根据Lex Fridman与Michael Levin（@drmichaellevin）的对话，最新的生物智能研究正推动人工智能领域的新变革，带来实际商业机会（来源：Lex Fridman X平台，2025年11月30日）。Levin介绍了像Xenobots和Anthrobots这样的实验室生命体，展示了自然界的涌现行为如何启发AI算法与架构创新。对话涵盖了智能、记忆、意识等主题，强调仿生机器人、合成生物学和自适应AI模型等领域的广阔市场前景。此外，异构和外星智能的探索也预示着AI驱动的生命科学工具和研究平台将有巨大成长空间。

据DeepLearning.AI报道，研究人员利用经过DNA训练的AI模型，成功设计出针对大肠杆菌（包括耐药菌株）的新型噬菌体（来源：DeepLearning.AI）。从11,000个AI生成的基因组候选中筛选出302个，并在实验室中成功合成了285个。多种新噬菌体在实验中表现出比传统噬菌体更强的杀灭耐药大肠杆菌能力或更高的增殖效率。这一进展展示了AI在药物研发和合成生物学领域的巨大商业机会，为应对全球抗生素耐药性问题提供了高效解决方案（来源：DeepLearning.AI，《The Batch》）。