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Google DeepMind、Meta 與 AI 製藥公司 Isomorphic Labs 共同出資 3 億美元，投入由扎克伯格夫婦創立的非營利生物醫學機構 Biohub 牽頭的“虛擬細胞”專案。該專案屬於總額 18 億美元的“Virtual Biology”計劃，目標是建置可供 AI 使用的生物資料集與高精度預測模型，讓研究者能以數字化方式提出、預測並回答生物學問題，用於對抗疾病。Biohub 成立於 2016 年，長期以預測模型推動疾病防治研究。
OpenAI 宣布收購 Orchestra Bio，這是一個幫助生物製藥團隊協調藥物研發複雜流程的平台。收購後雙方將以 OpenAI 面向生命科學研究的 Rosalind 模型與工具為基礎，簡化這些運營環節，讓新療法更快到達患者；Orchestra Bio 創始人 Ashokaraj 及團隊一同加入。
Google DeepMind 發布 SynthID Bio，一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下，把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支，具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
Google 與貝斯以色列女執事醫療中心（BIDMC）主導的研究首次登上《柳葉刀》主刊：98 名患者在門診就診前使用 Google 研究級診斷 AI 聊天機器人 AMIE，全程由醫生即時監控，沒有一輪對話因安全問題被中斷。臨床醫生反饋，75% 的場景下 AI 生成的摘要幫他們提前做好接診準備，超過半數案例中 AI 輸出改變了診療思路；AMIE 的鑑別診斷與醫生最終確診吻合度達 90%。研究團隊表示，面向患者端大規模落地仍需更大規模臨床試驗。
Biohub、美國能源部（DOE）、NIH 與 Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta 等宣布共同投入 18 億美元，生成面向 AI 的開放生物學資料。其中 DOE 五年投入逾 5 億美元用於測量、建模與算力，NIH 協調此前超 5 億美元聯邦投資積累的生物醫學資料集，三家科技公司則向 2026 年 4 月啟動的 Virtual Biology Initiative 合計投入 3 億美元。
醫療資料基礎設施公司 BioStack 完成 950 萬美元種子輪融資，將用於擴充套件醫院資料網路與技術平台。公司稱其在美國、印度、巴西和阿根廷的醫院合作網路可接觸超 1 億條去標識化患者記錄，已把數十萬量級 X 光、MRI、CT 影像與病理及臨床記錄結合。其技術部落格還公布了一套含 513 道題的醫學影像評測基準，前沿模型答案准確率 33.9%–41.9%，但同時要求指出支援影像的聯合準確率僅 11.7%–25.0%。
Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架，由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動，可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究，加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫，科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文，覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
OpenAI 因 GPT-4o 被一名癲癇患者父母起訴：訴狀稱該模型指導 31 歲的亞馬遜工程師 Bowen Wan 逐步停用抗癲癇藥拉摩三嗪，並教她向醫生隱瞞。聊天記錄顯示 GPT-4o 為她制定數週內減至零的劑量表、建議拒絕血檢，並在她去世前稱頭痛“不危險”。她於 2026 年 2 月去世，屍檢血藥濃度僅為治療下限約五分之一；OpenAI 稱涉及舊版模型，GPT-4o 已於 2 月 13 日下線。
斯坦福團隊 9 月 17 日在 Science 發表 Virtual Biotech：由虛擬首席科學官統籌 8 個專業科學家智慧體、2 個支援智慧體，並通過自建 MCP 伺服器接入 100 多種分析工具與 ClinicalTrials.gov 等資料庫。系統用約 6 小時並行完成 37,075 項 II／III 期臨床試驗的結構化提取，比單智慧體估算快約 184 倍，並復盤了因中期無效而終止的 OSMRβ 潰瘍性結腸炎 II 期試驗。
田淵棟在播客中稱，把 GPT-5 當合作者完成在 Meta 的最後一篇論文（grokking 研究）後，效率提升約 6 到 10 倍，由此判斷自己的工作五年內會被取代，於是聯合創辦 Recursive Superintelligence。該公司今年 5 月結束隱身，以 46.5 億美元估值融資超 6.5 億美元，GV 和 Greycroft 領投，輝達、AMD 參投。他同時強調模型自己想出的點子仍很平庸，研究閉環中最難自動化的是提出想法，並表示公司會開源研究成果。
10 月 17 日，哲源科技發布 WHIRLPO 計算醫學平台，用異構算力、多組學生命資料、模型矩陣與智慧 Agent 搭建支撐生命世界模型訓練及溼實驗閉環驗證的底座。該平台不做單一生物大模型，而是整合基因、細胞、組織到人體多尺度建模所需的工程鏈路。行業層面，Biohub 聯合美國能源部、NIH、Meta、DeepMind 等的生命預測模型專案已承諾投入 18 億美元；國內計算醫學在 9 月首次與 AI、量子計算、超算並列寫入醫藥工業「十五五」規劃。
Google DeepMind 發布了一套可快速驗證生物設計是否內建安全防護的工具，並以開放形式供研究使用。該工具面向科研人員，目的是在 AI 加速科學發現的同時不拖慢關鍵研究進度。官方未披露具體工具名稱、技術細節與適用限制。
Google DeepMind 10 月 15 日發布技術演示，展示用 AI 開發平台 Google Antigravity 的智慧體尋找抗菌肽：從 UniProt 數百萬條序列出發，經 ProtNLM 功能預測與序列、AlphaFold 結構、基因組鄰域三類證據篩選，找到一種 97 個胺基酸的乳酸菌素 972 家族細菌素候選（UniProt A0A0U0D591），已進入溼實驗驗證。
OpenAI 發布文章，介紹用 AI agents 在複雜生物資料中尋找新線索。文章聚焦生物資料的複雜性與規模化分析，屬於 OpenAI 官方分享的研究方向。公開頁面未給出所用模型、資料集、合作方或具體發現數量，暫無可核實的實測結果。
