Aureka Biotechnologies 完成 1 亿美元 B 轮融资，押注用于药物发现的生物世界模型

Aureka Biotechnologies 完成 1 亿美元 B 轮融资，继续建设面向药物发现的“生物世界模型”

Aureka Biotechnologies 宣布完成 1 亿美元 B 轮融资。公司表示，本轮融资由 Granite Asia 独家支持首笔 tranche，随后又由一位未具名战略投资者领投后续 tranche，HighLight Capital（HLC）以及现有股东 MPCi、NRL Capital 也参与其中。至此，Aureka 的累计融资额已接近 2 亿美元。

资金将投向哪些方向

根据公司披露，这笔资金将主要用于推进下一代 biological foundation models 的研究和大规模训练，进一步强化在从头分子设计、生物结构建模和功能预测等核心任务上的表现。

同时，公司还将升级其 Lab-in-the-Loop 实验反馈引擎，强化模型与其自有单细胞功能筛选、高通量实验验证和药物开发平台之间的闭环。

公司想做的不只是“提效”，而是构建生物世界模型

Aureka 表示，在其闭环、AI-native 的研发基础设施已经搭建完成后，当前的重点是进一步增强这套体系的“智能核心”，也就是 foundation models 本身。

公司把自己的思路描述为：把大规模预训练、项目级后训练、AI 智能体，以及可在规模化条件下运行的实验系统，整合为面向生命科学的 AI for Science 基础设施。按照这一逻辑，模型不只是解决药物发现中的单一子任务，而是试图学习生物学规律，从而实现对复杂生物系统的理解、生成、预测和干预。

文章特别强调，随着 foundation models 与自动化研发不断融合，Aureka 正从“用 AI 提高药物发现效率”转向“用 AI 建模生命系统”。

Closed-loop 基础设施如何运作

Aureka 成立于 2023 年，自称是一家 AI-native TechBio 公司。其核心是一套围绕 biological foundation models 构建的 closed-loop 基础设施，把 AI 模型、智能体、数字生物学和实验平台结合起来，试图从头到尾重构药物发现流程。

公司认为，生物学问题并不能只靠计算解决，持续提升大模型能力不仅依赖算力、算法和架构，也依赖能够真实反映分子功能的高质量实验数据，以及一个能够不断验证模型假设、纠正偏差并把结果反馈回模型的实验系统。

因此，Aureka 把 Lab-in-the-Loop 视作模型开发中的核心基础设施。整个系统从分子生成开始，延伸到实验设计、功能验证、模型后训练，再进入候选物开发，形成一个持续迭代的回路。

在这一体系里，实验室不再只是模型输出后的“验证环节”，而成为模型学习和改进的一部分。模型先提出可实验验证的分子设计和科学假设，实验平台再产出高质量功能数据，这些数据继续回流到基础模型和项目模型中，进入下一轮设计和验证。

核心模型 AuraIDE 与开放版本 OpenDDE

这套基础设施催生了 Aureka 自研的 biological foundation model，名为 AuraIDE。公司称，该模型在大规模专有蛋白共进化数据上训练而成，试图学习蛋白序列、结构、进化与功能之间的关系。

按照官方表述，AuraIDE 在生物分子结构预测和从头分子设计方面已跻身领先者行列。它并不是一个单用途算法，而是可通过任务适配和项目级后训练迁移到多个药物发现项目中，能力覆盖蛋白结构建模、分子生成、生物分子相互作用建模、功能预测，以及复杂约束条件下的多目标优化。

公司还提到，AuraIDE 的开源版本 OpenDDE，在第三方独立评测中已位列全球领先的开源生物分子模型之列。

管理层表态

Aureka 创始人兼首席执行官 Weian Zhao 表示，当领先的 biological foundation models 真正与可规模化运行的研发基础设施结合时，团队就不再只是让药物发现中的某一个步骤更高效，而是在建设下一代药物发现引擎，一套能够理解、生成和预测生物系统的引擎。

他认为，这也是 Aureka 向“生物世界模型”迈出的关键一步。