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AI 设计的病毒,已经用在了病人身上:今天最值得聊的 7 件事
// 10.21 · 今天的 7 件事
AI 设计出来的病毒，已经用在了一个活人身上。
不是实验室里的小鼠，是一位没药可用的病人。
今天从英伟达一套教机器人干活的开源工具聊起，中间有一家帮工厂写装配说明的公司、OpenAI 买下的一个药企管家、亚马逊仓库里开不了机的机柜、马斯克那句「旧卡租金比新的时候还高」，还有 1008 个宣誓不给 AI 公司干活的数学家。压轴的那条，主角是一位病人。
这一天的科技新闻，分成了两半。一半是 AI 往实体世界里钻，钻进工厂、钻进药厂、钻进病房。另一半是人在往后退，有人退回黑板和粉笔，有人被电网拦在门外。
按从轻到重的顺序，一条一条来。
01 / 07
英伟达把教机器人干活的那套工具开源了
美国时间 10 月 20 日，英伟达 GEAR 实验室开源了 Flora，一套专门给机器人和人手操作视频做标注的模型。它干三件事，把一段长视频切成一个个动作片段、给每段写一句动作指令、再给过程和结果打分。这就是英伟达自己训练 GR00T 机器人模型时在用的内部数据引擎。
有意思的是底座。官方模型卡写得明明白白，负责写指令和打分的两个 27B 模型，底座是阿里的通义千问 Qwen3.5-27B，切片段的 9B 模型用的也是 Qwen3.5。英伟达说它每天在 512 块 GB300 上标注 20 万小时视频，按自己的估算，每小时源视频的标注成本约 0.72 美元，换成顶级的 GPT-6 Astra 最高档要约 88.49 美元，差了约 125 倍，内部 50 段视频的评测里质量还略高一点，57.1% 对 53.7%。许可是非商用，只给研究用。
> 小g点评
机器人这行最缺的从来不是算法，是标注过的真实动作数据，一帧一帧标，贵得吓人。所以我觉得这套东西的价值，比大部分「开源大模型」都实在。但它真正的信号在底座上。一家靠卖卡吃饭的美国公司，做自己最核心的机器人数据工程时，顺手拿了一个中国的开源模型当地基。这说明开源权重已经变成了基础设施，谁都可以踩着走。许可写非商用，是英伟达还想把商业那一截攥在手里，这我也理解。我估计接下来半年，会有一批机器人公司拿它去洗自己的视频库，具身智能的数据批发时代开始了。
02 / 07
前 OpenAI 首席研究官，去给工厂写装配说明
同一天，一家叫 Arda 的公司走出隐身状态，创始人是 OpenAI 前首席研究官 Bob McGrew，他 2017 年加入 OpenAI，2024 年离开。Arda 累计融资 2.3 亿美元，估值 15 亿美元，Altimeter、Accel、Khosla 领投。
做的事听起来一点都不性感，把产品设计变成装配线上的指令。已经在军工科技公司 Anduril 用上了，投资方说，以前要几个小时才能写出来的组装说明，现在几分钟就出来，复杂的工程流程快了 10 倍以上。McGrew 自己的比喻是，它对制造工程师做的事，就像 Claude 或者 Cursor 对程序员做的事。他还说了一句挺扎心的话，「美国从来没有成功组装过一部智能手机」。
AI 编程那一套，正在被搬进车间。（示意图）
> 小g点评
我觉得他挑的这个点，比再做一个编程智能体聪明。他自己讲了原因，设计一改，人一天就能重新培训好，但改自动化产线要三到六个月。这三到六个月，就是制造业回不来的根本原因之一，也是为什么设计改得勤的产品只能在东亚做。软件工程师这两年已经被工具解放了一轮，制造工程师还在翻纸质手册。他下一步要做机器人，这个顺序我觉得是对的，先把工艺写成代码，机械臂才知道该听谁的。至于能不能真把手机组装线搬回美国，我持保留态度，但这个方向上的钱，接下来只会越来越多。
03 / 07
OpenAI 买了个「盯进度的」，塞进新药研发
10 月 20 日，OpenAI 官方宣布收购 Orchestra Bio，团队和技术并进自家的生命科学产品 Rosalind，金额没披露。Orchestra 做的是帮药企协调新药研发流程的平台。
