ИИ создал новый вирус, подтверждено в статье Science, бесконечное самовоспроизведение

marsbitОпубликовано 2026-08-10Обновлено 2026-08-10

Введение

Искусственный интеллект впервые создал новый, не существующий в природе вирус, способный к самовоспроизведению. Это достижение, описанное в исследовании, опубликованном в журнале Science учеными из Стэнфордского университета и Arc Institute, знаменует начало эры генеративного дизайна геномов. Модель искусственного интеллекта Evo, обученная на триллионах нуклеотидов, сгенерировала 700 000 кандидатных вирусных геномов. Исследователи синтезировали 285 наиболее перспективных последовательностей. После внедрения в бактерии E. coli, 16 из созданных искусственным интеллектом вирусов оказались жизнеспособными, инфекционными и способными к репликации. Некоторые из них превзошли по скорости размножения природный аналог — бактериофаг ΦX174, первый организм, чей геном был полностью секвенирован в 1977 году. Особое значение работа имеет для борьбы с устойчивостью к антибиотикам. В эксперименте смесь вирусов, созданных искусственным интеллектом, успешно подавила штаммы бактерий E. coli, которые были устойчивы к естественному фагу ΦX174. Это демонстрирует потенциал искусственного интеллекта для быстрого проектирования новых «оружий» в гонке вооружений с быстро эволюционирующими бактериями, открывая новые возможности для фаговой терапии. Исследование представляет собой исторический момент: спустя почти 50 лет после первого прочтения генома, искусственный интеллект впервые написал функциональный геном с нуля, открывая новую главу в биологии и биотехнологии.

ИИ впервые создал вирус, которого не существует в природе!

Новость мгновенно взорвала всю сеть.

Сегодня революционное исследование Стэнфордского университета и Arc Institute опубликовано в ведущем журнале Science.

В этом эксперименте ИИ сгенерировал за раз 700 000 вирусных геномов, из которых 285 были отобраны и синтезированы искусственно в виде ДНК.

Конечный результат поразительный —

16 вирусов не только успешно «выжили», некоторые из них превзошли по скорости лизиса бактерий своих природных аналогов.

Это первый раз в истории человечества, когда ИИ с нуля спроектировал полный, живой геном организма.

ИИ написал 16 вирусов, все ожили

Модель, создавшая эти новые вирусы, называется Evo, разработана в Arc Institute.

Вы можете считать её «ChatGPT для биологии».

У них общая базовая логика, разница лишь в том, чем их «кормят» —

ChatGPT читает человеческие веб-страницы, а Evo читает последовательности ДНК, написанные Творцом.

Во время обучения Evo «проглотила» около 9 триллионов нуклеотидов, охватывая животных, растения, микроорганизмы, вирусы.

Сходство между ДНК и текстом на самом деле поразительно: нуклеотиды — это буквы, всего четыре: A, C, G, T; сотни букв образуют ген — это предложение.

У предложений есть грамматика, если грамматика нарушена, получается биологическая бессмыслица.

Биологи потратили десятилетия, чтобы понять лишь небольшую часть этой грамматики.

Evo делает следующее: не изучая никаких учебников, просто на основе огромного количества образцов сама постигает эту грамматику.

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

В этом эксперименте Science, Evo одним махом предложила 700 000 кандидатных геномов.

Затем исследовательская группа отобрала 285 самых перспективных, создала из них настоящие молекулы ДНК, внедрила в кишечную палочку и засеяла чашки Петри.

В большинстве чашек ничего не произошло, бактерии росли как обычно. Пока в одной из чашек наконец не появились чёткие пятна.

В итоге родились 16 новых вирусов — живых, способных заражать и самовоспроизводиться.

Но по-настоящему заставляет содрогнуться их «боеспособность».

Некоторые из этих созданных ИИ вирусов размножаются даже быстрее, чем их природный оригинал (ΦX174).

Криоэлектронная микроскопия также выявила одну деталь: на оболочке одного из вирусов Evo-Φ36 использовался белок упаковки ДНК, взятый у эволюционно далёкого родственника.

Это эквивалентно тому, как если бы ИИ при проектировании взял деталь от другого вида и установил её, и она всё равно работала.

