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Meta的ESMFold和DeepMind的AlphaFold是两个用于蛋白质结构预测的大模型，前者在Nature上发表论文，利用ESM-2学习的信息预测约6亿种微生物蛋白质结构，速度相比AlphaFold2快了近60倍，且训练内容为生物基因语言。ESMFold是一个端到端序列结构预测器，无需依赖数据库，展示了强大的计算能力，在GPU上运行速度更快。Meta AI团队通过此模型有望在两周内预测大量未知蛋白质结构，加速生物学研究和药物开发进程。

天壤XLab近期上线了xCREATOR和蛋白质扩散模型，面向高校师生免费开放，这两项自主研发技术已吸引了五六百用户。xCREATOR通过AI实现蛋白质自动生成，实验室还附加了分析功能以评估结构可行性，降低技术门槛。AIGP的运用显著提高了蛋白质设计效率，有望打破传统研发局限，尤其在探索未知的从头设计蛋白质和潜在解决重大疾病如癌症等领域具有巨大潜力。

2022年两位计算生物学家利用GPT-3人工智能助手改进研究论文，实验成本低廉且顺利完成，使研究效率提高。ChatGPT因其广泛的应用潜力在生物技术领域展现出前景，如Profluent公司用AI生成抗菌蛋白和基因测序中潜在的蛋白质设计。然而，ChatGPT也面临挑战，如信息真实度、专业准确性及数据偏见等问题，需建立规范以确保公正透明使用，并有科技公司计划加强其专业知识培训。

A股三大指数今日集体下挫，医药和乳业板块小幅上涨，ChatGPT相关股票领跌，半导体元件板块大幅下跌，北向资金全天流出共76.19亿元。