作者：佐爺
大模型的黑箱讓人抓狂，區塊鏈希望讓透明的白盒子發生在科學研究上。
1943 年，量子態的喵主人薛定諤在都柏林進行了一場高難度演講，從統計物理學的角度論證原子、生命和細胞的關係，彼時，大洋彼岸的少年沃森只有15 歲，只不過已經是芝加哥大學新生。
沃森在讀到薛丁格演講後成書的《生命是什麼》，確定遺傳學將是自己的終身志向。
十年後，當已經取得博士學位的華生提出DNA 的雙螺旋結構時，25 歲的年輕人已經提前鎖定諾貝爾獎。
嫁接、克隆到基因編輯
我家門前有兩棵樹，一棵是棗樹，另一棵也是棗樹。
上過國中的人類都知道，基因是DNA 的訊息片段，如同程式碼中的「函數體」，是最基本的功能實現，而DNA 就像是實例模組，RNA 就像是路由和通訊功能，將基因訊息傳導給特定物件。
沃森發現了DNA 的結構，但是人類不知道如何利用，這就像我們知道量子態的貓，但是貓好找，量子通訊還要熬很多年。
至少沃森比薛丁格幸運，2012 年夏彭蒂耶（Emmanuelle Charpentier）和道德納（Jennifer Doudna）發現了CRISPR 序列和Cas 蛋白可以組合，透過人為切斷特定序列，並插入自身想要的資訊片段，最後利用人體修復機制，在不知不覺間完成移花接木。
真的很像園藝剪枝，從肉眼可見的枝幹相互對接，在不明白生物機理的作用下，也可知道不同植物間的匹配關係——只需要不斷的實驗即可。
實驗可以繼續，克隆也是如此，細胞核和細胞質也可以分離和「對接」，在不斷的試驗下，克隆可以實現同分異構體的奇妙效果，一如《生命是什麼》中所言。
基因編輯並不神秘，克隆的進一步，從尺寸上的進一步微觀化，就像原子視角的生命不過是熱運動的最終冷寂的不可逆過程，如同時間，或許可以伸展、壓縮，但是永遠不可逆。
人類可以嫁接果樹，人類可以複製動物，那麼人類可以編輯人類嗎？
2018 年，瘋狂科學家賀建奎成為了夏娃或那條蛇，對一對患有雙胞胎胚胎進行基因編輯，而他們的父母患有愛滋病，人類就此打開潘多拉的魔盒，克隆動物可以人道銷毀，基因編輯的人類還是人類嗎？
圖說：CRISPR-Cas9 工作原理，圖片來源：@zuoyeweb3
但基因層面的深入，對於某個人群有致命誘惑——長壽，找到影響壽命的基因片段，像金將軍的黑客一樣，將其數值從100 修改至♾️，哪怕只能加個0 也足夠了。
2023 年，Paradigm 共同創辦人Fred Ehrsam 決定離開加密產業，成立生物科研公司Nudge，剛好，Fred 還是Coinbase 聯合創辦人，2017 年公司上市後轉入加密VC。
也是在2017 年，Paul Kohlhaas 進入Consensys 擔任BD 主管，但是一年後便離職創業，為什麼不拿區塊鏈做點更有意思的事？
例如搞科研，2018 年Molecule 成立，這是較早一批探索區塊鏈和科研，尤其是生物研究的結合，與此同時，Alpha Go 的母公司DeepMind 的生命科研模型AlphaFold 已經在2016 年發布，並且顯示出其在蛋白質結構觀測領域的威力。
2020 年，AlphaFold2 成功解決蛋白質折疊問題，25 歲的沃森預定了諾獎，這次4 歲的Alphaflod2 也預定了2024 年的50% 諾貝爾化學獎。
Fred 2023 轉行年甚至不算早，早在2020 年，Coinbase 另一位創辦人Armstrong 已經發起成立ResearchHub，用以將大學——論文——基金的體制化研究流程分解，引入激勵機制，讓大學主導職稱，論文出版商獲利，基金申請拿捏三座大山從學者頭上搬去。
尤其是，學者向出版商的投稿論文費用自擔，但是出版商為其選定的審議人往往是無償勞動，只有出版商在中間賺差價。
一切要素都湊齊，AI、科學研究和論文都在向生命科學匯集，21 世紀果然是生物的世紀。
幣圈送長生，先求不死藥
去中心化科研(DeSci) 是打著生命科學研究的醫藥研發。
DeSci 是AI4Sci 運動的幣圈改造版，但高度聚焦於AI、生命科學和新藥研發上，也許中間還走過Meme 化的“彎路”，還記得Paul Kohlhaas 的Molecule 嗎，2022 年甚至得到Balaji 的投資，沒人能拒絕長壽誘惑。
再進一步，2022 年Paul Kohlhaas 成立Bio Protocol，開始研發能讓幣圈大佬活的更長的產品，其下分多個子DAO，兼顧從男性頭到尾，人生各方面的科學奧妙。
2024 年，「重生」後的CZ 和Vitalik 一起出現在曼谷DeSci Day 上，那時的小V 現在的V 神也向年長的CZ 推薦了Bio Protocol 旗下Vita DAO 的補劑VD001。
然後，Bio 成功得到CZ 旗下YZi 投資，代幣順利也走向幣安，並且Paul Kohlhaas 挺會整活，還跟上時代做了模仿PumpFun 的Pump Scicence，Meme 加科學研究有沒有搞頭？
但是，Bio 衝高之後，便是交付結果的不滿意，在傳統科學研究領域，一款新藥的研發動輒上10 億美元，耗費數年甚至數十年的時間，而Bio 的二級市場等不了五分鐘，拿了錢不拉盤，真去搞科研就是原罪。
故事還沒結束，因為Agent 浪潮來了，AI Agent 真的有望改變科研的效率，更好玩的是ResearchHub 在2025 年2 月獲得Boost 200 萬美元投資，DeSci 的Agent 發文也有人審稿了。
2025 年8 月，Bio Protocol 發表V2 計劃，打造全新的Launchpad、BioXP 積分計劃，以及BioAgents，用的還是ElizaOS 打造，再一次緊跟時代。
短短7 天內，已經有超過1 億枚BIO 質押，不過8 月7 號一天湧入8,000 萬枚，所以數據多少還是存在一些問題，除此之外，V2 計畫設計的經濟學更為合理。
小市值避免拋壓，鼓勵持續對專案贊助。
圖說：$BIO 質押數據，圖片來源：@cl2pp
不過，Bio Protocol 代表的DeSci 比AI4Sci 的進度慢，AlphaFold 已在2021 年開源資料庫，迄今只為已公佈2 億個蛋白質結構，基本上涵蓋已知物種。
深感進度落後，Bio Protocol 一直希望美國藥監局FDA 發表或整合大型醫藥公司累積的數據，用來加速開源科學研究。
除此之外，Bio V2 預計會在阿聯酋推動多款新藥上市，將傳統的研發流程極大縮短，而中東寬鬆的人體實驗限制也會讓生命科研的速度提升，只不過是賀建奎還是沃森那就不得而知了。
結語
GPT-5 效果令人失望，但在細分領域，例如醫學、科研領域，我們還能靜待Scaling Law 花開，這些高價值領域的數據潛力還未被徹底挖掘，一旦有所進步，反而會給人類認知帶來巨大提升。
也在生命科研領域，矽谷的Colossal 復活古生物計畫一直在推進，用的也是CRISPR-Cas9 技術，例如將猛獁象和老鼠結合而來的「長毛鼠」，遠古巨狼培育的純白巨大恐狼。
也許有一天，人類會進化，也有有一天，人類會滅亡。