Первый раз, когда ИИ переписал [геном], потребовалось 50 лет

Здесь необходимо упомянуть одно совпадение, совпадение, от которого у биологов может пробежать холодок по спине.

Вирус, который переписал ИИ, называется ΦX174, его выловили в парижской канализации в 1935 году.

Он заражает только кишечную палочку, совершенно безвреден для людей и животных, заслуженно считается «постоянным гостем» в учебниках по молекулярной биологии.

Тогда возникает вопрос: почему он так известен?

В 1977 году команда Сэнгера завершила первое в истории полное секвенирование генома — секвенировали именно его.

В том году люди впервые полностью «прочитали» все инструкции жизни.

49 лет спустя, сегодня, ИИ впервые полностью «написал» их.

И написал он именно тот же вид. Стоит отметить, что ΦX174 — это задача начального уровня адской сложности.

Его геном состоит всего из 5000 пар оснований, 11 генов, звучит крошечно, но эти 11 генов вложены друг в друга, многоуровнево перекрываются — один ген находится внутри другого, используя одни и те же буквы.

Доцент Стэнфорда Брайан Хай, ведущий это исследование, прямо заявил: «Добро пожаловать в эпоху генеративного дизайна геномов».

Убивает бактерии, а также способен к бесконечному «самовоспроизведению»

Помимо этого исследования, всех действительно волнует, что это значит для человечества?

Сначала приведём цифры. Проект Lancet GRAM прогнозирует, что с 2025 по 2050 год устойчивость к антибиотикам напрямую приведёт к 39,1 миллиону смертей.

Антибиотики скоро станут бесполезны, одним из вариантов для медицины является «фаговая терапия» —

использовать вирусы для убийства бактерий, эта идея существует уже сто лет.

Но у этого пути есть ахиллесова пята: бактерии становятся устойчивыми не только к антибиотикам, но и к фагам. Вы выпускаете один фаг, бактерии через несколько поколений учатся защищаться, терапия тут же перестаёт работать.

В этом эксперименте команда намеренно вырастила кишечную палочку, полностью устойчивую к природному ΦX174, а затем предложила два «коктейля»:

Один — смесь природных фагов: не победила.

Другой — смесь фагов, сгенерированных ИИ: быстро прорвала защиту трёх устойчивых штаммов.

Значимость этого результата в том, что он впервые доказал: столкнувшись со скоростью эволюции бактерий, ИИ может идти в ногу, используя метод «массового создания нового оружия».

Бактерии эволюционируют за одно поколение за несколько десятков минут, разработка человечеством одного антибиотика занимает более десяти лет — это гонка вооружений, которую человечество структурно проигрывает.

А генеративная модель впервые снизила стоимость «создания нового оружия» с более чем десяти лет до одного вывода модели.

С 1977 года, когда мы впервые «прочитали» жизнь, до сегодняшнего дня, когда ИИ впервые «написал» жизнь.

Скипетр Творца на этот раз действительно оказался в руках человечества и кремниевого интеллекта.

Ссылки:

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

Эта статья из WeChat официального аккаунта «Новое просветлённое сознание» (新智元), автор: ASI启示录

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое Evo в контексте данного исследования?

AEvo — это модель искусственного интеллекта, созданная Arc Institute, которая выполняет роль "ChatGPT для биологии". Модель была обучена на 9 триллионах нуклеотидов, охватывающих ДНК животных, растений, микробов и вирусов, чтобы понять "грамматику" генетического кода. Она генерирует новые, функциональные вирусные геномы.

QКакое практическое значение имеет это исследование для медицины?

AИсследование открывает путь для "терапии бактериофагами" — использования вирусов для борьбы с бактериальными инфекциями. Это особенно важно в свете растущей устойчивости бактерий к антибиотикам. В эксперименте смесь вирусов, созданных ИИ, успешно поборола три штамма бактерий E. coli, резистентных к природному фагу ΦX174, демонстрируя потенциал ИИ для быстрой разработки новых инструментов против устойчивых инфекций.

QКакой вирус был использован в качестве основы для ИИ и почему это важно?

