EvolutionaryScale 获得 1.42 亿美元用于生物数据 AI 模型

EvolutionaryScale 已在已披露的种子轮融资中获得 1.42 亿美元（reuters.com），用于加速生物学领域生成式 AI 模型的开发，这标志着专业科学数据资产货币化进入了一个关键时刻。这家由前 Meta AI 研究人员领导的初创公司正在推出 ESM-3，这是一个在包含 27.8 亿个蛋白质的专有数据集上训练的前沿语言模型（techcrunch.com）。本轮融资得到了包括 NVentures (Nvidia) 和 Amazon Web Services (AWS) 在内的行业巨头的参与，这标志着战略重点正转向高保真、领域特定的数据，作为 AI 估值的主要驱动力。

生物数据前沿：ESM-3 和 1.42 亿美元种子轮融资

EvolutionaryScale 的核心价值主张在于其通过数据模拟数十亿年生物进化的能力。已披露的 1.42 亿美元投资（bloomberg.com）使该公司估值达到约 10 亿美元（reuters.com），这反映了对 ESM-3 模型 980 亿个参数的高度重视。与通用 LLM 不同，ESM-3 是在 结构化生物序列 上训练的，这使其能够生成自然界中不存在的全新蛋白质。这种“可编程生物学”能力建立在海量基因组和蛋白质组数据集的获取和处理之上，公司打算将其授权给制药巨头用于药物发现和环境工程。

基础设施即载体：KKR 的 500 亿美元力量博弈

虽然 EvolutionaryScale 专注于数据智能层，但处理此类资产所需的物理基础设施正迎来前所未有的资本流入。KKR 和 Energy Capital Partners (ECP) 已宣布一项 500 亿美元的战略合作伙伴关系（reuters.com），以加速数据中心和电力基础设施的开发。这项已披露的多年承诺解决了数据经济的“瓶颈”：AI 训练集群巨大的能源需求。对于数据资产所有者而言，这种基础设施的激增确保了即使模型复杂性呈指数级增长，大规模数据集的流动性和处理能力也将保持强劲。

欧洲主权和 Mistral 数据护城河

全球数据市场也正在被寻求“数据主权”的区域领导者塑造。总部位于巴黎的 Mistral AI 最近以 58 亿欧元（ft.com）的已披露估值完成了 6 亿欧元（6.4 亿美元）的 B 轮融资（techcrunch.com）。Mistral 的战略在很大程度上依赖于经过精心策划的多语言数据集，这些数据集为以美国为中心的模型提供了有竞争力的替代方案。通过从 General Catalyst 和 Lightspeed 等投资者那里获得巨额资金，Mistral 正将自己定位为欧洲企业数据许可市场的领导者，在这些市场中，本地法规和数据隐私至关重要。

监管瓶颈：Meta 的欧盟数据僵局

然而，用于 AI 训练的数据的获取正面临日益严格的监管审查。在收到爱尔兰数据保护委员会的请求后，Meta Platforms 已被迫暂停其使用欧洲 Facebook 和 Instagram 用户数据来训练其 AI 模型的计划。此举是由倡导组织 NOYB 的投诉引发的，凸显了数据可用性方面日益扩大的分歧。虽然美国和亚洲公司可能继续抓取海量公共数据集，但欧洲公司必须在一个“同意优先”的环境中航行，这可能会推高合法合规的许可数据集的市场价格。

这对数据所有者为何重要

EvolutionaryScale 和 KKR 的交易凸显了 AI 价值链的一个根本性转变：从算法至上转向数据和能源至上。对于拥有专有数据集的所有者——无论是在生物学、金融还是法律领域——ESM-3 的推出证明了专业数据可以独立于通用 LLM 获得数十亿美元的估值。随着通过 500 亿美元协议扩展的计算基础设施和欧洲日益增长的监管壁垒，高质量、干净数据的稀缺性可能会推动新一轮高价值许可协议的出现。数据不再仅仅是输入；它是 2026 年智能经济的主要资本资产。