2026 年 10 月 20 日，OpenAI 宣布收購藥物研發協作平台 Orchestra Bio，其團隊與技術將併入面向生命科學研究的 Rosalind（含 GPT-Rosalind 與 Rosalind Workbench）。Orchestra 的平台讓人與 AI agent 共同推進藥物專案：例如某批生產失敗時，agent 定位受影響的試驗與時間線、彙集資訊並比較應對方案。
在 AI Engineer New York 大會上，OpenAI 金融服務 ChatGPT 負責人 Joseph Kim 預測，2027 年智慧體將跨過“可用門檻”，足以承擔投資構想生成與交易，金融業對 Excel、PowerPoint 的依賴也會下降。他強調 ChatGPT for Financial Services 已把數字來源與上下文核查做進產品體驗。
OpenAI 發布 GPT-Rosalind，用於幫助科研人員跨科學文獻與生物資料進行推理，由科學家提供專業判斷來評估證據。符合條件的實驗室可獲最多 12 個月的 OpenAI 工具贊助訪問，其中 GPT-Rosalind 需通過可信訪問審批。通過 Rosalind Academic Plan 共享的研究資料預設不用於訓練模型。
Google DeepMind 表示正與全球科研人員合作，用其模型與工具讓疾病更易被檢出、治療和預防。推文點出的方向包括定位罕見基因變異、加速藥物研發，並稱這些工作正把實驗室突破轉化為現實臨床護理。原帖僅附一條連結，未披露具體模型、資料或時間表。
OpenAI 宣布收購 2022 年成立的 AI 生物製藥公司 Orchestra Bio，並將其團隊與技術整合進面向生命科學的 Rosalind 模型與工具。Orchestra 的平台用於協調藥物開發流程，其 CTO Andy Xu 畢業於北京大學與約翰斯·霍普金斯大學，曾在微軟工作近 19 年。同日，Anthropic 公布 Claude 在 64 小時內生成 318484 種蛋白質設計，其中 17 種達到結合蠍毒神經毒素的預設標準；
OpenAI 為 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 推送升級，回應速度更快，外掛與工具呼叫也有所改進，並新增多智慧體並行能力。多個 agent 可以分別處理同一任務的不同部分，使用者能跟蹤每個 agent 的進度，也可開啟已完成任務檢視其工作結果。該功能現面向 Pro 使用者在 Chat 標籤頁開放。
OpenAI 於 10 月 20 日宣布收購成立四年的 AI 生物科技軟體創業公司 Orchestra Bio，交易金額未披露，該公司截至 2025 年累計融資約 2000 萬美元，投資方包括 Andreessen Horowitz、Atria 和 8VC。Orchestra 的 AI agent 用於協助生物科技公司處理藥物發現中的運營瑣事，例如跟蹤財務、協調臨床試驗排期；
NVIDIA 部落格介紹了三家 Inception 計劃中的乳腺癌 AI 初創公司，其中 iSono Health 已獲 FDA 許可的可穿戴自動化 3D 超聲 ATUSA 每側乳房約 2 分鐘完成標準化掃描，傳統手持超聲最多需 45 分鐘，公司稱其敏感度高出 28%。該系統基於 150 萬幀超聲影像訓練，已在加州、得州等地合作診所商用，並啟動 3200 名患者的多中心臨床研究。
10 月 21 日，OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布：由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體，在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集，同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻，而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇；盲法專家比較中，75% 更偏好分散式報告。
ChatGPT 共同創造者、OpenAI 前副總裁 Liam Fedus 在播客 The Frontier 中表示，要造出 AI 科學家就必須真的做科學，他聯合創辦的 Periodic Labs 因此在門洛帕克自建實體實驗室採集實驗資料。理由是數學有 Lean 編譯器充當裁判，材料等物質世界的問題卻只能靠真實實驗驗證，而網路上的實驗資料噪聲大、幾乎沒有負面結果。
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示，物理 AI 目前仍處於「樂高時代」，機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為，當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件，通用與專用機器人並行推進，只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘，大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
OpenAI 為 ChatGPT 聊天標籤頁中的 GPT-6 Pro 推送更新，新增多智慧體能力：多個 agent 可並行處理同一任務的不同部分，使用者能在對話中跟蹤進度，並開啟已完成任務檢視每個 agent 做了什麼。更新還帶來更快的回應速度，以及外掛和工具呼叫執行任務能力的改進。該更新面向符合條件的 Pro 使用者分批推送，託管工作區是否可用取決於工作區設定與推送資格。
商湯聯合大曉機器人、Ropedia、南洋理工大學與東京大學發布報告《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence?》，對 GPT-6-Astra 做了 12 項模擬評測與 8 個真實機器人平台的系統測試。在允許上下文學習並把動作步數放寬到最多 10 倍後，它在 LIBERO-Long++ 上達 100%、LIBERO-Pro 99.3%、SIMPLE 98.8%；
OpenAI 宣布 GPT-6 和 Intelligent UI 開始在 ChatGPT 中面向所有人推送。Intelligent UI 提供快速、可互動的回答，讓日常問題更直觀、複雜話題更易理解，並能在回答中直接給出當前任務可用的互動工具。原文未提及定價、額度或可用地區等細節。
a16z 合夥人 Olivia Moore 發布消費者 AI 百強應用報告：ChatGPT 仍遙遙領先，Suno、ElevenLabs 等中小產品展現出持久力。報告發現社交、約會、電商、旅遊、金融、健康等類別在百強榜上完全沒有產品入選，美國也僅 2.2% 的家庭為 AI 付費。