú)法滿(mǎn)足一些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域（如藥物研發(fā)、材料科學(xué)、化學(xué)工程）的精細(xì)化需求。對(duì)此，行業(yè)專(zhuān)家給出了明確信號(hào)： 專(zhuān)業(yè)化數(shù)據(jù)需求：科研領(lǐng)域往往有基因組序列、化學(xué)性質(zhì)、材料結(jié)構(gòu)等海量且專(zhuān)業(yè)性極高的數(shù)據(jù)，模型僅憑常規(guī)的語(yǔ)言訓(xùn)練，難以充分理解和運(yùn)用。 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)合規(guī)：特別是制藥、生物技術(shù)、化學(xué)合成等領(lǐng)域，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確度、可追溯性和倫理安全都有極高要求，通用LLM難以直接滿(mǎn)足這些合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。 保密與知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：公共云端LLM需將數(shù)據(jù)上傳至第三方平臺(tái)，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露或合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，不僅會(huì)損害企業(yè)聲譽(yù)，更可能影響核心競(jìng)爭(zhēng)力。 因此，科學(xué)行業(yè)亟需安全、私密、可定制的專(zhuān)業(yè)化 AI 方案，而不是簡(jiǎn)單依賴(lài)通用型LLM。 在面向科學(xué)行業(yè)的AI應(yīng)用上，BIOVIA已率先邁出實(shí)質(zhì)性步伐，并展現(xiàn)了如何在專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景中整合AI： 生成式藥物設(shè)計(jì)：借助先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，快速篩選和優(yōu)化分子結(jié)構(gòu)，縮短新藥物研發(fā)周期； 3DEXPERIENCE平臺(tái)上的Discovery Studio：通過(guò)整合包括 OpenFold/AlphaFold、RFDiffusion、LigandMPNN 等在內(nèi)的諾貝爾獎(jiǎng)級(jí) AI 結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與生物制劑設(shè)計(jì)模型，為科研人員提供更精確的模擬和預(yù)測(cè)； 機(jī)器學(xué)習(xí)工作臺(tái)：在零代碼環(huán)境下，讓用戶(hù)在 3DEXPERIENCE 平臺(tái)上構(gòu)建、驗(yàn)證和部署自定義化學(xué)數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)更高效的科研和商業(yè)洞察； 智能配方設(shè)計(jì)助手：從營(yíng)養(yǎng)評(píng)分、成本控制到監(jiān)管合規(guī)，AI 提供實(shí)時(shí)反饋，并在實(shí)驗(yàn)前模擬優(yōu)化與可持續(xù)性建議； 智能自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室：自動(dòng)化記錄、文本標(biāo)注、批次審核等繁瑣流程，大幅提升實(shí)驗(yàn)室效率，縮短上市周期。 這些實(shí)踐不僅展現(xiàn)了AI在科學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力，也讓更多企業(yè)看到，專(zhuān)業(yè)化、可定制的AI解決方案將是未來(lái)的主旋律。 重新審視AI戰(zhàn)略定位：企業(yè)不再糾結(jié)“要不要用 AI”，而是要思考“如何讓AI直擊業(yè)務(wù)痛點(diǎn)”。借助專(zhuān)業(yè)化的 LLM，企業(yè)可在藥物研發(fā)、材料設(shè)計(jì)、工藝優(yōu)化等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化、智能化升級(jí)。 加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理：在利用通用AI平臺(tái)的同時(shí)，亦須關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和隱私保護(hù)。對(duì)于掌握核心專(zhuān)利和未發(fā)表研究數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)，更需構(gòu)建私有化、可控的模型環(huán)境。 擁抱生態(tài)合作，共建創(chuàng)新環(huán)境：隨著開(kāi)源趨勢(shì)的加速，跨行業(yè)、跨平臺(tái)的合作將更緊密。圍繞DeepSeek等開(kāi)源LLM的技術(shù)社區(qū)，將成為快速迭代與創(chuàng)新的重要陣地。 持續(xù)培養(yǎng)復(fù)合型人才：面對(duì)AI驅(qū)動(dòng)的“專(zhuān)業(yè)化時(shí)代”，掌握跨學(xué)科知識(shí)、具備研發(fā)與應(yīng)用能力的復(fù)合型人才，將成為科學(xué)行業(yè)的稀缺資源。 DeepSeek 推出的開(kāi)源 LLM，讓整個(gè)AI領(lǐng)域看到了“民主化與專(zhuān)業(yè)化”并行的可能性。從高成本、封閉式的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)向更開(kāi)放、多元的創(chuàng)新生態(tài)，這既意味著市場(chǎng)格局將被重塑，也為中小企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)帶來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇。 然而，通用型LLM終究難以解決專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的所有難題。對(duì)于深耕科學(xué)行業(yè)的企業(yè)而言，唯有結(jié)合行業(yè)特定數(shù)據(jù)、注重合規(guī)與安全、打造高度定制化的智能應(yīng)用，才能在AI迭代中掌握主動(dòng)權(quán)。 BIOVIA等前瞻性的解決方案已為我們提供了參考范式：在保證科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)與數(shù)據(jù)安全的前提下，讓AI為制藥、材料、化學(xué)等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域注入全新活力。 在這場(chǎng)大語(yǔ)言模型的競(jìng)賽中，誰(shuí)能最快完成“AI+行業(yè)”融合，誰(shuí)就能搶占下一個(gè)科技周期的先機(jī)。