OpenAI 自己在公告里给了个数字，在美国，一款新药从找靶点到获批，平均要 10 到 15 年。举的例子特别具体，一批生产失败，就可能把一个临床试验的开始时间整个推后。Orchestra 的智能体负责盯研究进度、找出哪些环节被连累、把信息收齐、把几种应对办法摆出来比，拍板的仍然是科学家和项目负责人。OpenAI 在生命科学这块的合作方里，有诺和诺德和 Moderna。
> 小g点评
这笔收购里最该注意的，是 OpenAI 没去啃分子生成。那块最性感，论文最好发，也最难拿到真金白银。它挑的是药企痛感最强的那一段，项目管理。大药企从来不缺聪明的科学家，缺的是一个能在十几年的迷宫里把几百条线头同时攥住的人。我觉得这事说明一个判断，模型公司开始卖「流程」而不是卖「智力」了。智力这两天正在降价，流程不会。接下来别的实验室也会跟着往下游走，谁离真实的生产线近，谁的收入就稳。
04 / 07
亚马逊买回来的机柜，因为没电开不了机
据外媒 10 月 20 日报道，8 月的内部邮件显示，AWS 搞了一个新的「提前收柜」流程，预计在美国的设施提前收下约 50 亿美元的 GB300 机柜，之后「在可预见的未来」每月再收约 30 亿美元。
问题是电。有些站点地方够放，电不够开机，做好的机柜只能先堆在中转仓库里。业内给这个现象起了个名字，叫「暗 GPU」，芯片买了，钱付了，就是不通电。背景是亚马逊今年约 2200 亿美元的资本开支，上个季度自由现金流 2023 年以来第一次转负。亚马逊发言人回应说，在部署点附近暂存硬件，是「最佳商业实践」。
> 小g点评
站在亚马逊的位置上，这事不算错。抢不到卡的风险，比卡闲几个月的风险大得多，这是所有巨头现在共同的恐惧。但我觉得这条新闻的价值在于，它把一个很土的瓶颈摆到了桌面上。
算力的上限，已经不在晶圆厂，在变电站。
模型几个月迭代一次，变压器、输电线、并网审批，按年算。昨天微软刚因为英国一个数据中心等电要等到 2030 年代退出了项目，今天亚马逊的机柜在仓库里排队等电。这两件事是同一件事。接下来最值钱的资产，不是你订了多少卡，是你手里有多少已经通了电的地。
05 / 07
SpaceX 的算力账本：旧卡租金比新的时候还高
10 月 20 日 SpaceX 开了三季度财报电话会。单季营收 146 亿美元，同比增长 161%，其中「超级智能」这块收入 76 亿美元，去年同期才 8.13 亿美元。目前算力规模 1.7 吉瓦。
马斯克说，今年剩下的每个月能上线大约 20 万块 GB300，明年主要上 Vera Rubin，明年再加 10 吉瓦他「很有信心」，要是年底少于 13 吉瓦他会觉得意外，明年二季度末还要上线一个 44 万块 Vera Rubin 的训练集群。他的原话里有两句值得记下来，一句是「这有点像纽约洋基队去打少年棒球联赛，不公平」，另一句是「像 H100 这种旧卡，现在的租金比它们新的时候还高」。CFO 补了一刀，按现在的价格，新部署的算力回本期不到一年。消息出来，英伟达盘后涨了超过 2%。
一年时间，这块业务的季度收入涨到了原来的九倍多。
> 小g点评
泡沫论的核心一直是「这些卡赚不回来」。回本期不到一年这句话，如果属实，就是对泡沫论最硬的回击。但我更在意的是旧卡那句。一块上一代的卡，租金比新的时候还高，这不正常，这是短缺。马斯克自己也承认，「我们会面临超级智能算力短缺，而且会持续很长时间」。所以这一条和上一条拼在一起，画面就完整了。一边是亚马逊的卡没电开机，一边是马斯克的旧卡涨价，中间隔的全是电。我觉得接下来一两年，算力的定价权会悄悄从造芯片的手里，挪一部分到能把电接通的人手里。
06 / 07
1008 个数学家宣誓，不给 AI 公司干活
据外媒 10 月 20 日报道，9 月才成立的「人类数学协会」，现在有 1008 名成员，其中 654 人加入了更严格的「无 AI」小组，菲尔兹奖得主 Peter Scholze 也在成员名单里。