AОсновой стал бактериофаг ΦX174. Это исторически важный вирус, чей геном был первым полностью секвенирован в 1977 году. Теперь, спустя почти 50 лет, ИИ впервые полностью "написал" функциональный геном для этого же вида, что символизирует переход от чтения к написанию генетического кода. Его сложная, компактная геномная структура с перекрывающимися генами делала задачу особенно сложной и значимой.

QЧто показало сравнение эффективности вирусов, созданных ИИ, и природного вируса?

AЭксперимент показал, что некоторые из 16 созданных ИИ вирусов не только были жизнеспособны и могли самовоспроизводиться, но и превзошли природный вирус-прототип (ΦX174) по скорости размножения (лизиса бактерий). Это доказывает, что ИИ может не просто имитировать, но и оптимизировать природные конструкции, создавая более эффективные биологические агенты.

QКак исследователи проверили жизнеспособность вирусных геномов, сгенерированных ИИ?

AПосле того как модель Evo сгенерировала 700 000 кандидатов, ученые отобрали 285 наиболее перспективных геномов. Их синтезировали в виде реальных молекул ДНК и внедрили в клетки кишечной палочки (E. coli). Жизнеспособность определялась по образованию чистых бляшек (пятен) на чашках Петри — зон, где вирусы убили бактерии и продолжили самовоспроизведение. Таким образом, 16 вирусов подтвердили свою функциональность в реальных биологических условиях.

Похожее

Руководитель рынков GSR: Почти 70% казначейств DAO держат ставку на свои собственные токены. Когда бычий рынок закончится, это будет тройной удар

Более 70% активов казны DAO по-прежнему сосредоточены в их собственных (нативных) токенах, что подвергает протоколы структурному риску одновременного снижения стоимости казны, доходов и активности в блокчейне при смене рыночного цикла. Поскольку большинство проектов держат свои резервы в собственных токенах, стоимость их казн, доходы от протокола и рыночная активность имеют тенденцию падать синхронно во время спадов. Проекты часто слишком поздно начинают хеджировать риски, обращаясь за защитой от падения после снижения цены, когда стоимость опционов уже возрастает. Вместо продажи токенов, стратегия «ошейник» (collar strategy) может обеспечить защиту от снижения, отказываясь от части потенциальной прибыли при росте, не расходуя стабильные активы. Успешные проекты структурируют свои казны, разделяя операционные резервы (в стабильных активах) на покрытие расходов и долгосрочные крипто-позиции, применяя хеджирование, чтобы сохранить операционную устойчивость в условиях медвежьего рынка.

marsbit5 мин. назад

Руководитель рынков GSR: Почти 70% казначейств DAO держат ставку на свои собственные токены. Когда бычий рынок закончится, это будет тройной удар

marsbit5 мин. назад

План создания казначейства для токенов CRO на $6,4 млрд от Trump Media Group сорвался

Год спустя после громкого анонса о создании публичной казначейской компании для накопления CRO на сумму 6,4 млрд долларов, Trump Media Group (DJT), криптобиржа Crypto.com и SPAC-компания Yorkville официально прекратили сотрудничество. Также были заморожены планы по запуску рынка предсказаний и предоставлению услуг кастодиана для ETF. Сделка, анонсированная в августе 2025 года, так и не была реализована. Планировалось создать компанию, которая накопит около 63 млрд токенов CRO, но процесс требовал одобрения SEC и не был завершён. Единственной выполненной частью остаётся отдельная сделка, по которой DJT купила CRO на 105 млн долларов, а Crypto.com приобрела акции DJT на 50 млн. Сотрудничество изначально развивалось на фоне политического сближения: Crypto.com делала крупные пожертвования в поддержку Дональда Трампа. В марте 2025 года SEC закрыла расследование в отношении биржи. Это вызвало вопросы о возможном конфликте интересов. Гендиректор Crypto.com Крис Марсалек заявил, что решение о прекращении сотрудничества связано с неблагоприятными рыночными условиями. За год цена CRO упала примерно на 70%, а Bitcoin снизился почти вдвое с пиков 2025 года. Интерес инвесторов к публичным компаниям, накапливающим криптовалюты, ослаб. Тем временем Trump Media Group меняет стратегию. В декабре 2025 года компания объявила о слиянии с предприятием в области термоядерного синтеза TAE Technologies с оценкой в 6 млрд долларов, смещая фокус с криптовалют на чистую энергию.

