EvolutionaryScale 融资 1.42 亿美元，用于扩展生物数据驱动的 AI 模型

EvolutionaryScale 已完成一项披露的 1.42 亿美元（https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-18/ai-startup-evolutionaryscale-raises-142-million-to-design-proteins）种子轮融资，以商业化其 ESM3 模型，该模型是基于专有的 2.78 亿个蛋白质序列数据集训练的 Transformer 模型。本轮融资由 Nat Friedman、Daniel Gross 和 Lux Capital（https://techcrunch.com/2024/06/18/evolutionaryscale-raises-142m-from-nat-friedman-daniel-gross-and-lux-capital-to-pioneer-generative-ai-for-biology/）领投，使该公司成为将大型语言模型（LLM）架构应用于生物数据资产的竞赛中的主要竞争者，该领域此前由 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 万亿 teraflops 的计算能力进行训练——这是处理生物序列数据（https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release）的巨额投资。与基于网络抓取文本训练的通用 LLM 不同，EvolutionaryScale 的资产建立在高保真基因组和蛋白质组数据之上。此举预示着一个更广泛的市场趋势，即最高估值正转向拥有或策划专业化、非公开数据集的公司。通过将遗传密码视为一种语言，EvolutionaryScale 正在有效地创建一个新的合成蛋白质设计市场，其中“数据”是生命本身的指令集。

企业数据主权：HPE-Nvidia 合作

虽然 EvolutionaryScale 专注于生物数据，但更广泛的企业市场正转向本地化数据控制。惠普企业（HPE）和英伟达最近推出了“NVIDIA AI Computing by HPE”（https://www.hpe.com/us/en/newsroom/press-release/2024/06/hpe-and-nvidia-announce-nvidia-ai-computing-by-hpe-to-accelerate-the-generative-ai-industrial-revolution.html），这是一项联合开发的解决方案，旨在允许企业在其私有数据孤岛上训练 AI 模型。这项合作解决了对“私有 AI”日益增长的需求，在这种模式下，数据资产永远不会离开企业防火墙。随着英伟达本周市值达到 3.34 万亿美元（https://www.reuters.com/technology/nvidia-set-overtake-microsoft-worlds-most-valuable-company-2024-06-18/），焦点已从单纯的硬件销售转向了驱动这些工业级模型的底层数据基础设施。

数据抓取和许可的法律先例

数据资产的估值也受到新的法律界限的影响。在一项里程碑式的裁决中，一位美国法官最近在 Bright Data 与 Meta（https://www.reuters.com/legal/meta-loses-bid-block-bright-data-scraping-its-sites-2024-06-18/）的法律纠纷中支持了 Bright Data，裁定抓取公开可访问的数据不违反 Meta 的服务条款。这一决定是数据市场和聚合商的一项关键胜利，它强化了收集面向公众的数据用于 AI 训练的合法性。与此同时，中东正成为主权数据投资的中心，Etisalat (e&) 和 AWS 披露的 20 亿美元（https://www.reuters.com/technology/etisalat-aws-invest-2-bln-uae-cloud-expansion-2024-06-17/）协议，旨在未来十年内在阿联酋扩展云和 AI 数据能力，就证明了这一点。

云数据智能领域的战略收购

随着主要参与者着手收购专业化的智能层，数据领域的整合仍在继续。据报道，英伟达正以约 1 亿美元（https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-17/nvidia-is-said-to-acquire-software-startup-shoreline）收购 Shoreline.io。Shoreline 的技术专注于自动化云环境中的事件响应，为英伟达提供了丰富的运营数据流，以优化 AI 驱动的数据中心管理。这遵循了“收购人才”和数据资产收购的模式，旨在提高下一代模型训练所需的海量集群的可靠性。

这对数据所有者意味着什么

对于数据所有者而言，EvolutionaryScale 的融资以及 Bright Data 的裁决突显了两种不同但利润丰厚的路径：超专业化、专有数据集的商业化以及公共数据聚合的持续可行性。随着企业对“私有 AI”的需求通过 HPE-Nvidia 联盟不断增长，干净、已标记且符合法律要求的数据资产的溢价从未如此之高。在生物学、金融和工业运营领域拥有独特数据集的所有者，现在正处于一个已经从“计算优先”时代迈入“数据优先”现实的 AI 经济中的最终主导者地位。