試想一下，如果有一個 AI 可以幫助我們解開 DNA、RNA 甚至蛋白質的奧秘，那會是怎樣的畫面？這不再只是科幻小說的想像，而是現在進行式。NVIDIA 與 Arc Institute 及 史丹佛大學（Stanford University） 聯手打造了 Evo 2，這是一款前所未有的 AI 模型，能夠解析生命的遺傳密碼，幫助研究人員理解基因如何影響我們的健康、環境，甚至未來的科技發展。
這個 AI 之所以如此強大，關鍵在於它的訓練基礎—— 9 兆個核苷酸（nucleotides），這是 DNA 和 RNA 的基本組成單位。Evo 2 在 NVIDIA DGX Cloud 上訓練，並透過 NVIDIA BioNeMo 平台 提供給全球科學家使用，為醫療、農業、材料科學等領域帶來新的研究可能。
根據 Arc Institute 共同創辦人暨核心研究員、加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）生物工程助理教授徐安祺（Patrick Hsu） 的說法，Evo 2 的誕生象徵 「生成式基因體學（Generative Genomics）」的重要里程碑。他表示：「透過這項技術，我們有機會推動醫療保健和環境科學領域的發展，甚至找到一些過去認為無法解決的問題。」
對於研究人員來說，這意味著什麼？簡單來說，他們可以使用 Evo 2 來解讀基因序列、預測蛋白質結構、找出可能導致疾病的基因變異，甚至設計全新的分子來對抗疾病或提升生物技術的應用能力。而且，這一切都能夠透過 NVIDIA BioNeMo 以 NVIDIA NIM 微服務（NVIDIA NIM microservices） 的方式安全、靈活地部署，讓 AI 運算變得更加高效。
Evo 2 如何改變我們對生命的探索策略？
超長序列基因資訊、單次最多可處理 100 萬個詞元
傳統的基因研究需要長時間的數據分析和人工實驗，但 Evo 2 透過 AI 能夠處理超長序列的基因資訊，一次最多可處理 100 萬個詞元（tokens），讓它能夠分析基因序列內部「相隔甚遠卻息息相關」的區域。這讓研究人員能夠更清楚地理解基因如何調控細胞功能，甚至解析基因與疾病之間的複雜關聯。
根據 史丹佛大學助理教授 Brian Hie 的說法：「傳統的生物設計過程極為複雜，需要大量的時間和人力，且結果難以預測。而 Evo 2 讓這一切變得更直觀、更快速。」
一個很好的例子是 乳癌相關基因 BRCA1。研究團隊利用 Evo 2 來分析這個基因的突變，結果發現 AI 預測突變是否會影響基因功能的準確率高達 90%。這不僅讓醫學界對癌症遺傳機制有了更深入的了解，也為未來的個人化醫療（Precision Medicine）提供新的可能性。
抗旱與抗病作物，分解塑膠蛋白的製造機
Evo 2 的影響不僅限於醫學，它還能夠幫助農學家 培育出更抗旱、抗病害的作物，甚至透過基因改造提升作物的營養價值，來應對全球糧食短缺問題。
除此之外，材料科學領域的研究人員也開始使用 Evo 2 設計出能夠分解塑膠或油脂的蛋白質，這意味著我們可能有機會開發出全新的生物燃料（Biofuels）或環境修復技術，減少污染、促進可持續發展。
Arc Institute 技術長 Dave Burke 形容 Evo 2 為生物科技界帶來的影響，就像是一架全新的太空望遠鏡：「我們知道外太空有無限的探索機會，但我們還不知道會發現什麼。而 Evo 2 就是那台望遠鏡，幫助我們看見生命的更多可能性。」
NVIDIA DGX Cloud：2,000 顆 NVIDIA H100 GPU 強大運算基礎
這樣一個龐大的 AI 模型，背後需要的運算能力可想而知。NVIDIA 運用了 DGX Cloud AI 計算平台，透過 Amazon Web Services（AWS） 提供 2,000 顆 NVIDIA H100 GPU，讓科學家能夠在超短時間內處理海量基因數據，進行 AI 訓練與推論。
NVIDIA DGX Cloud 不僅提供 短期使用大型運算叢集的能力，讓研究人員可以根據需求靈活調配資源，還內建 NVIDIA BioNeMo，透過 NVIDIA NIM 微服務 提供優化的軟體環境，確保 Evo 2 能夠高效運行。
換句話說，以往需要幾個月甚至幾年的基因數據分析工作，現在可能只需要幾天，甚至幾小時就能完成。這對於醫療、科學研究來說，無疑是個巨大的飛躍。
Evo 2 的未來：AI 會改寫生物科技的規則嗎？
Evo 2 的問世，不僅僅是 AI 在生物分子科學領域的一次突破，它更可能徹底改寫未來的生物科技研究方式。從基因體學、蛋白質研究，到新藥開發、農業生物技術，每一個領域都將因為 AI 的加入而變得更高效、更精確。
然而，這項技術的發展也帶來一些值得關注的問題。例如：
- AI 解析基因體的能力是否會帶來新的 倫理挑戰？
- 未來是否能夠利用 AI 進行 基因編輯（Gene Editing），甚至改變人類的生物特徵？
- AI 生成的生物數據該如何保護，避免濫用？
這些問題仍有待進一步討論，但無論如何，Evo 2 已經證明 AI 在生命科學領域的巨大潛力。正如 NVIDIA 研究團隊所言：「這只是個開始。」
與之前 NVIDIA 的技術相比，有什麼突破？
1. 訓練數據規模大幅提升：從十億到兆級的飛躍
2. 處理長序列基因資訊的能力顯著增強
3. AI 預測基因變異影響的準確率顯著提升
4. NVIDIA DGX Cloud 與 H100 GPU 提供更高效的 AI 訓練環境
5. 應用範圍從醫療擴展至農業、生態與材料科學
