Basecamp Research 用演化数据训练 AI 模型

伦敦公司 Basecamp Research 从包括 Nvidia 和 Anthropic 旗下 Anthology Fund 在内的投资者处融资 1.4 亿美元。该公司用来自雨林、海洋和温泉的遗传物质训练 AI 模型，用于设计抗生素和细胞疗法工具。其 CTO Philip Lorenz 在采访中表示，生物学对 AI 而言是比语言大得多的问题，纸面高分并不保证能产出好分子。

此前 AI 在生物领域的讨论多集中在蛋白质结构预测或语言模型应用，而这家公司把自然界遗传物质本身当作训练数据来源，并获得 Nvidia 与 Anthropic 相关基金的资金支持，说明生物学数据正被视为独立且高价值的模型训练资产。

该公司从雨林、海洋、温泉等环境采集遗传物质，将其转化为模型可学习的训练数据，再用于抗生素和细胞疗法工具的设计。CTO 指出生物学问题的复杂度高于语言，模型在评测指标上的表现与实际分子效果之间存在差距，因此数据质量与实验验证环节是关键。

对生物医药和 AI 研发团队而言，这意味着训练数据来源可能从公开文献和数据库转向自采或合作获取的自然遗传物质；同时评测分数不能直接替代湿实验验证，产品流程需要把分子验证纳入迭代闭环。

• 与生物样本采集方或研究机构合作，获取稀缺遗传物质数据并建立数据授权模式
• 在 AI 药物设计产品中加入湿实验验证反馈回路，用真实分子结果校准模型输出
• 面向细胞疗法与抗生素研发团队提供数据加模型的一体化工具，而非仅交付模型分数
• 关注 Nvidia 与 Anthropic 相关基金在生物 AI 数据层的投资方向，评估同类数据资产合作机会

• 1.4 亿美元融资的具体轮次、估值和资金用途未在证据中说明
• 模型类型、训练规模和技术架构细节未披露
• 抗生素或细胞疗法工具是否已有实验验证结果或合作方未知
• CTO 关于生物学比语言更难的具体论据和评测数据未在证据中展开