
OpenAI 推出 Rosalind Academic Plan,向符合条件的学术实验室免费提供最多 30 个席位、最长 12 个月的 GPT-Rosalind 及 Rosalind Workbench 访问权限,用于生命科学发现,研究数据默认不用于训练模型。
2026 年 10 月,OpenAI 宣布推出 Rosalind Academic Plan(罗莎琳德学术计划),向符合条件的学术实验室免费开放其生命科学专用模型 GPT-Rosalind 及配套的 Rosalind Workbench(罗莎琳德工作台)。这一举措被业内视为 OpenAI 在科研垂直领域深化布局的重要信号,也再次将「AI for Science」推向公众视野。
与通用大模型不同,GPT-Rosalind 是 OpenAI 专为生命科学场景打造的推理模型。它并非简单地在通用模型上叠加生物知识库,而是将前沿推理能力与 Rosalind Workbench 的工具编排能力结合,覆盖药物化学、基因组学、湿实验辅助等多个科研环节。
根据 OpenAI 官方说明,符合条件的实验室可获得最多 30 个 Business Standard 席位,免费使用最长 12 个月,并可在通过可信访问审批后调用 GPT-Rosalind。值得注意的是,学术计划中共享的研究数据默认不用于训练 OpenAI 的模型,这对数据敏感的科研机构而言是一个关键承诺。
学术研究是许多重大突破的源头。从 人类基因组计划 奠定现代基因组学基础,到细菌免疫系统研究催生 CRISPR-Cas9 基因编辑技术,再到数十年 mRNA 基础研究支撑起新冠疫苗的快速开发——这些案例都说明,今天依赖的许多技术,最初都来自实验室里看似「无用」的好奇心驱动研究。
OpenAI 在公告中明确将「加速科学发现」视为其确保通用人工智能造福全人类的使命核心。通过学术计划,OpenAI 希望让更多实验室将科学家的专业判断与 AI 的专用推理能力结合,从而缩短从假设到验证的周期。
在计划正式公布前,已有多个知名学术实验室参与了 GPT-Rosalind 的早期探索。
加州大学旧金山分校(UCSF)的 Zhao Lab 利用该模型快速收集药物的理化参数,并结合 PubChem 与 NCBI 工具,在十种药物之间进行跨化合物分析,帮助区分预测值与实验测量值。
Bourdenx Lab 的 Mathieu Bourdenx 博士则表示,他在文献调研、实验优化和计算方法改进中广泛使用 GPT 系列模型,认为 AI 让他的研究迭代速度显著加快,也留出了更多空间去探索和创造性思考。
斯坦福大学与 Arc Institute 的 Brian Hie 博士指出,Rosalind 不仅能改进当前的发现与设计任务,还能在更大规模上应用这些能力,同时为生物研究者提供有价值的洞察。
这些反馈指向一个共同趋势:AI 正在从「辅助工具」转变为科研流程中的「协作伙伴」。
GPT-Rosalind 的应用场景相当广泛,官方列举的方向包括:
在 OpenAI 推进 GPT-Rosalind 学术计划的同时,国内科技企业也在积极布局 AI for Science。百度文心一言、阿里通义千问、DeepSeek、字节豆包、月之暗面 Kimi、智谱 GLM、科大讯飞星火等模型,均已推出面向科研场景的能力或合作计划。
与 GPT-Rosalind 专注生命科学不同,国内模型更多采取「通用能力+行业插件」的路径。例如,部分平台已支持文献解析、实验方案生成、蛋白质结构预测辅助等功能。差异在于,OpenAI 通过专用模型和可信访问机制,试图在敏感科研数据与模型能力之间建立更严格的边界;而国内厂商则更强调生态整合与本地化部署,以满足高校和科研机构对数据合规的要求。
两种路径各有优势,但共同指向一个事实:AI 正在成为全球科研基础设施的一部分。
目前 Rosalind Academic Plan 主要面向美国学术实验室开放。符合条件的实验室可代表机构提交申请,通过审核后获得席位。需要留意的是,GPT-Rosalind 的访问需经过可信访问审批,且计划有明确的使用期限和用量限制。
对于国内科研团队而言,虽然暂时无法直接申请该计划,但可以关注国内厂商推出的类似科研支持项目,或通过合规渠道使用具备生命科学能力的 AI 工具。
GPT-Rosalind 是 OpenAI 推出的生命科学专用模型,结合前沿推理能力与 Rosalind Workbench 工具编排,支持药物设计、基因组学、湿实验辅助等科研场景。
符合条件的学术实验室可获得最多 30 个 Business Standard 席位,免费使用最长 12 个月,并在通过可信访问审批后使用 GPT-Rosalind。研究数据默认不用于训练模型。
目前该计划主要面向美国学术实验室开放,需以实验室名义提交申请并通过审核。
覆盖药物与蛋白质设计、疾病检测、疫苗与免疫、遗传与 RNA 疗法、农业与动物健康、生态保护、抗微生物耐药性等七大方向。
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