基本承诺两条，不为商业 AI 公司提供技术劳动、数学知识、咨询或宣传，不发表 AI 生成的数学文字。第三条可选，研究里完全不用 AI。圈里给这两拨人起了外号，只签前两条的叫「素食者」，三条都签的叫「纯素者」。导火索之一，是 OpenAI 本月一次性发布了 722 篇数学论文，协会的声明里写，「一次性发布 700 多个文件，不是学术的展示，而是权力的展示」。陶哲轩上个月也说过，这种「倾倒」的方式可能伤害这个领域。
「我一直听说数学界一些身居领导位置的人，悄悄拿着 Anthropic 或 OpenAI 的钱，又不一定公开。我觉得这很有毒。」
1008 名成员里，654 人选择研究里完全不用 AI。
> 小g点评
很多人第一反应是「卢德分子」，我觉得不是。协会里有人说得很清楚，「我们不是否认派，不是把头埋进沙子里说这没发生，它在发生，是真的」。他们真正在意的有两件事，一是利益披露，有人一边在学术界身居要职，一边悄悄拿模型公司的钱，这个确实有毒；二是「我不愿意发表我不理解、没法担保的东西」。第二句话我觉得比第一句重要。数学这门手艺的产品从来不是结论，是理解。一次性倒下来 722 篇谁也读不完的论文，结论可能都对，理解却一篇都没传过去。拒绝的不是机器，是那种「你拿去用，别问为什么」的交付方式。我猜这个协会挡不住趋势，但它会把一个规矩逼出来，以后谁拿了模型公司的钱，得写在论文第一页上。
07 / 07
AI 设计的病毒，用在了一个人身上
压轴这条，发生在 10 月 20 日。一家叫 Radical Numerics 的公司宣布，用自家的基因组语言模型 Omnii-1 设计的 T7 噬菌体变体，被放进一份鸡尾酒疗法，给一位抗生素耐药的大肠杆菌感染病人用上了。走的是美国 FDA 批准的单病人「同情用药」通道，也就是别的办法都试过了、都不行，才能走的那条路。
噬菌体是专门感染细菌的病毒，不感染人的细胞。实验室里，这份鸡尾酒把从这位病人身上分离出来的耐药菌株清除掉了。公司为了保护隐私，不公开病人的病程和结果，并且自己把话说在前头，单个病人证明不了安全和有效。
几个数字。2021 年和细菌耐药相关的死亡约 470 万人，预计 2025 到 2050 年，耐药直接导致的死亡加起来接近 4000 万。T7 的基因组约 4 万个碱基，是此前 AI 设计噬菌体用的那个 ΦX174 的七倍多。在改动 11 到 15 个氨基酸的那一档里，模型设计的变体有 69.9% 能被成功「造」出来，随机突变只有 4.8%。面对训练时没见过的大肠杆菌菌株，它推荐的前两个噬菌体里能找到有效那一个的比例，是 92.1%。
噬菌体长这样，它只感染细菌，不感染人的细胞。（示意图）
> 小g点评
噬菌体疗法不是新东西，抗生素普及之前，就有医生拿它治过感染，后来被又便宜又广谱的抗生素压了下去。它一直没成气候的原因很实在，每个病人身上的菌株都不一样，得一个个去找匹配的噬菌体，找不到就得等，而重症病人等不起。
AI 这次顶上去的，正是「等」的那一段。
我想说清楚一件事，69.9% 是设计出来的变体能不能活，不是病人能不能活。公司自己也强调了，一个病例什么都证明不了。但我还是觉得这是今年最有分量的一条新闻。前几年我们看到 AI 写代码、写论文、写方案，这一次它写的东西，是会自我复制的。从模型吐出一段碱基序列，到合成、到培养皿、到一个具体的人的身体，这条链路第一次被走通了。
顺着这条链路往下想，让人兴奋，也让人后背发凉。能设计出救命的病毒，和能设计出别的东西，用的是同一套能力。公司在博客里专门写了一段，说自己在生物安全、实验室管控、废弃物处理和数据共享上会跟着模型能力一起加码。这段话我希望不只是写给投资人看的。
EOF
你愿意吗
回到开头那个病人。我们不知道他是谁，不知道他后来怎么样了，只知道在别的办法都用完之后，有人给他用了一段由模型写出来的基因序列。
一边是数学家关掉模型，拿起粉笔；一边是一串代码变成了活的东西，进了一个病人的治疗方案。同一天。
所以今天的问题留给你。如果你或者家人得了一种常规手段彻底无效的耐药菌感染，医生告诉你，还有一种完全由 AI 设计的活病毒疗法可以试，你用不用？评论区站个队。
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