对于像特雷 · 艾德克这样的科学家来说，这一前景既令人振奋，又显得不够全面。艾德克在美国卫生与 公众服务部（ U.S. Department of Health and Human Services ）下属的健康高级研究计划署（ Advanced Research Projects Agency for Health ， ARPA-H ）负责一个精准肿瘤学项目。 他对《财富》杂志表示："我们完全有可能在未来八年内，借助 AI 和大数据在抗击癌症方面取得巨大进 展。但单靠 AI 本身解决不了癌症问题。" 真正的瓶颈：数据，而非算力 尽管 Lux 和 Discovery 性能强大，但没有"燃料"也无法学习。艾德克认为，该领域最大的挑战在于整合 多模态数据 —— 从基因序列到组织切片，再到身体影像 —— 这些数据对于预测患者对治疗的反应至关 重要。 他将癌症研究的数据短缺与其他 AI 领域进行了对比。像 ChatGPT 这样的大语言模型（ LLM ）拥有互 联网数据；像 Waymo 这样的自动驾驶汽车拥有数百万小时的道路行驶记录。相比之下，癌症研究只能 获取医院能够且愿意共享的数据 美国政府正投入 10 亿美元，押 ...