Eileen 10月14日，诺贝尔化学奖得主David Baker团队连发两篇《Nature》，称AI能从头设计蛋白酶；9月以来，Claude、Gemini 4也接连宣称可发现、设计新酶。以酶为关键工具的合成生物，因此重新受到关注。
合成生物五年前曾是热门赛道，此后一批企业倒在中试和商业化环节，资本退潮。森瑞斯创始人罗小舟说，今年行业有回暖，但不会回到2021年，动力主要来自AI和“十五五”政策。上一轮出清让部分项目估值回落，一些投资人已重新关注。
研发端，AI的作用已经显现。欣贝莱CTO刘华涛介绍，乳果糖项目中，团队用AI从三万多条酶序列中筛出一百条合成，湿实验验证约二十条有催化活性；多轮迭代后最好的突变体活性提高约5倍、稳定性提升约3倍，从野生型酶到工业酶用时3个月，对比盲筛研发周期缩短约80%。森瑞斯的角鲨烯项目则用AI综合产量、酶表达量等数据，判断哪一环节拖了后腿。
从实验室走向工厂更难。欣贝莱的达泊西汀中间体项目放大时，工厂设备转速较低，无法像小试那样高速离心破乳；团队从工艺约束倒推，借AI提高酶对有机溶剂的耐受性，改为非水相催化，解决乳化与分离难题。百仑生物AI技术负责人罗洪振说，罐体放大后溶氧、pH和底物浓度存在差异，中试和量产的变量多，像“黑箱”。罗小舟提到，把生产批报交给AI分析，它判断某阀门可能有问题，检查后发现偏差约10%。
英诺科创基金执行董事李英杰以“六边形战士”为考察标准：菌株与代谢通路设计、关键酶研发、放大生产经验、选品市场规模都要过关。10月12日至13日，2026生物制造大赛前沿技术赛道复赛在北京举行，项目“AI含量”普遍升高；今年获数亿元级融资的微元合成、天鹜科技、利德健康，也均将部分募资投向AI。
