Bioptimus 的 7,600 萬美元豪賭：一個適用於整個生物學的基礎模型，先開源

這家總部位於巴黎的新創公司，以多模態生物數據（病理切片、基因組學、臨床紀錄）訓練大型 AI 基礎模型，以加速診斷與藥物研發，並向製藥公司與研究人員銷售模型使用權。

賭的是生物學將成為下一個基礎模型領域：一個以醫院病患數據訓練的多模態模型，可以模擬疾病、預測結果並加速藥物研發。

3,500 萬美元種子輪（2024 年 2 月，由 Sofinnova Partners 領投，Bpifrance、Cathay Innovation、Xavier Niel 與 Owkin 參與），隨後是 4,100 萬美元 A 輪（2025 年 1 月，由 Cathay Innovation 領投）——總計 7,600 萬美元。

Bioptimus 於 2024 年 2 月 20 日在巴黎結束隱身模式，作為法國生技獨角獸 Owkin 的分拆公司，由 Owkin 研發長 Jean-Philippe Vert 與前 Google 及 DeepMind 研究人員（包括技術長 Rodolphe Jenatton）共同創立。它募得由 Sofinnova Partners 領投的 3,500 萬美元種子輪，簽署 AWS 運算合作協議，並著手以 Owkin 來自頂尖學術醫院的多模態病患數據，訓練一個生物學基礎模型。

2024 年 7 月，即推出後不到五個月，Bioptimus 發布了 H-Optimus-0，這是全球最大的開源病理學基礎模型——11 億參數，以超過 50 萬張組織病理學切片訓練——並宣稱在從偵測癌細胞到腫瘤生物標記等診斷任務上達到最先進的成果。2025 年 1 月，它募得由 Cathay Innovation 領投的 4,100 萬美元 A 輪（Sofinnova、Bpifrance、Andera、Hitachi Ventures、Boom Capital、Pomifer、Sunrise 及天使投資人參與），使總募資額達到 7,600 萬美元，並表示正準備一個涵蓋整個生物學範疇的多模態模型。

這個賭注的前提是：生物學將追隨文字與影像，成為一個大模型勝過許多小模型的領域——一個「生物學的 GPT」。

Owkin 累積的醫院數據是護城河：敏感的臨床數據並非公開，因此競爭對手無法輕易複製訓練集。

先開源 H-Optimus-0 建立了科學可信度與採用率，在商業推進之前先將研究人員轉化為使用者。

從 Owkin 分拆是合理的，因為基礎模型需要自己的資金、運算與數據策略——一個「純粹玩家」可以行動得更快。

獨家的多模態數據可以成為護城河：Owkin 的醫院網絡讓一家種子階段的新創公司得以訓練對手無法訓練的模型，而先開源第一個模型則在商業提案之前建立了可信度。

截至 2026 年 8 月，Bioptimus 仍為未上市公司，已募得 7,600 萬美元，且無進一步融資輪的公開報導。其網站指出，其模型獲前 20 大製藥公司中的 16 家及 1,000 多個機構信賴，模型總下載量達 1,184,533 次，並有 100 多篇論文使用其模型發表。它已超越病理學的最初灘頭堡，推出 M-Optimus，將組織學、空間轉錄組學與基因組學整合於單一架構中，並推出 STELA，一個多機構數據引擎，用於跨地域生成具深度剖析、臨床連結的病患數據。