AI杀进蛋白质赛道，OpenAI智能体迎战人类，赛制突变

AI与人类科学家的较量，正从棋盘和数学题，一路烧到了生命科学的核心地带。 Ginkgo Bioworks原本精心策划了一场大戏，想复刻“卡斯帕罗夫对决深蓝”的历史瞬间。 他们打算让斯坦福大学的Michael Jewett教授，单挑OpenAI的AI智能体团队。

就在9月14日首轮对决的前夜，比赛被紧急叫停了。 随后，它换了张脸重新登场，赛制从“单挑”变成了“合竞”。 现在，任何科学家都能报名组队，一起上场。 Ginkgo的联合创始人兼总裁Reshma Shetty说，这么调，是为了别火上浇油，免得加剧科学界对AI的紧张感。

这事儿发生在OpenAI宣布自家模型不到一周就解开了纳维-斯托克斯方程之后。 那个难题，困扰数学界快一百年了。 消息一出，全球数学圈炸锅，AI和人类未来的关系又被翻了出来。 Ginkgo的组织者们一看舆论风向，赶紧重新琢磨比赛该怎么摆。

Ginkgo联合创始人兼CEO Jason Kelly也公开聊了聊这档子事。 说白了，就是怕比赛被看成AI碾压人类的又一证据。 原来的剧本挺有戏。 Jewett是无细胞蛋白质合成的顶尖专家，他要一个人对着OpenAI的纯AI队伍打。

Jewett能用市面上任何AI工具，OpenAI则能掏家底，用还没发布的内部最强模型。 Ginkgo把波士顿总部那块15000平方英尺的大实验室拿出来当场地，里面全是机器人。 他们还请了纪录片剧组，全程跟着拍。

新赛制彻底改了玩法。 科学家可以随便报，既能凑成一支“人类队”集体干，也能自己拉个小队单挑OpenAI。 Ginkgo不再用“竞争”这个词，改口叫“合竞”，意思是对手之间也要合作。 Shetty讲得很直白：“这不光是比谁更强，而是看怎么靠合作把科学往前推。

” 目前，Jewett本人还没松口，说不来参赛。 这次调整的导火索，是OpenAI在9月8日放出的大招。 他们的内部AI模型，不到一周就啃下了纳维-斯托克斯方程，还超过了两位刚在这上面有突破的数学家。

有些数学家管这叫数学界的“卡斯帕罗夫-深蓝时刻”，觉得得重新想想数学以后咋走。 其实，科学界那股子不安劲儿，早就攒了不少了。 科学家们一直吐槽Anthropic CEO Dario Amodei和Google DeepMind主席Demis Hassabis，说他们吹牛，声称AI要在十年内搞定重大疾病。

就在这周，Amodei发推说Claude找到了个可能用在基因编辑上的分子。 他自己也承认，还不清楚这东西有多重要。 可还是挨了一顿批，大家觉得他没搞清楚细节前，说话应该再稳当点。 这种弥漫在科学圈的焦虑，最后直接左右了Ginkgo的决定。

Shetty说，最近的风气让他们不得不重新掂量比赛怎么呈现，免得这场蛋白质竞赛被简化成AI又一次压倒人类的铁证。 比赛规则也定了。 新规下，比赛10月中旬开跑，预计到年底结束。 每一轮，参赛队都得针对Ginkgo指定的三种蛋白质，交出最优的化学配方。

然后Ginkgo把这些方案转成指令，让机器人去干活。 第一关的目标，是实验室常用的超折叠绿色荧光蛋白，也就是sfGFP。 赢的标准很实在：用最少的钱，产出最多的蛋白质。 后面两轮，蛋白质难度往上走，评判标准也更细，比如蛋白质能不能正确折叠，这在药物开发里是关键。

Shetty拿烘焙打比方：“光把蛋糕烤出来不算完，蛋糕还得长得好看，吃起来香。” Ginkgo会提供一份可选化学品清单，但也允许各队自己加最多10种清单外的东西，这就给科研里的创造力和专业判断留了空间。

OpenAI的智能体和人类团队，互相不知道对方选了啥料。 Ginkgo和OpenAI这俩，也不是头回打交道。 2014年，OpenAI CEO Sam Altman还在管Y Combinator的时候，Ginkgo就是第一家进去的生物科技公司，Y Combinator后来也成了Ginkgo的投资方。

竞赛这个点子，据说出自Altman 2025年4月40岁生日的那场派对。 Kelly当时跟一位OpenAI的高管聊了聊Ginkgo机器人实验室的本事，还约人家去加州艾默里维尔的实验室转转。 一来二去，双方就和OpenAI的生命科学研究团队坐下来谈合作了。

两家的第一个合作项目，正好就是无细胞蛋白质合成，跟这回的比赛主题一模一样。 今年2月，他们宣布联手把这个流程的成本砍掉了40%，超过了Jewett团队半年前刚立下的行业标杆。 正是这个结果，让Jewett心里犯嘀咕：OpenAI的优势在于机器人能跑大约3万次实验，而他实验室的学生只能手搓，做了1231次。

他抛出一个问题：要是人和AI都能借机器人做实验，到底谁能拿出更好的方案？ 这一问，催生了眼前的这场竞赛。 这股竞赛热，不止Ginkgo一家。 AI初创公司Edison Scientific的CEO兼联合创始人Sam Rodriques说，他和同事已经在列一张单子，盘点哪些生物学难题能用AI解。

研究机构FutureHouse也在组评审团，还给解题的人准备现金奖励。 更大的赛事也在路上。 本月早些时候，Anthropic和瑞士洛桑的自动化蛋白质设计公司Adaptyv Bio宣布，要合办一场“全球最大规模的蛋白质设计竞赛”，9月28日开赛。

Anthropic砸100万美元的Claude算力额度，帮科学家设计应对五大难题的蛋白质；Adaptyv和Anthropic还会一起出钱，资助获奖设计的实验室测试。 比赛对所有人敞开报名。 Adaptyv的CEO兼联合创始人Julian Englert说，纯AI智能体组成的团队赢下一两项挑战，理论上完全有可能。

哈佛医学院的AI智能体研究员Marinka Zitnik的看法是，这些竞赛扎堆冒出来，说明AI科学家的能力正在飞快进化。 但她提醒，真正的终极考验还没到——那得等到一个AI系统独立做出突破性发现，并且被老资格的科学家认定“够格拿诺贝尔奖”的那一天。