🎯 情报来源：Artificial Intelligence
生物技术公司Metagenomi与AWS合作，通过将Progen2蛋白质生成模型部署在AWS Inferentia芯片上，成功将高通量酶设计工作流的成本降低56%。该方案在AWS Batch环境中生成超过100万种新型酶，总计算成本控制在2,613美元，显著提升了CRISPR基因编辑疗法的研发效率。
核心技术突破在于采用神经元核心加速的EC2 Inf2实例，通过独创的”分桶追踪”技术优化Progen2-base模型的推理效率。测试数据显示，在生成1,000条蛋白质序列的对比实验中，AWS Inferentia方案与NVIDIA GPU方案在序列长度和困惑度指标上表现相当，但成本大幅下降。
💡 核心要点
- 成本削减56%：EC2 Inf2 Spot实例较NVIDIA L40S GPU方案节省过半成本
- 百万级生成能力：单次运行可产生超100万种新型酶变体
- 等效性能：半精度运算下生成质量与全精度无显著差异
- 5%中断率：Inf2实例的Spot中断率仅为GPU实例的1/4
- 2,613美元总成本：包含重试成本的百万级酶生成总支出
📌 情报分析
技术价值：极高
分桶追踪技术实现transformer模型在AI芯片的高效部署，蛋白质序列生成速度提升显著。ESMFold结构预测与AMPLIFY_350M嵌入验证形成完整质量闭环。
商业价值：高
56%的成本降幅使大规模酶工程成为可能，CRISPR疗法开发周期有望缩短。Metagenomi的MGXdb专有数据库构建竞争壁垒。
趋势预测：高
AWS Inferentia在生物计算领域渗透率将提升，2024年35%的蛋白质设计工作流或转向专用AI芯片。AI+CRISPR组合疗法临床转化加速。