近年來，大語言模型（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)練成本和資源門檻，讓不少中小型企業(yè)和科研機構(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：它推出的開源LLM在效率和成本方面都取得了巨大突破，被認為是對OpenAI、Anthropic等市場領(lǐng)導(dǎo)者的有力挑戰(zhàn)。對于有志于利用 AI 進行研發(fā)、創(chuàng)新的科學(xué)家、開發(fā)者及行業(yè)人士而言，這預(yù)示著全新的機遇與轉(zhuǎn)變。

 

 

 

打破主流LLM產(chǎn)品的壁壘

過去，主流的大語言模型如OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude等，雖然擁有強大的語言理解和生成能力，但訓(xùn)練與運行所需的計算資源動輒以億級別投入計算；同時，部分關(guān)鍵技術(shù)封閉在少數(shù)巨頭手中，形成了高門檻、高投入的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

 

DeepSeek的開源模式改變了這一格局：

 

01成本大幅降低：DeepSeek的運行費用比現(xiàn)有主流 LLM 低多個數(shù)量級，讓更多研發(fā)團隊和創(chuàng)新實驗室可以“用得起”大語言模型；

 

02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；

 

03多元化應(yīng)用場景：開源模式意味著社區(qū)與開發(fā)者可以更快速地針對專業(yè)場景進行模型改進，從而實現(xiàn)細分領(lǐng)域的功能優(yōu)化。

 

這也印證了許多專家的預(yù)判：LLM技術(shù)正加速邁向“商品化”。未來，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)用特點進行深度定制，才是核心競爭力所在。

 

LLM 賦能科學(xué)行業(yè)

隨著LLM技術(shù)逐漸走向普及，“大而全”的通用AI模型無法滿足一些專業(yè)領(lǐng)域（如藥物研發(fā)、材料科學(xué)、化學(xué)工程）的精細化需求。對此，行業(yè)專家給出了明確信號：

 

01專業(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)等海量且專業(yè)性極高的數(shù)據(jù)，模型僅憑常規(guī)的語言訓(xùn)練，難以充分理解和運用。

02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，對實驗結(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難以直接滿足這些合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。

 

03保密與知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險：公共云端LLM需將數(shù)據(jù)上傳至第三方平臺，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露或合規(guī)風(fēng)險，不僅會損害企業(yè)聲譽，更可能影響核心競爭力。

 

因此，科學(xué)行業(yè)亟需安全、私密、可定制的專業(yè)化 AI 方案，而不是簡單依賴通用型LLM。

BIOVIA 如何賦能專業(yè) AI 應(yīng)用

在面向科學(xué)行業(yè)的AI應(yīng)用上，BIOVIA已率先邁出實質(zhì)性步伐，并展現(xiàn)了如何在專業(yè)場景中整合AI：

 

01生成式藥物設(shè)計：借助先進的深度學(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；

 

 

02 3DEXPERIENCE平臺上的Discovery Studio：通過整合包括 OpenFold/AlphaFold、RFDiffusion、LigandMPNN 等在內(nèi)的諾貝爾獎級 AI 結(jié)構(gòu)預(yù)測與生物制劑設(shè)計模型，為科研人員提供更精確的模擬和預(yù)測；

 

 

 

03機器學(xué)習(xí)工作臺：在零代碼環(huán)境下，讓用戶在 3DEXPERIENCE 平臺上構(gòu)建、驗證和部署自定義化學(xué)數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)更高效的科研和商業(yè)洞察；

 

 

04智能配方設(shè)計助手：從營養(yǎng)評分、成本控制到監(jiān)管合規(guī)，AI 提供實時反饋，并在實驗前模擬優(yōu)化與可持續(xù)性建議；

 

 

 

05智能自動化實驗室：自動化記錄、文本標(biāo)注、批次審核等繁瑣流程，大幅提升實驗室效率，縮短上市周期。

 

 

 

這些實踐不僅展現(xiàn)了AI在科學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力，也讓更多企業(yè)看到，專業(yè)化、可定制的AI解決方案將是未來的主旋律。

面向未來：企業(yè)如何把握變革機遇

01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”。借助專業(yè)化的 LLM，企業(yè)可在藥物研發(fā)、材料設(shè)計、工藝優(yōu)化等環(huán)節(jié)實現(xiàn)精準(zhǔn)化、智能化升級。

02加強數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理：在利用通用AI平臺的同時，亦須關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸、存儲和隱私保護。對于掌握核心專利和未發(fā)表研究數(shù)據(jù)的機構(gòu)，更需構(gòu)建私有化、可控的模型環(huán)境。

 

03擁抱生態(tài)合作，共建創(chuàng)新環(huán)境：隨著開源趨勢的加速，跨行業(yè)、跨平臺的合作將更緊密。圍繞DeepSeek等開源LLM的技術(shù)社區(qū)，將成為快速迭代與創(chuàng)新的重要陣地。

04持續(xù)培養(yǎng)復(fù)合型人才：面對AI驅(qū)動的“專業(yè)化時代”，掌握跨學(xué)科知識、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 推出的開源 LLM，讓整個AI領(lǐng)域看到了“民主化與專業(yè)化”并行的可能性。從高成本、封閉式的技術(shù)競爭，轉(zhuǎn)向更開放、多元的創(chuàng)新生態(tài)，這既意味著市場格局將被重塑，也為中小企業(yè)和科研機構(gòu)帶來前所未有的發(fā)展機遇。

 

然而，通用型LLM終究難以解決專業(yè)場景的所有難題。對于深耕科學(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)等專業(yè)領(lǐng)域注入全新活力。

 

在這場大語言模型的競賽中，誰能最快完成“AI+行業(yè)”融合，誰就能搶占下一個科技周期的先機。