EvolutionaryScale 获得 1.42 亿美元用于生物学“世界模型”

EvolutionaryScale 已完成一轮公开的 $142 million 种子轮融资 (forbes.com)，以加速开发能够模拟和工程化生物系统的 AI “世界模型”。该轮融资由 Lux Capital、Nat Friedman 和 Daniel Gross 领投，Nvidia 和 Amazon 参投，使这家初创公司处于“生物数据”军备竞赛的前沿。这笔资金将用于完善 ESM3，这是一个拥有 98 billion parameters (evolutionaryscale.ai) 的前沿生物语言模型，并在包含 2.78 billion proteins (evolutionaryscale.ai) 的海量数据集上进行了训练。

生物世界模型的崛起

与专注于文本或像素的传统生成式 AI 不同，EvolutionaryScale 正在构建研究人员所谓的生命科学“世界模型”。通过将遗传密码视为一种语言，ESM3 model 已展示出生成全新荧光蛋白的能力，这些蛋白与自然界中发现的蛋白有显著不同——有效地在数字环境中模拟了 500 million years of evolution (evolutionaryscale.ai)。这种能力标志着数据资产市场的转变，最有价值的数据集不再仅仅是网页抓取的文本，而是可以用于“编程”物质的高度专业化、结构化的生物序列。

数据许可的转向：从合理使用到付费资产

EvolutionaryScale 的融资正值市场向高诚信数据许可进行更广泛转变之际。在生物数据被代币化用于药物研发的同时，媒体巨头们正在保护自己的档案。OpenAI 最近与 Time Magazine 签署了一份多年内容许可协议 (time.com)，授予该 AI 实验室访问超过 100 years 新闻档案的权限。虽然财务条款尚未披露 (reuters.com)，但该交易紧随 News Corp 协议设定的 $250 million 公开基准 (reuters.com)。同样，据报道 YouTube 正在与包括 Sony 和 Universal 在内的主要唱片公司进行谈判 (ft.com)，拟支付估计数百万美元的一次性款项 (ft.com)，以合法获取用于 AI 训练的音乐目录。

监管阻力与数据溯源

随着训练数据价值的飙升，监管机构和创作者正在抵制未经授权的使用。Figma 最近禁用了其 “Make Design” AI 功能 (theverge.com)，此前有指控称该功能是基于现有的应用设计训练的，这凸显了不透明数据管道的法律风险。此外，据报道 SoftBank 对 Perplexity AI 的 $10 million 至 $20 million 投资 (bloomberg.com) 正值出版商发出一连串版权侵权通知之际，这表明即使是高增长的 AI 初创公司现在也必须为数据合规和和解拨出大量预算。这一趋势从 Harvey 估计 $100 million 的融资轮 (techcrunch.com) 中可见一斑，该轮融资使这家法律数据专家的估值达到估计 $1.5 billion (techcrunch.com)，这主要得益于其对专有的、高价值法律数据集的访问权限。

为什么这对数据所有者很重要

EvolutionaryScale 的交易证明，数据货币化最赚钱的前沿正在从通用网络内容转向“特定领域的世界模型”。对于生物、法律和音乐领域的数据所有者来说，市场已经超越了简单的许可，转向战略合作伙伴模式，其中数据是科学和创意突破的主要催化剂。随着 OpenAI 和 Anthropic 等 AI 实验室耗尽公共网络数据，干净、专有且经过法律许可的数据集的溢价将继续上升，将静态档案转化为高收益的金融资产。