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世界大模型开赛,计算医学上场

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漩涡星系M51(Whirlpool Galaxy),内部恒星不断产生、演化、消亡,物质与能量持续循环,拥有典型的双旋臂结构。10月17日,哲源科技将这个星系的名字赋予当天发布的计算医学平台WHIRLPO,同时联合沐曦、硅光集成与澜昆微公司,共同揭牌成立面向世界大模型的下一代算力与互连创新联合体。用意不难理解,要让算力、数据、模型、科学工具与Agent(智能体)像星系里的物质一样持续循环,从复杂生命系统中不断产出新的生命规律与科学认知。

2026年,AI行业的聚光灯正在转移:世界大模型正接棒大语言模型成为新的竞争焦点——AI不再只学说话、写文章,还能推演世界的运行规律,特斯拉、谷歌等巨头纷纷入场。哲源科技2020年提出计算医学概念,当下推出的WHIRLPO,是让生命世界模型真正运行起来并进入产业的计算医学基础设施,这家公司把世界模型赛道搬进了生命科学,让AI模拟生命如何运转,再把推演结果送回真实世界验证。据介绍,平台已沉淀29244项生命科学数据资源,覆盖全球公开相关生命科学数据资源的97%以上。

站在WHIRLPO的星图前,哲源科技创始人张春明向北京商报记者介绍,WHIRLPO是让生命世界模型真正运行起来并进入产业的计算医学基础设施。AI for Science(科学)版本的解释是,WHIRLPO是哲源科技面向生命科学打造的AI for Science工程化基础设施,核心任务是支撑生命世界模型持续迭代,并把模型能力转化为疾病研究和产业能力。

生命系统从基因、蛋白、细胞,到组织器官和临床患者,不同层级并不是彼此割裂的数据集合,而是相互作用、逐层传导的复杂系统。与之匹配的计算任务高度多元,既包含大规模模型预训练、时序疾病仿真、虚拟患者推演这类基础建模工作,也覆盖多组学批量解析、科学假设验证等专业生命科学计算场景。这对底层资源供给、数据质量水准、科学工具链完备度、任务编排效率,都提出了远超通用智能范式的特殊要求。

与此同时,生命世界模型的价值不能止步于输出科学洞见。通过模型推演得到的靶点假设、疾病机制认知、药物响应预测等,必须接入药物研发的真实业务流程,经过实验验证与反复校验,最终转化为可落地、可交付的研发成果赋能产业,产生真实服务人类的药物以及治疗手段。而成果沉淀出的新数据与新认知,又会反过来成为模型迭代的养料,推动认知持续升级。

这就要求一套统一的工程化平台作为支撑生命世界模型持续运行与产业落地的新型基础设施,把算力、数据、模型、工具、Agent与真实研发任务组织起来,支撑生命世界模型从构建、运行到应用的全过程。

"WHIRLPO不是传统意义上的信息化平台",哲源科技联合创始人赵宇告诉北京商报记者,"传统信息化的核心是把原有线下科研流程数字化,而WHIRLPO是完全AI Native(AI原生)的生命科学工程体系,它没有照搬传统科研流程,而是重新定义了‘哪些工作交给模型、哪些工具由Agent调用、哪些Pipeline(管道)可以自动生成、哪些实验可以自动设计、哪些实验数据可以直接推动模型学习’。最终改变的不是某一款软件,而是整个生命科学研究的组织方式"。

现阶段,WHIRLPO首先是哲源科技内部的核心生产系统,而不是一个面向外部出售的平台软件。平台本身不会简单整体开放,但其中的模型未来可能分阶段开放。外部合作的核心边界集中在服务层和IP层:合作方获得的不是底层数据、底层模型或整个平台的使用权,而是围绕具体疾病问题产出的疾病机制认知、靶点、适应症、候选产品、患者分层、虚拟临床结果等阶段性研发成果和高价值IP。

"很多人将大模型等同于大语言模型;也有人以前不理解AI,现在认为AI就是大语言模型;很多团队基于大语言模型搞医学研究;不同问题,需要不同大模型去解决。大语言模型、物理世界模型都解决不了生命科学问题,所以要建立生命世界模型来理解生命、理解疾病。"2026年9月,赵宇将这段话发在自己的朋友圈。在WHIRLPO发布之际,他再次对外强调。

北京商报记者 魏蔚

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