AI Creates New Virus, Science Paper Confirms, Capable of Unlimited Self-Replication

marsbitPublicado a 2026-08-10Actualizado a 2026-08-10

Resumen

AI Designs Novel, Self-Replicating Viruses in Groundbreaking Science Study A landmark study published in Science by researchers from Stanford University and the Arc Institute demonstrates that an AI model, Evo, has successfully designed novel, functional viruses from scratch. Trained on trillions of nucleotides across diverse life forms, Evo generated 700,000 candidate viral genomes. From these, 285 were synthesized as DNA and tested in E. coli bacteria. Remarkably, 16 of these AI-designed viruses were not only viable and self-replicating but some also outperformed their natural counterpart, the bacteriophage ΦX174, in the speed of bacterial lysis. One variant, Evo-Φ36, even incorporated a structural protein from a distantly related virus, showcasing the AI's ability to combine functional elements in novel ways. This research marks the first time a complete, functional life-form genome has been designed de novo by artificial intelligence. It represents a pivotal shift into the era of generative genomic design. A key application demonstrated is in combating antibiotic-resistant bacteria. While naturally occurring bacteriophages often fail against resistant strains, a cocktail of AI-generated phages successfully killed three different resistant E. coli variants. The study suggests AI could revolutionize fields like phage therapy by rapidly generating new antimicrobial agents, potentially keeping pace with bacterial evolution in a way traditional drug development cannot. Thi...

For the first time, AI has created a virus that does not exist in nature!

The news instantly set the internet ablaze.

Today, a groundbreaking study from Stanford University and the Arc Institute has been published in the top journal Science.

In this experiment, AI generated 700,000 viral genomes in one go. From these, 285 were selected for DNA synthesis.

The final result is astonishing—

Sixteen viruses not only "survived," but some lysed bacteria at speeds that directly outperformed the original natural virus.

This is the first time in human history that AI has designed, from scratch, the complete, viable genome of a living organism.

AI Writes 16 Viruses By Hand, All Are Alive

The model that designed this batch of new viruses is named Evo, built by the Arc Institute.

You can think of it as the "ChatGPT of the biological world."

They share the same underlying logic; the only difference is what they are "fed"—

ChatGPT reads human web pages, while Evo reads the DNA sequences written by the Creator.

During training, Evo "consumed" approximately 9 trillion nucleotides, spanning animals, plants, microorganisms, and viruses.

The similarity between DNA and text is actually strikingly high: nucleotides are letters, with only four—A, C, G, T; a few hundred letters form a gene, which is like a sentence.

Sentences have grammar; if the grammar is wrong, what is written becomes biological gibberish.

Biologists have spent decades only uncovering a small part of this grammar.

What Evo does is, without studying any textbooks, use massive amounts of samples to deduce this grammar on its own.

Paper address: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657

In this Science experiment, Evo produced 700,000 candidate genomes in one continuous process.

Then, the research team selected the 285 most promising ones, turned them into real DNA molecules, inserted them into E. coli, and spread them across culture dishes.

In most dishes, nothing happened; the bacteria grew normally. Until finally, a few clear spots appeared in one dish.

In the end, 16 new viruses—alive, capable of infection, and self-replicating—were born.

But what truly sends a chill down the spine is their "combat effectiveness."

Some of these AI-generated viruses replicate even faster than the original natural version (ΦX174).

Cryo-electron microscopy also captured a detail: on the shell of one virus, Evo-Φ36, a DNA packaging protein from a distant evolutionary relative was used.

It's as if AI, during the design process, casually took a part from another species and installed it, and it still worked.

The First Time AI Rewrote It Took 50 Years

Here, one must mention a coincidence, one chilling enough to send shivers down the spines of those in biology.

The virus that AI rewrote is called ΦX174, discovered in a Paris sewer in 1935.

It only infects E. coli, is completely harmless to humans and animals, and is a permanent fixture in molecular biology textbooks.

So the question is: Why is it so famous?

In 1977, Sanger's team completed the first full genome sequencing in human history—sequencing ΦX174.

That year, humans fully "read" all the instructions of a life form for the first time.

Forty-nine years later, today, AI has fully "written" one for the first time.

And it wrote the genome of the very same species. You must know, ΦX174 is an entry-level problem of hellish difficulty.

