Proxima 已将 NVIDIA 今日发布的 BioNeMo Inference Runtime 用于其蒸馏与重折叠管线的生产环境，使 Neo 在 H100 上获得 1.6 至 1.9 倍吞吐提升，短输入场景最高 3 倍。公司称集成仅耗时数小时，一个使用 BioNeMo agent skill 的编码智能体一次性完成接入，尽管 Neo 架构与参考模型差异很大，此后已持续运行。
推荐理由：Proxima 披露 Neo 接入 NVIDIA BioNeMo 推理运行时后的吞吐提升与集成耗时，可作为评估推理栈落地成本的参照。
Terray Therapeutics 在 H100 GPU 上以自有生产架构 TerraBind 为基准，测试 NVIDIA 新发布的 BioNeMo Inference Runtime 内核（CuTeDSL），结果显示其比标准 PyTorch 注意力最高快 7.1 倍，比其现有优化内核栈 cuEquivariance 最高快 1.8 倍。
推荐理由：Terray 在自有生产架构上实测 NVIDIA 新推理内核，给出相对 PyTorch 与现有内核的加速幅度及适用规模。
NVIDIA 发布 BioNeMo Agent Toolkit，这是一个开放的、面向智能体的工具包，为任意 AI 智能体提供蛋白质结构预测、分子对接、生成式化学和基因组分析等可调用工具。Medra 转发该消息并表示正与 NVIDIA 合作构建由智能体决定下一步运行什么、再由物理 AI 实验室执行的闭环，称期待将其投入使用。
Proxima借助NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit，将其AI智能体用于整合基础模型训练、化学、生物学与蛋白质组学，以更快把新生物学转化为治疗假设并推进项目。该工具包由NVIDIA Health在BIO 2026发布，Proxima称其为合作方之一。
蛋白质设计研究所（IPD）与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA cuEquivariance 和 TensorRT 集成到 RF3 流程中，在 256 残基蛋白上把端到端结构预测时间从 5.8 秒缩短到 2.5 秒。
推荐理由：IPD 与 NVIDIA 把 RF3 推理时间缩短一半以上，展示了设计模型与底层算力栈协同优化的路径。
Medra 发布 AI Experimentalist，作为其 Physical AI Scientist 平台的科学推理层，与湿实验室执行层 Physical AI Lab 组成设计、执行、解读、改进的闭环系统。
推荐理由：Medra 公布 AI Experimentalist 与湿实验室闭环平台，抗体筛选案例给出周期压缩的具体路径。
Genesis 称其 Pearl 系统在 OpenBind 的 EV-A71 2A 蛋白酶基准（802 个化合物，best-of-25）上零样本取得 78% 联合标准成功率（RMSD ≤ 2 Å、PoseBusters 有效、LDDT-PLI ≥ 0.8），高于 OpenBind 评测的全部共折叠模型。
推荐理由：Genesis 在 OpenBind 公开基准上对比 Pearl 与六种共折叠模型及对接方法，给出零样本与亚埃级精度的具体参照。
Biohub 发起 Virtual Biology Initiative，计划生成数据以解锁生物学中的规模定律并构建准确的细胞预测模型，未来五年投入 1 亿美元支持 Biohub 之外的工作。
唯信计算（Wecomput）在 NVIDIA GTC 2026 发布生物医药多智能体操作系统 WeMol Copilot，用户可用自然语言描述任务，由系统规划路径并调度底层 AI 模型与计算工具。
推荐理由：唯信计算在 GTC 2026 发布多智能体系统，展示从抗体生成到去免疫原性改造的自动化流程编排。
Theodoris Lab 发布时序 AI 模型 MaxToki，用于生成动态轨迹中的过去、中间与未来细胞状态，并预测诱导目标状态转变的干预。模型基于近 1 万亿基因 token 训练，覆盖约 1.75 亿单细胞转录组和约 1 亿条跨人类一生的细胞状态轨迹，采用连续数值 tokenization 与两阶段训练（上下文长度从 4096 扩至 16384）。
推荐理由：该模型把细胞状态建模扩展到时间轴，并在人源细胞与小鼠中验证了预测的促衰老靶点。
今天我们宣布，与@nvidia和@nebiusai（领先的AI云服务提供商，用于训练和推理）合作部署NVIDIA Blackwell B300 GPU的成果：我们用于药物发现的生成模型实现了超过4倍的训练加速和超过60%的推理提速。
Proxima 与 NVIDIA BioNeMo 团队发布预印本，将 NVIDIA 的 Fold-CP 集成进其 NeoLink 蛋白组学流程，把长生物序列的计算分布到多块 GPU 上，以消除限制大型蛋白复合物结构预测的内存瓶颈。Proxima 称 NeoLink 已通过实验绘制高阶复合物中数百万条蛋白质-蛋白质相互作用，而这类复合物由 10、20 甚至 50 个以上亚基组成。
推荐理由：Proxima 与 NVIDIA 合作把 Fold-CP 接入蛋白组学流程，展示多 GPU 拆分长序列以预测大型蛋白复合物结构。
NVIDIA 与礼来宣布成立首个 AI 联合创新实验室，双方将在五年内投入最高 10 亿美元用于人才、基础设施与算力，实验室落地旧金山湾区，预计今年初启动。
推荐理由：两家公司把算力、湿实验与模型开发放进同一实验室，为观察药企与芯片厂商共建干湿闭环提供具体样本。
NVIDIA 宣布扩展开放开发平台 BioNeMo，新增 Clara 开放模型中的 RNAPro（RNA 结构预测）与 ReaSyn v2（确保 AI 设计药物可合成），并推出 BioNeMo Recipes 与 GPU 加速化学信息学库 nvMolKit。
推荐理由：BioNeMo 扩展出 RNA 结构预测与可合成性模型，并接入礼来、Thermo Fisher 的实验室闭环，呈现平台化路径。
Numerion Labs（原 Atomwise）与 NVIDIA 专家合作在 arXiv 发布论文，提出 APEX（近似但穷举搜索）计算协议，可在单块 NVIDIA GPU 上于 30 秒内从 100 亿化合物的组合合成库中检索出评分最高的 100 万个候选分子。
推荐理由：该协议把十亿级组合库的穷举式筛选压缩到秒级，为超大化学空间检索提供了可复用的方法与基准。
OpenFold3 团队转发 NVIDIA 关于 OpenFold3 的技术博客，并指向 NVIDIA 推出的 OpenFold3 NIM。据 NVIDIA 介绍，该模型可用于预测蛋白质、核酸与配体的复合物结构，定位为生产可用模型，博客链接为 https://nvda.ws/3JxauqA。
推荐理由：OpenFold3 以 NIM 形式提供蛋白、核酸与配体复合物预测，可了解其生产化部署形态。