这几年，我一直有个心愿，特别想亲眼看看，生命科学这个行业，到底走到哪一步了。
因为这些年，这个领域的突破，爆发得实在太快了。比如AI帮助科学家提高做实验的效率，提高发现蛋白质的水平。快到让人觉得，很多我们以为的绝症，正在悄悄变成慢性病，甚至有可能被治愈。
直到前阵子，这个心愿终于实现了。
我去了趟苏州，拜访了一家生命科学的公司，镁伽科技。出来的时候，收获特别大。
生命科学这个行业未来的机会，可能比AI还大。
为什么这么说？
因为这件事，跟你有关，跟你爱的人有关。我们关心的健康问题，父母们正面临的衰老，未来可能需要的那些药……背后，都有人正在拼命地想办法。
今天，几点想法，和你分享。
01
人最贵的需求，是生命
想想看，人这一辈子，最关心的问题是什么？
永远是健康。往大了说，是生命。
所以，人最愿意在自己的健康上花钱。
AI再厉害，它主要改变的还是你的工作模式，和生活方式。它是让你活得更好一点。
而生命科学服务的，是生命本身。
所以你看，这些年，全世界有太多聪明人和公司，涌向了三个行业：半导体、AI、生命科学。而在这三个行业里，天花板最高的，可能就是生命科学。
因为人会生老病死，会想活得更久。
这个结构性市场，不会因为经济好差而改变。因为人对生命的需求，不会变。
所以，全世界最聪明的公司，都在一个接一个地，往生命科学这个领域砸钱、建实验室做研究。
问题来了，既然机会这么大，那为什么看上去现在才有变化？
因为，过去几十年里，这个领域一直卡住了。
02
我们对生命的了解，还是太少
过去的卡点在于，人类对生命的了解，还是太少了。
你可能奇怪，现代医学看起来已经很发达，我们对人体的了解也应该很深了啊。可实际上，人对自己身体的认知，可能连1%都不到。
做一种创新药。从发现靶点，到做完临床、最终上市，往往需要10到15年，花费10到20亿美元。而成功率还不超过10%。而且，这十几亿美元里，绝大多数“打水漂”。
今天很多药物研发的结果，是意外。科学家本来朝着一个方向去研究设计这个药，最后发现，起作用的是另一个方向。可为什么有效？有时候科学家自己也说不清楚。
之所以会这样，源头上还是我们对生命的理解，还太浅了。
比如阿尔兹海默症。医学界早就观测到，患者脑子里有蛋白质异常沉淀。可为什么沉淀？到今天，也没有一个完全清楚的答案。
我们能看到现象，却解释不了原因。而得来的观测数据，没法解释因果。光看，看不出来。要知道因果，得动手去试。
可我们本来就对生命了解太少，很多结果，又是靠巧合得来。既然连原因都说不清，又怎么知道该去干预哪里？
所以，过去几十年，生命科学就这么卡着，只能摸着黑往前走。
直到今天，情况变了。而带来这个变化的，正是AI。
03
AI巨头们，正集体走进实验室
过去一年多，OpenAI、Anthropic、Google这三家顶级AI公司，不约而同地做了一件事：
建实验室，买研究设备，招聘生物学家。
OpenAI专门开了一个“生命科学模型”的产品线，做药物发现。Anthropic在旧金山湾区建了一个湿实验室，让AI指挥机器人做实验。Google DeepMind做一个叫AlphaGenome的模型，专门去破解人类基因组里那98%的“暗物质”。它的CEO说：“未来十年，AI将治愈所有疾病。”
有意思。可这些搞科技的公司，怎么突然跑去做生物研究了呢？
一个可能的原因，是他们发现了一个问题：
生命科学的答案，只有物理世界能给。
AI能写文章、做图片、写代码。但这些事的本质，都是在已有数据里，找规律、做推理。而生命科学不同，它只有在真实物理世界，才能观察细胞会怎么反应、一款药能不能治病。
对AI来说，算力再强，参数再高，缺少真实的实验数据，也是空谈。而实验数据，只能自己下场去拿。
这就是为什么，那些聪明的人和有钱的公司，一个接一个地走进实验室。
而那些巨头走进实验室后做的事，我这次在苏州，亲眼看到了。
