華大基因接入DeepSeek:檢測價值再開發,AI助力之下業績能否實現突圍?
- 编辑:一網打盡網 - 67華大基因接入DeepSeek:檢測價值再開發,AI助力之下業績能否實現突圍?
炒股就看,權威,專業,及時,全麵,助您挖掘潛力主題機會!
在當今科技飛速發展的時代,AI技術正深刻改變著各行各業,基因檢測領域也不例外。
近日,作為基因檢測行業的領軍企業之一,深圳股份有限公司(300676.SZ,以下簡稱:華大基因)高管團隊采用線上電話會議的形式,針對新興的人工智能技術,尤其是最近廣受關注的DeepSeek(深度求索)技術與公司業務融合的話題,與百餘名投資者代表進行了交流,向外界展示了華大基因在AI 領域的探索,以及對未來的展望。

華大基因的AI實踐似乎預示著一個根本性改變,即生命科學正在從“實驗驅動”邁向“計算驅動”。借助DeepSeek等強大AI工具,檢測專家們不僅提升了數據解析效率,更重要的是創造了“數據產生數據”的新範式。每個基因檢測結果都在訓練更強大的模型,而更精準的模型又在推動更廣泛的檢測普及。
檢測價值再開發,重塑診斷範式、助力臨床決策
在該次投資者交流會中,華大基因首次披露,其GBIALL(生成式生物智能範式)計劃已建立覆蓋“數據生產-算法訓練-臨床驗證”的完整閉環。這種閉環的顛覆性在於,通過全國產化測序平台,公司每年自主生成大量高質量原始數據,GeneT(基因檢測多模態大模型)將其轉化為結構化知識,並通過ChatGeneT(麵向公眾的基因組谘詢係統)平台實現商業閉環。

眾所周知,高質量數據集的獲取量和獲取成本對於模型訓練的性價比具有舉足輕重的影響,華大基因這種模式打破了傳統基因企業依賴第三方測序儀和數據平台的困境。DeepSeek-V3及DeepSeek-R1的技術優化,有望使得數據清洗成本大幅下降。
數據清洗成本的主要影響因素包括原始數據的質量與複雜性,存儲、索引和計算的資源消耗,人力、工具的投入,以及流程迭代成本。DeepSeek首當其衝的革命在算法效率方麵,從“暴力計算”進化到了“智能篩選”,進而計算資源得以降維,其推理成本僅為$0.55/百萬tokens,較傳統模型降低98%,在千節點集群中實現近乎線性的計算擴展,處理PB 級數據的能耗降低70%。
更具戰略意義的是,華大基因正在將10多年積累的百萬病例數據轉化為可自我進化的“數據-算法”棘輪——這可能是全球首個實現基因組數據全鏈條自主可控的案例。
在基因檢測行業,華大基因的主要競爭對手包括、、安諾優達等。華大基因的優勢在於其擁有大規模、高質量的數據積累,為AI 模型的訓練提供了堅實基礎;其在AI技術應用方麵處於行業領先地位,有望率先實現從數據積累到臨床應用的全流程智能化。而先發劣勢同樣不可忽視,由於AI技術固有的複雜性和不確定性,華大基因可能會麵臨更高的經濟成本和技術門檻,而隨著其他企業也在不斷加大研發投入,市場競爭依然激烈,華大基因在數據使用方麵具有優勢到底能持續多久也是未知數。
關於GeneT 模型的原理,華大基因透露其AI係統已實現“規則排除+專家分析”的雙軌決策機製。這標誌著基因診斷從人工主導轉向人機協同。
這種變革的直接效益是臨床診斷效率大幅提升,顯著降低解讀成本,但更深層的影響在於,使用AI幫助一些難以被現有經驗診斷的患者,挖掘潛在的基因突變共性,發現現有數據庫未收錄的突變位點,這甚至可能在某些複雜領域顛覆了傳統“數據庫驅動診斷”的被動模式。
此外,華大基因還強調,公司正推動基因組與轉錄組、蛋白組、代謝組等多維度數據的融合。該技術這背後可能推進AI 檢測準確度的質變。
在多癌早篩領域,檢測血液中的ctDNA(循環腫瘤基因)分子數量是一個關鍵挑戰。ctDNA在早期癌症患者血液中的含量通常很低,AI通過分析血液中ctDNA分子結合蛋白標誌物的波動,有望顯著提高早期癌症檢出率。目前全球較先進的是牛津大學的研究團隊開發的多模態檢測方法,但也僅能在0.7%的ctDNA 含量下保持較高的檢測靈敏度。

不過值得警惕的是,多組學整合也帶來“維度災難”,基因組數據本身就有約30億堿基對,而代謝組數據的維度可以達到106甚至更高,這種高維度數據會導致模型複雜度增加,計算成本上升,同時也增加了模型overfitting(過度擬合)的風險。而且高維度數據使得模型的決策過程難以直觀理解,這對於模型的臨床應用和監管審批都帶來了困難。
測序降價已成事實,AI助力之下業績突圍?
此外,麵對測序成本持續下降的挑戰,華大基因給出的解決方案也具有建設性。通過NovaSeqX(測序係統)平台,以及“短讀長+長讀長”的技術混搭,有望在保證99.9%檢測精度的前提下,將WGS(全基因組測序)成本控製在200美元以內。

再利用DeepSeek係列的開源模型,進行本地化部署,有望在降低數據解讀成本的同時,提升整體基因檢測效能。而商業上,有了全基因組技術的加持,有望更高效開發個體化治療方案,為用戶提供終身動態健康預測,擴展公司的業務深度。
這種轉型也有望催生新的盈利模式。在部分市場,華大基因可以效仿360安全雲試點“硬件免費+數據服務訂閱”模式,較傳統設備銷售模式,可能顯著提升單客戶的生命周期價值。但這種激進的SaaS(軟件運營服務)化轉型,也可能對其臨床驗證體係和合規能力提出空前挑戰。
從經營來看,2024年度業績預告中,華大基因的財務形勢嚴峻數據慘淡,歸母淨利潤虧損7.5億至9.2億元,而去年同期為盈利9290萬元,同比下降約900%,這表明公司在短期內仍麵臨嚴峻的業績壓力。

華大基因近年來的業績受到疫情後市場環境變化和業務結構調整的影響而大幅波動。測序業務作為公司的核心業務,其增長對公司整體業績的穩定將起到重要作用。華大基因如今與DeepSeek嫁接,是公司在AI技術應用方麵的重要布局,未來或有望通過提升檢測效率、拓展業務領域、挖掘數據價值等方式,推動公司業績實現再度增長。
但在展現技術雄心的同時,華大基因在使用AI 技術時也需要注意一些隱患。比如雖然AI技術有望顯著提高臨床診斷的效率和準確率,但萬一AI出現臨床診斷失誤時,如何認定責任,如何調解醫療糾紛,也恐成為難題。