EvolutionaryScale 获得 1.42 亿美元融资，以扩展用于人工智能的生物数据模型

EvolutionaryScale 已完成一笔公开的 $142 million (bloomberg.com) 种子轮融资，用于将其 ESM3 模型商业化。该模型是一种基于 transformer 的人工智能，在包含 2.78 billion 个蛋白质序列的专有数据集上进行了训练。此轮融资由 Nat Friedman、Daniel Gross 和 Lux Capital (techcrunch.com) 领投，使这家初创公司成为将大语言模型 (LLM) 架构应用于生物数据资产竞赛中的主要挑战者，而该领域此前一直由 DeepMind 的 AlphaFold 主导。

生物数据资产的高风险与高回报

EvolutionaryScale 的核心价值在于其 ESM3 模型，该模型使用了约 1 trillion teraflops 的算力进行训练——这是对处理生物序列数据 (https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release)的巨大投入。与在网络抓取文本上训练的通用 LLM 不同，EvolutionaryScale 的资产建立在高质量的基因组和蛋白质组数据之上。此举标志着一种更广泛的市场趋势，即最高估值正向拥有或策划专业、非公开数据集的公司转移。通过将遗传密码视为一种语言，EvolutionaryScale 实际上正在为合成蛋白质设计创建一个新的市场，其中的“数据”就是生命本身的指令集。

企业数据主权：HPE-Nvidia 协议

在 EvolutionaryScale 专注于生物数据的同时，更广泛的企业市场正转向本地化数据控制。Hewlett Packard Enterprise (HPE) 和 Nvidia 最近推出了 “NVIDIA AI Computing by HPE” (hpe.com)，这是一款共同开发的解决方案，旨在允许企业在自己的私有数据孤岛上训练人工智能模型。这一合作伙伴关系满足了对“私有 AI”日益增长的需求，即数据资产永远不会离开企业防火墙。随着 Nvidia 的市值本周达到 $3.34 trillion (reuters.com)，焦点已从单纯的硬件销售转向为这些工业级模型提供动力的底层数据基础设施。

数据抓取与许可方面的法律先例

数据资产的估值也受到新法律界限的影响。在一项具有里程碑意义的裁决中，一名美国法官最近在 Bright Data 与 Meta (reuters.com) 的法律诉讼中支持了前者，结论是抓取公开访问的数据并不违反 Meta 的服务条款。这一决定对于数据市场和聚合商来说是一个重大胜利，强化了收集面向公众的数据用于人工智能训练的合法性。与此同时，中东正在成为主权数据投资的中心，Etisalat (e&) 与 AWS 签署的公开金额为 $2 billion (reuters.com) 的协议便证明了这一点，该协议旨在未来十年内扩大 UAE 的云和人工智能数据能力。

云数据智能领域的战略收购

随着主要参与者开始收购专业智能层，数据领域的整合仍在继续。据报道，Nvidia 正以约 $100 million (bloomberg.com) 的价格收购 Shoreline.io。Shoreline 的技术专注于自动化云环境中的事件响应，为 Nvidia 提供丰富的运营数据流，以优化人工智能驱动的数据中心管理。这遵循了“人才收购” (acqui-hiring) 和数据资产收购的模式，旨在增强下一代模型训练所需的大规模集群的可靠性。

为什么它对数据所有者很重要

对于数据所有者而言，EvolutionaryScale 的融资和 Bright Data 的裁决强调了两条不同但利润丰厚的路径：超专业化专有数据集的货币化，以及公共数据聚合的持续可行性。随着企业通过 HPE-Nvidia 联盟对“私有 AI”的需求不断增长，对清洁、标记且符合法律规范的数据资产的溢价达到了前所未有的高度。生物、金融和工业运营领域独特数据集的所有者，现在已成为人工智能经济中的最终决策者，而这一经济已从“算力优先”时代跨入“数据优先”的现实。