04
我在苏州，看到一间“未来实验室”
我参观的这间实验室，叫鲲鹏实验室，是镁伽自己研发的。
企业创始人告诉我，这是国内首家通用型智能自动化生物实验室，主攻细胞基因编辑、高通量药物筛选、合成生物学这些方向。
听起来，感觉有点复杂。当我真正亲眼见到，这间实验室给我的感觉，确实不太一样。
比如，里头几乎看不到人。
实验台上，机器人在自己忙活。机械臂、自动化培养箱、智能移液工作站，中间几乎没有停顿。这些机器人能自己完成核酸提取、细胞培养这些复杂操作。而且，现在已经是正式投产、运转的状态。
另外，还有一个自动化平台，专门做细胞培养。最长支持30天的全自动培养。放在以前，这可是要科学家每天盯着、反复操作的事。今天，已经不需要人工干预了。
比如，可以语音下达实验指令。
对着话筒说一句话，机器就能明白你的实验指令，然后自己去做。你看，那些重复、枯燥，但又不能出错的环节，用最快速度交给机器。这不就是无数科学家梦寐以求的场景。
还有个细节，实验室的核心硬件，几乎都是国产。
这就意味着，这条路上的关键工具，已经握在我们自己手里。
说实话，我当时非常震撼。这在几年前，谁都不敢想。
可震撼之余，心里又多了个好奇：这么厉害的实验室，它到底在解决什么问题？
05
最贵的问题，是数据
这家公司的创始人，告诉我一件事，我印象很深：
在生命科学领域，最贵的问题，是如何得到基础数据。
AI能把人类几千年的知识，都装进大模型。但到今天，AI还是不能完全理解生命的生老病死。就是因为还缺少丰富的高质量数据。
今天大家用的模型，可能一样，技术实力也可能相近。但稀缺的，是那些没被记录下来、只在物理世界出现的实验数据。
那要怎么拿？靠因果数据。
我试着大白话讲清楚。大概是在实验室里，拿自动化设备，给细胞施加各种不同条件。就像炒菜一样，加盐、加水、少油，不停地调整变量。炒菜是尝味道咸淡，实验室是看细胞有哪些反应。然后把这些反应，全都记下来。
前面说过，那些靠偶然得来的观察数据，你分不清缘由。而这家公司做的，是主动“干预”。控制变量，观察结果，最后记下前因后果。
有了因果数据，很多以前说不清的事，可能就能搞懂了。
比如，同一种癌症，为什么有人用药有效，有人用着就耐药了？这种以前搞不明白的事，也许能一点点找出缘由。
同时间，Google、Meta这些巨头，也在布局细胞数据方向。大家看中的，是更多生命科学的基础数据，更是未来的重要资产。
可是，这门生意极其烧钱。一颗新药动辄十几亿美元，再养一座超级实验室，投入势必更高。
06
一个好玩的故事
参访中听到一个好玩的故事，还有一条业务线，做现制饮品智能设备。
你走进瑞幸或者蜜雪冰城，他们打糖浆、做奶泡的那些机器，背后就有镁伽。这些设备走进了上万家门店，全球累计做出来的饮料，超过16亿杯，日均数百万杯。
一家搞生命科学、做实验的公司，怎么还做咖啡机？
因为底层技术共通。
生命科学的自动化，核心能力是高精度的液体控制，和高速的图像识别。要在一个极其微小的孔板里，精准加入几微升的液体，还要看清楚每一个反应的变化。这套能力，放到做茶饮上，用创始人的说法是“杀鸡用牛刀”。
除此之外，他们还有半导体等业务。
今天，生命科学正在走入真实的商业世界。
07
一款减肥药，催生七百亿美元市场
有这样一款药：GLP-1。名字可能没听过，但效果你大概率听说过：打一针，食欲大减，体重慢慢往下掉。
2025年，光礼来一款替尔泊肽，卖了365亿美元。诺和诺德的司美格鲁肽，卖了361亿美元。两款加起来，超过700亿美元。700亿美元，接近一个中等国家一年的GDP。而这还只是单独一种药物品类。
今天，生命科学正从实验室里的研究，逐渐变成大规模的现实商业。
这一次，它前进的速度，比过去快得多。
但我也想说，技术进步，还不等于商业上的成功。