Its genome is only 5000 bases long with 11 genes. It sounds compact, but these 11 genes are nested and overlapping—one gene sits inside another, sharing the same string of letters.

Brian Hie, the Stanford assistant professor leading the study, directly stated, "Welcome to the era of generative genome design."

Killing Bacteria, and Capable of Unlimited "Self-Replication"

Compared to this research, what everyone truly cares about is: What does it mean for humanity?

First, let's present a set of numbers. The Lancet GRAM project predicts that from 2025 to 2050, antibiotic resistance will directly cause 39.1 million deaths.

Antibiotics are becoming less effective. One of the medical field's alternative plans is "phage therapy"—

using viruses to kill bacteria, an idea that has been around for a century.

But this path has a fatal flaw: bacteria not only develop resistance to antibiotics but also to phages. You release one type of phage, and the bacteria learn to defend against it in a few generations, rendering the therapy ineffective on the spot.

In this experiment, the team intentionally cultivated E. coli strains completely immune to the natural ΦX174, then presented two "cocktails":

One was a mixture of natural phages: it lost.

One was a mixture of AI-generated phages: it rapidly breached three resistant strains.

The weight of this result lies in the fact that it is the first proof that, facing the evolution speed of bacteria, AI can keep up by "mass-producing new weapons."

Bacteria evolve in minutes; humans take over a decade to develop an antibiotic—this is an arms race that humans are structurally losing.

And for the first time, generative models have reduced the cost of "producing new weapons" from over a decade to a single inference.

From the first time humans "read" life in 1977 to today, when AI has "written" life for the first time.

The scepter of creation is now truly in the hands of humanity and silicon-based intelligence.

References:

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657

This article is from the WeChat public account "New Zhiyuan," author: ASI Apocalypse

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QWhat was the primary achievement of the AI model 'Evo' described in the Science study?

AThe AI model 'Evo' successfully designed, from scratch, completely novel and functional viral genomes. It generated 700,000 candidate genomes, of which 285 were synthesized. When tested, 16 of these AI-designed viruses were not only viable but could infect and replicate within bacteria.

QHow does the AI model 'Evo' learn to design biological sequences?

AEvo is trained on a massive dataset of approximately 9 trillion nucleotides from diverse life forms including animals, plants, microbes, and viruses. By analyzing these sequences, it learns the underlying 'grammar' and patterns of biological sequences without relying on pre-existing biological rules or textbooks, similar to how large language models learn from text.

QWhat significant advantage did some of the AI-generated viruses demonstrate over the natural virus (ΦX174)?

ASome of the AI-generated viruses demonstrated a significant performance advantage by killing bacteria (lysing them) at a faster rate than the natural ΦX174 virus upon which they were based.

QWhat is one potential medical application highlighted for this AI-generated virus technology?

AA key potential application is in combating antibiotic-resistant bacteria through 'phage therapy.' In experiments, a cocktail of AI-generated viruses successfully infected and overcame bacterial strains that had evolved resistance to the natural ΦX174 virus, suggesting AI could rapidly generate new therapeutic agents to counter bacterial evolution.

QWhy is the virus ΦX174 historically significant in the context of this study?

AΦX174 is historically significant because it was the first organism to have its complete genome sequenced by humans in 1977. In 2026, it became the first organism whose genome was completely rewritten and redesigned from scratch by an AI, marking a symbolic full circle from reading to writing life's code.

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Esta ausencia de datos genera preocupaciones, ya que el conocimiento del trasfondo del equipo es a menudo esencial para establecer credibilidad dentro del sector blockchain. Por lo tanto, hemos categorizado esta información como desconocida hasta que se disponga de detalles concretos en el dominio público. ¿Quiénes son los Inversores de Euruka Tech, $erc ai? De manera similar, la identificación de inversores u organizaciones de respaldo para el proyecto Euruka Tech no se proporciona fácilmente a través de la investigación disponible. Un aspecto que es crucial para los posibles interesados o usuarios que consideren involucrarse con Euruka Tech es la garantía que proviene de asociaciones financieras establecidas o respaldo de firmas de inversión de renombre. Sin divulgaciones sobre afiliaciones de inversión, es difícil sacar conclusiones completas sobre la seguridad financiera o la longevidad del proyecto. 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Si bien los detalles sobre su creador e inversores permanecen no revelados, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se presenta como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían destacarlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado cripto continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como está, esperamos más información sustancial que podría revelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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