當整個世界仍然席卷于ChatGPT令人震驚的生成式技術浪潮時，我們更多地關注政治、文學、經濟這些置身于輿論中心的領域，例如馬斯克與奧特曼的開源之戰。與此同時，一些危言聳聽的AI末世論也悄悄擡頭，伴攜著尚未出世的AGI傳播焦慮與恐慌。

就在人們對AI強大的生成能力各執一詞時，一家來自阿姆斯特丹的人工智能初創公司Cradle將LLM觸角伸向了生物科技領域，嘗試用AI來幫助設計和改組蛋白質序列。

/ 01 / 用大模型設計蛋白質

Cradle公司做的事情並不複雜，就是在數十億蛋白質序列以及實驗室生成數據基礎上訓練一個生成式人工智能模型，該模型用于設計DNA蛋白質序列。

經過多輪實驗和經驗研究，Cradle推出的模型在提高蛋白質穩定性方面比其他模型高出20%，輸出速度是行業基准的兩倍。同時，研發團隊不斷添加新的生物數據訓練LLM，提高模型輸出的精度和預測能力。

Cradle的上市給很多Novonesis等生物制藥公司帶來了新的曙光。

采用傳統的研發流程，生物制藥公司平均需要花費2200萬美元和42個月的時間進行研發，才能將一個潛在産品准備好進行臨床測試，只有大約35%的項目能進入臨床試驗階段。

而Cradle的語言模型可以幫助他們設計修改現有蛋白質的特性，從而加速公司的産品研發周期，大幅降低研發成本。同時，Cradle在生成新型藥物和化學品研發領域也展現出了巨大的潛力，強大的AI生成能力能夠幫助科學家找到憑借人類現有手段難以找到的蛋白質工程難題的解決方案。

自誕生之日起，Cradle 就與制藥、化工、食品和材料領域的行業領導者簽署了多項合作協議。

在過去的一年，該公司已經與九家領先的行業合作夥伴建立了合作關系，其中包括強生創新公司、諾維信公司和Twist Bioscience公司。

目前，Cradle正在開展 12 個研發項目，重點關注各種蛋白質模式的工程設計，包括酶、疫苗、肽和抗體等，涵蓋所需的各種蛋白質特性，如穩定性、表達、活性、結合親和力和特異性等。值得一提的是，與傳統方法不同，Cradle可在一輪任務中同時處理酶、肽、抗生素、病毒等多個蛋白質設計改組的優化任務，大大提升了研發效率，降低了實驗成本。

爲了促進學術交流，Cradle還建立了一個類似于谷歌文檔或Figma的在線社區平台，科研團隊可以在社區中協作，確定研究流程，共享最新的蛋白質研發信息。該平台可以供世界各國的AI工程師和生物科研人員分享信息，交流最新成果。社區成員可以相互關注，達成合作關系。社區內的個人研究也可以作爲研究論文的附件。同時，每一位研發成員的數據都被銀行級別的保密方法加密，僅有用戶和用戶邀請的人才可以訪問實驗數據。

/ 02 / 融資2970美元，創始人立志用AI改變世界

“憑著一己之力將知識生産的邊際成本降爲零，AI已經在音頻視頻文字領域展現了巨大的潛力，如果我們把LLM用于DNA序列研發，並將研發成本降低60%呢？”Cradle公司的創始人Grieken腦子裏有了一個雛形，這也是他創立Cradle最初的靈感。

Grieken畢業于斯坦福工業工程專業，曾在Google X作爲項目經理工作了四年，後作爲Google AI的高級項目經理領導研究AI基礎設施和機器學習。在Google工作的經曆爲他積累了豐富的技術經驗和人脈資源。

帶著將AI和生物科技融合的想法，Grieken成功組成了他的第一支技術團隊，團隊僅7人並在A輪融資和風投中籌集了來自Index Venture等天使投資人2970萬美元資金。

談及建立Cradle的初衷，Grieken笑道：“我已經是兩個女兒的父親了，我不希望二十年之後當女兒問起我，‘爸爸，你曾經是幹什麽的時候？’我的答案是‘一事無成’。”

“我想自豪地告訴她們，爸爸曾經是一名用AI改造世界的科研人員。”