再看GLP-1这款药。赛道已经非常拥挤。到2026年，全球这个领域差不多同时有160条研发赛道在跑。国内的信达生物、恒瑞医药、甘李药业这些大厂，也在其中。
大家都看到了这个市场，所以大家都想抢机会。到最后，可能只有最早跑出来的一两家，能吃到最大的那块肉。
一个行业有巨大的机会，不等于每一家公司都能赢。这中间，还要看技术、执行、时机，甚至运气。
08
有生之年，癌症可能成为慢性病
参访中，我问了一个问题：你们每天在生命科学行业的最前沿，其实我们都很关心，未来的医疗，会变成什么样？
他的判断很乐观：未来，越来越多的癌症，可能会变成可以长期控制的慢性病。
也就是说，未来如果一个人得了癌症，可能像高血压、糖尿病一样，通过持续治疗控制，甚至有机会治愈。
今天的绝症，未来可能变成慢性病。而眼下，正在发生。
去年，全球就有一批由AI发现或设计的药物，进入临床试验。到今年，有一家叫英矽智能的公司，它的一款治疗特发性肺纤维化的药启动了临床三期。它的创新靶点由AI辅助发现，药物分子由生成式AI辅助设计。
AI的作用，也不只是帮助寻找新药。包括罗氏在内的大型制药企业，正在把AI引入药物研发、实验设计和临床研究等环节，希望提高研发效率。
另外，他们还预测：未来两年，我们很可能看到第一款由AI主导的新药，正式上市。
虽然，还只是预测。但我听完，心里有股平静的庆幸。
庆幸我们这代人，正亲历一场大变化。可能会亲眼看到一些绝症，变成慢性病，甚至被治愈。可能会看到身边的长辈，能身体健康地活得更久。
最后的话
好。说完了。回到开头那个问题：为什么说生命科学这个领域未来的机会，可能比AI还大。
因为AI改变的是人怎么工作、怎么生活；生命科学改变的，是我们能活多久、怎么活。这是生命科学这个领域的天花板最高的地方。
但我要提醒，这不是在劝你入行。这个行业门槛其实非常高，需要顶尖的科学家、庞大的资金、强大的耐心。
我想分享的，是一个重新审视的机会。
今天这个时代，我们几乎天天都能听到各种“技术突破”。听多了，人也麻木。要么全都信，要么全都不信。可怎么判断到底哪里有机会，哪里虚晃一枪？
这次参访，那位创始人分享了一个判断框架。在这，我一并分享给你。
主要看三件事。
1）看天花板够不够高。市场本身就小，再热也是个小池塘，养不了大鱼。
2）看差异化明不明显。越是传统的行业，新技术带来的差异化越明显。
3）看客户盈利能力强不强。客户得赚得到钱，才有能力、有意愿为你的产品付费。
这三个标准，不止适用于生命科学。你可以拿它，去看任何一个你听到的新机会。
至于生命科学本身，我想说，它值得你关注。哪怕只是为你自己，为你爱的人。
我常想，我们这代人，可能会亲眼看到一种病，从无药可医，变成有药可吃。看到自己能与家人有更多相处时光。看到能和爱人、和孩子，有更多的陪伴。
这是多大的幸福啊。
希望未来早日到来。
祝福。
PS：这次苏州之行，最让我触动的，不只是实验室里那些令人惊叹的技术。更是突然发现，AI、生命科学、老龄化，这些看似不同的变化，正在一点点联系起来。
AI让科学研究有了新的工具，人口结构的变化带来新的健康需求，而新的产品、服务和商业机会，也正在其中慢慢生长出来。
这一年，我一直在路上。走进工厂、实验室，拜访企业，看AI如何进入真实的生意，正在带来哪些新的可能。今天分享的生命科学，只是其中一个切面。还有很多让我更加兴奋的真实案例。
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参考资料：
1、OpenAI上架生命科学新模型
2、技术突围撬动“双十定律”? AI制药如何重写新药研发中国“Deepseek 时刻”
3、超级实验室，用AI赋能生命科学
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观点 / 刘润 主笔 / 海盐 值班编辑 / 橙子 版面 / 黄静