AI 這次沒有停在序列預測。研究團隊把模型寫出的 DNA 合成出來，放進實驗系統，最後得到 16 種能複製、能感染大腸桿菌的噬菌體。
成果 8 月 6 日登上 Science，Stanford 同日發布機構稿。它容易被簡化成「AI 造病毒」，但更準確的說法是：研究者在最小、最熟悉的一類細菌病毒上，證明完整基因組設計可以通過實驗功能驗證。
近300個設計，16個成功
研究對象是 ΦX174，只有 5,386 個核苷酸、編碼 11 個基因。Evo 2 訓練過超過 200 萬個噬菌體基因組，團隊再用 14,466 條 Microviridae 序列微調。
團隊篩選大量輸出，合成近 300 個基因組。通過驗證的 16 個樣本，相對最近天然基因組帶有 67 到 392 個新突變，其中 13 個含有自然序列庫未見的突變組合。
組合能力帶來價值，也帶來風險
Arc 提到，Evo-Φ36 把遠緣 G4 噬菌體的 J 蛋白包進 ΦX174 樣顆粒裡。這表示模型給出的不是單點改造，而是一組能互相補償的 DNA 變動。
“The ability to compose viral genomes using generative AI now exists; the governance to safely steer it does not.”
這句評論的重點很清楚：生成式 AI 編寫病毒基因組的能力已經出現，能安全引導它的治理還沒跟上。
醫療想像和治理抓手
Arc 說，AI 設計噬菌體組合在 1 到 5 輪傳代內克服了 3 株 ΦX174 抗性 E. coli，單獨 ΦX174 則失敗。這讓耐藥菌治療有了新的候選生成方式。
同時，實驗使用非致病宿主，並排除了人類、動物和植物病毒訓練資料。治理不能只靠模型拒答，DNA 合成篩查、研究審查與實驗室生物安全都要接上。
參考來源：Science、Stanford Report、Arc Institute、The Guardian、Axios、CocoLoop；核驗 Science 論文節點、Evo 2 訓練與微調口徑、近 300 個合成設計、16 個功能噬菌體、67 到 392 個突變、1 到 5 輪傳代克服抗性、生物安全限定與治理評論。