从“AI在全业务价值链的占比”以及“AI是否具备护城河”出发，选择“AI+”还是“+AI” 原图定位

在蛋白质结构预测领域，采用“AI+”模式可能会取得突破性进展。蛋白质的功能很大程度上取决于其 3D 结构，而预测蛋白质的 3D 结构是一个非常复杂的过程。以前，计算所有可能的折叠方式需要耗费极长的时间。然而，AI 大模型为蛋白质结构预测提供了新的解决方案。例如，DeepMind 从 2016 年开始研究，，在 2018 年发布了 AlphaFold，2020 年推出了 AlphaFold 2，2024 年推出了 AlphaFold 3。AlphaFold 2 已被用来预测数亿个蛋白质结构，如果按照当前实验性结构生物学的进度，将需要数亿年的时间。与传统的蛋白质结构预测方法相比，AlphaFold 3 在预测蛋白质与其他分子类型的相互作用方面，准确度至少提高了 50%。此外，AlphaFold 3 不仅限于蛋白质结构预测，还能够对包括核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。蛋白质结构预测的大模型门槛很高，目前行业内的企业数量较少。