AI医疗在蛋白质设计领域的国产替代已取得实质性进展，但国产大模型在基础架构层面仍依赖海外开源模型，差异化优势主要体现在自主数据积累与特定场景优化上。
以蛋白质设计为例，上海交大洪亮教授团队利用深海蛋白（耐高温）数据，训练基于GPT类大模型的人工智能，成功设计出具备耐高温特性的目标蛋白。这表明，国产AI在特定应用场景下，已能借助海外开源大模型实现高效蛋白质设计，但底层基础模型（如GPT）本身仍源自海外。
国产基础大模型的能力对比
目前，国内已有多款基础大模型布局AI医疗领域，包括百度文心、阿里通义以及中科院研发的蛋白质专用大模型。这些模型在通用能力上持续进步，但在蛋白质设计的专业任务中，尚未有公开证据表明国产基础模型已全面超越或完全替代海外模型。国产模型的优势更多体现在对中文语料、本土行业数据的理解，以及定制化服务上。
数据差异化优势
国产替代的关键突破口在于数据。洪亮团队使用的深海蛋白数据，是典型的“独特数据”案例——这类数据来源于中国海洋科研资源，海外模型难以直接获取。通过积累和标注这类高质量、稀缺的行业数据（如深海微生物、特殊环境酶等），国产AI可以在蛋白质稳定性、耐热性等性能优化上形成差异化能力。官方资料指出，AI在蛋白质设计上已“完全碾压人类”，而数据质量直接决定模型效果，因此自主数据有望成为国产替代的核心护城河。
常见问题
国产大模型能否完全摆脱对海外基础模型的依赖？
目前不能。国产基础大模型（如文心、通义）在通用任务上表现优异，但在蛋白质设计这类专业领域，多数高效率方案仍基于海外开源模型（如GPT）。摆脱依赖需要更长时间的基础模型训练与数据积累。
国产AI在蛋白质设计上相比海外有哪些独特优势？
主要优势在于数据。国产团队可获取独特的本土科研数据（如深海蛋白、特殊环境酶），这些数据海外模型难以接触。利用这些数据微调模型，可在特定性能（如耐高温）上实现更优设计。
AI药物研发整体国产替代进展如何？
整体仍处早期。官方资料指出，AI在药物发现上的作用“局限在速度和成本上，而不是决策的质量”，且面临“数据、算法和专业人才方面的挑战”。国产替代在蛋白质设计等细分领域进展较快，但全面替代仍需算法、算力和行业数据积累。