Evo 2 透过近 9 兆个核苷酸（DNA 和 RNA 的组成部分）训练，可应用于生物分子研究，如根据基因序列预测蛋白质形式与功能、发现新型分子，并评估基因突变的影响。Arc Institute 共同创办人暨核心研究员、加州大学柏克莱分校生物工程助理教授徐安祺（Patrick Hsu）表示：「Evo 2 代表生成式基因组学的重要里程碑，推动医疗与环境科学的创新解决方案。」
Evo 2 适用的 NVIDIA NIM 微服务，让使用者能快速产生生物序列，并调整模型参数。此外，开发人员可透过开源的 NVIDIA BioNeMo 框架下载模型，以专属资料集进行微调。史丹佛大学化学工程助理教授兼 Arc Institute 创新研究员 Brian Hie 指出：「设计新生物学传统上需大量人工且难以预测，Evo 2 缩短了时间，让研究人员更高效推动生物设计创新。」
NVIDIA 助攻 Arc Institute推动生物科学研究
Arc Institute 成立于 2021 年，获得 6.5 亿美元捐助，提供科学家多年期资金，让他们专注于创新研究，而无需担忧资金申请。其核心研究人员可获得最先进实验室，并享有为期八年、可续约的研究资金，且可于史丹佛大学、加州大学柏克莱分校、加州大学旧金山分校任教。
透过结合这一独特的研究环境与 NVIDIA 的加速运算技术，Arc Institute 科学家可推动更复杂的专案，分析更大规模的数据集，加速研究进展，涵盖癌症、免疫功能障碍与神经退化性疾病等领域。
NVIDIA 透过 Amazon Web Services（AWS）上的 NVIDIA DGX Cloud，提供 2,000 个 NVIDIA H100 GPU，为 Evo 2 计划加速运算。DGX Cloud 提供短期使用大型运算丛集的能力，让研究人员灵活调度资源。这一 AI 平台内建 NVIDIA BioNeMo，透过 NVIDIA NIM 微服务与 BioNeMo Blueprints，提供最佳化软体支援，进一步提升研究效率。
Evo 2推动生物分子研究 助力医疗、农业与材料科学
Evo 2 AI 模型可深入解析 DNA、RNA 和蛋白质，经过对各种生物体的训练，能广泛应用于医疗保健、农业生技与材料科学等领域。其独特的架构可处理长达 100 万个词元（token）的遗传资讯，让科学家能更全面理解基因序列如何影响细胞功能、基因表现与疾病机制。
Arc Institute 共同创办人徐安祺表示，「人类基因包含数千个核苷酸，AI 模型若要分析复杂的生物系统，必须一次处理最大的基因序列范围」。在医疗与药物开发上，Evo 2 可帮助识别与特定疾病相关的基因变异，并设计新型分子精准治疗。例如，史丹佛大学与 Arc Institute 研究人员测试乳癌相关基因 BRCA1，Evo 2 以 90% 的准确率预测未识别突变对基因功能的影响。
农业领域则可利用 Evo 2 改良农作物，使其更耐气候变迁或提升营养价值，以解决粮食短缺问题。此外，Evo 2 亦可用于生物燃料开发，或设计能分解油脂与塑胶的工程蛋白质。
Arc Institute 技术长 Dave Burke 表示，「部署 Evo 2 就像发射强大望远镜探索宇宙未知领域，我们知道这里充满无限机会，但仍有无数发现等待我们揭开」。
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