如何押注人类面对AI最后的希望，生物计算。

生物计算目前有三大主流分支。 一、“干”生物计算（Dry / In-silico） 或者说，AI制药，本质是用传统的硅基计算机（电脑、GPU、英伟达芯片）去跑人工智能算法，来模拟和计算生物学问题。 例子：谷歌的 AlphaFold 预测蛋白质结构、晶泰科技用算力筛选药物分子。 这其实还是“用机器算生物”，但是AI的学习能力太强了，今年这个领域进展很快，但用中文说这个分支，与其叫生物计算，不如叫计算生物。 代表资产： RXRX，AI制药领头羊。通过自动化湿实验结合机器学习（Dry Lab），拥有庞大的细胞图像和基因组数据库。 SDGR，物理+计算软件平台。提供领先的基于物理学的计算预测软件，几乎所有大型药企都是其软件客户。 TEM，多模态医疗大数据。专注于通过AI分析海量的临床和基因组数据，主要用于精准医疗和癌症诊断。 HKG: 2228，中国AI制药第一股。港股特专科技（18C）上市第一股，融合“量子物理+AI+机器人自动化”平台。 当然，蓝筹也都介入了这个领域，卖铲子，你买了都能吃到这部分的收益，不过不明显。 NVDA：生物计算领域的绝对霸主。其推出的 BioNeMo 平台是全球生成式AI药物研发的核心底层基础设施，英伟达通过对外投资和算力绑定，正在成为全球AI药企的“幕后盟主”。 GOOGL：旗下的 Google DeepMind 开发了颠覆生物学的 AlphaFold（现已迭代至AlphaFold 3），极大改变了蛋白质结构预测与药物设计的游戏规则。 一级市场里，Insilico Medicine (英矽智能)：生成式AI制药的独角兽，其研发的AI药物已进入全球多项中后期临床试验，是业界公认将AI药物推得最远的公司之一。 Chai Discovery：由前OpenAI与谷歌顶级研究员联合创立的生物大模型公司，获得了OpenAI及多方资本的鼎力支持，专注于推进分子结构预测的开源生态。 百图生科 (BioMap)：由李彦宏发起创立的生物计算大模型驱动的创新药研发公司，推出了自主研发的生命科学大模型，在免疫、肿瘤等领域开展广阔布局。 币圈也有这个赛道的几个项目，但都是实验为主，怕你们被割韭菜，就不过多提及了。 我对这类公司无感，不过如果你买的医疗股还停留在传统世界，那可以趁早退出了，很容易就被弄死。 二、DNA计算、存储（DNA Computing） 以生物分子为媒介本质：利用 DNA 的四种碱基（A、T、C、G）作为编码语言，利用生物化学反应来进行海量数据的存储和并行计算。 例子：微软和微软研究院尝试用 DNA 存储人类的数据，其特点是高密度、永久保存，但无法实时互动跑 AI。 代表资产： TWST，全球领先的硅基高通量 DNA 合成商。它是整个 DNA 数据存储赛道最纯正、研发推进最快的上市公司。Twist 拥有独特的硅芯片合成技术，并专门推出了 Century Archive 长期数据存档方案。它与科技巨头联合推动行业标准，是押注生物存储首选的“卖铲人”。 ILMN，全球基因测序（Next-Generation Sequencing, NGS）无可争议的统治者。存进 DNA 里的数据，最终必须通过测序仪来读取解码。Illumina 深度参与了全球多项 DNA 数据存储联盟，虽然目前测序主要用于医疗，但未来一旦生物存储商业化，它将垄断“读取数据”的门票。 这两家一写一读，直接拿捏全流程，当然，巨头也都入局了。 MSFT，在干生物计算领域，微软通过 Azure AI 云计算服务为全球顶尖科研机构及辉瑞、诺华等药企提供生物计算算力支撑。而在生物存储领域，微软研究院（Microsoft Research）是全球最早、最深度投入 DNA 存储的机构之一。其战略目标是将 DNA 存储系统作为未来 Azure 云数据中心的基础设施。 WDC（西部数据） / Seagate希捷 (STX)：两家传统的硬盘与存储巨头均加入了 DNA Data Storage Alliance（DNA数据存储联盟），积极布局未来的分子级存储，防范被颠覆的风险。 一级： Biomemory（法国独角兽），推出了自主研发的 DNA DRIVE 固态生物存储设备。 DNA Script（法国）：专注于酶促 DNA 合成（Enzymatic DNA Synthesis） Iridia, Inc.（美国）：利用高度创新的纳米芯片技术（Nanotechnology）将生化反应和电子电路结合，专注于开发超长寿命、免维护的冷数据（Archival Data）链上/链下存储模块。 三、“湿”生物计算 最后，就是我认为的生物计算终局，也是三个主流分支里，最硬的一个分支，湿件计算机（Wetware Computing）： 本质：直接跳过模拟，用真正的、活的生物神经元（通常是实验室培养的人脑类器官）作为处理器核心（CPU），将其连接到硬件电极上进行实时计算。 例子：Cortical Labs 和 FinalSpark，这才是名副其实的“用生物本身进行计算”。 AI制药还是依赖AI，在AI威胁论甚嚣尘上的今天，用生物本身进行计算的优势在容量、节能之外，又增加了一条。 然而，咱们能想到的事，大哥们也想到了，比如Cortical Labs这种真正的活体细胞计算公司，都被大哥们灌满了，Cortical的股权架构是，超级家族办公室（李嘉诚的私有创投，维港投资），国家安全与主权资本（In-Q-Tel ，IQT，是美国中央情报局CIA旗下的官方风险投资机构、马来西亚主权财富基金Khazanah Nasional通过旗下的 Dana Impak 基金，联合 Gobi Partners 深度注资），顶级私有 VC（Blackbird Ventures、LifeX Ventures，无公募基金份额），顶尖脑机接口BCI公司 Synchron 的创始人。 FinalSpark 的情况更加极端。它是由 Martin Kutter 和 Fred Jordan 两位瑞士科学家于 2014 年创立的。至今为止，这家公司保持了极度精简的资产结构（核心团队仅 6 人左右）。它的早期研发资金（约 100 多万瑞士法郎）主要来自于创始人自有资金、欧盟/瑞士政府的科研特殊拨款（Grants）以及极少数极客天使投资人。目前没有任何公开的上市公司或面向公众的开放式基金持有其股份。 普通散户不仅投不上直接份额，想通过大公司持股去影子股东代持都没机会，那么该如何参与呢？ 转而配置生命科学/器官芯片领域的“上市卖铲人” 在生物计算和人脑器官（Organoids）的培养过程中，必须依赖某些特定的高精度医疗器械、干细胞分化试剂、以及微电极阵列（MEA）芯片。这些“卖铲人”已经上市，且是 Cortical Labs 和 FinalSpark 的底层供应商： Thermo Fisher Scientific赛默飞世尔 (TMO)：FinalSpark 用来培养人脑器官的 iPSCs（诱导多能干细胞） 细胞株，就是直接向赛默飞购买的商业标准品。它是整个生物计算行业的“总水龙头”。 Danaher Corporation丹纳赫 (DHR)：旗下的 Cytiva 等业务线，垄断了全球顶尖实验室的细胞培养与生物反应器技术。 Merck KGaA 德国默克(ETR: MRK)：提供最核心的生物材料与基因编辑工具，同样是类脑计算不可或缺的基础。 至于通过一些一级市场股权交易平台，买Cortical和FinalSpark的早期参与者或者SPV漏出来的份额，老板们各显神通，就不做建议了。