marsbit6 мин. назад

План создания казначейства для токенов CRO на $6,4 млрд от Trump Media Group сорвался

marsbit6 мин. назад

Tiger Research: Серый рынок предсказательных рынков в Азии на $43 млн

Исследование Tiger Research анализирует состояние рынков предсказаний в Азии, где отсутствие нормативной базы создает «серую зону» на сумму 43 млн долларов. В отличие от Запада (США, Великобритания), где эти рынки регулируются через существующие рамки (деривативы или закон об азартных играх), в Азии нет ни универсальных лицензий, ни открытого определения финансовых продуктов. Это приводит к оттоку ликвидности на офшорные платформы без налогообложения и защиты потребителей. Ключевые проблемы: в Южной Корее и Японии правовые системы (закрытые перечни активов, монополия государства на азартные игры) не позволяют классифицировать рынки предсказаний. Объемы торгов растут (например, 52 млн долларов на выборах в Южной Корее в 2026 году), но остаются вне регулирования. В статье предлагаются три возможных пути регулирования: через законы об азартных играх, через финансовое законодательство о деривативах или создание отдельной правовой категории. Для реализации любого сценария необходим публичный диалог и формирование консенсуса относительно ценности и правил работы рынков предсказаний в Азии.

marsbit15 мин. назад

Tiger Research: Серый рынок предсказательных рынков в Азии на $43 млн

marsbit15 мин. назад

Бизнес на золоте сингапурского розничного гиганта: ежемесячные продажи золотых украшений в 500 кг без ставок на цену золота. Золотой лизинг вдохновляет на дизайн доходов для RWA в блокчейне

Сингапурский розничный гигант Mustafa Centre продаёт около 500 кг золотых украшений в месяц, имея запас почти в тонну золота на сумму свыше $100 млн, но не подвергается рискам от колебаний цены на золото. Секрет в вековой практике золотого лизинга: компания ежедневно восполняет проданный объём, сохраняя запас постоянным и зарабатывая только на торговой наценке. Это создаёт устойчивый, неспекулятивный спрос на аренду физического золота для финансирования операций без блокировки капитала. Соответствующее предложение исходит от институциональных игроков, таких как токенизированный фонд MG 999 на платформе Libeara, который предоставляет золото в лизинг под залог. Протоколы thUSD и thGOLD соединяют этот традиционный рыночный механизм с криптосферой, направляя доход от лизинга золота держателям токенов. Таким образом, реальная экономическая активность (продажа ювелирных изделий) генерирует "реальный доход" для децентрализованных финансов, демонстрируя практическую модель для RWA.

marsbit26 мин. назад

Бизнес на золоте сингапурского розничного гиганта: ежемесячные продажи золотых украшений в 500 кг без ставок на цену золота. Золотой лизинг вдохновляет на дизайн доходов для RWA в блокчейне

marsbit26 мин. назад

Кристофер Нолан назвал ИИ троянским конём Голливуда

Крупнейшие студии (Netflix, Google DeepMind, Amazon) активно внедряют ИИ в кинопроизводство, что вызывает сопротивление творческих гильдий. Режиссёр Кристофер Нолан назвал ИИ «прозрачным троянским конём», подчёркивая видимые, но игнорируемые риски. Он принципиально отказался от CGI в своём новом фильме «Одиссея», снятом на плёнку. Netflix, купив компанию InterPositive, использует генеративный ИИ в сотнях проектов для удешевления и ускорения постпродакшна. Google DeepMind и Amazon также инвестируют в разработку ИИ-инструментов для индустрии. Однако массовое использование ИИ, особенно на примере китайских микродрам, грозит потоками низкокачественного, шаблонного контента с техническими артефактами. Лишь менее 0,5% таких работ становятся хитами. Внедрение ИИ происходит на фоне трудовых споров: новое соглашение SAG-AFTRA ужесточает правила использования цифровых копий актёров. Как и в 1990-е с приходом CGI, технология не заменяет ремесло полностью, а формирует новый гибридный рынок, где скорость внедрения зависит от баланса сил между студиями и гильдиями.

cryptonews.ru31 мин. назад

Кристофер Нолан назвал ИИ троянским конём Голливуда

cryptonews.ru31 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

2.0k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片