Evo 2 透過近 9 兆個核苷酸（DNA 和 RNA 的組成部分）訓練，可應用於生物分子研究，如根據基因序列預測蛋白質形式與功能、發現新型分子，並評估基因突變的影響。Arc Institute 共同創辦人暨核心研究員、加州大學柏克萊分校生物工程助理教授徐安祺（Patrick Hsu）表示：「Evo 2 代表生成式基因組學的重要里程碑，推動醫療與環境科學的創新解決方案。」
Evo 2 適用的 NVIDIA NIM 微服務，讓使用者能快速產生生物序列，並調整模型參數。此外，開發人員可透過開源的 NVIDIA BioNeMo 框架下載模型，以專屬資料集進行微調。史丹佛大學化學工程助理教授兼 Arc Institute 創新研究員 Brian Hie 指出：「設計新生物學傳統上需大量人工且難以預測，Evo 2 縮短了時間，讓研究人員更高效推動生物設計創新。」
NVIDIA 助攻 Arc Institute推動生物科學研究
Arc Institute 成立於 2021 年，獲得 6.5 億美元捐助，提供科學家多年期資金，讓他們專注於創新研究，而無需擔憂資金申請。其核心研究人員可獲得最先進實驗室，並享有為期八年、可續約的研究資金，且可於史丹佛大學、加州大學柏克萊分校、加州大學舊金山分校任教。
透過結合這一獨特的研究環境與 NVIDIA 的加速運算技術，Arc Institute 科學家可推動更複雜的專案，分析更大規模的數據集，加速研究進展，涵蓋癌症、免疫功能障礙與神經退化性疾病等領域。
NVIDIA 透過 Amazon Web Services（AWS）上的 NVIDIA DGX Cloud，提供 2,000 個 NVIDIA H100 GPU，為 Evo 2 計畫加速運算。DGX Cloud 提供短期使用大型運算叢集的能力，讓研究人員靈活調度資源。這一 AI 平台內建 NVIDIA BioNeMo，透過 NVIDIA NIM 微服務與 BioNeMo Blueprints，提供最佳化軟體支援，進一步提升研究效率。
Evo 2推動生物分子研究 助力醫療、農業與材料科學
Evo 2 AI 模型可深入解析 DNA、RNA 和蛋白質，經過對各種生物體的訓練，能廣泛應用於醫療保健、農業生技與材料科學等領域。其獨特的架構可處理長達 100 萬個詞元（token）的遺傳資訊，讓科學家能更全面理解基因序列如何影響細胞功能、基因表現與疾病機制。
Arc Institute 共同創辦人徐安祺表示，「人類基因包含數千個核苷酸，AI 模型若要分析複雜的生物系統，必須一次處理最大的基因序列範圍」。在醫療與藥物開發上，Evo 2 可幫助識別與特定疾病相關的基因變異，並設計新型分子精準治療。例如，史丹佛大學與 Arc Institute 研究人員測試乳癌相關基因 BRCA1，Evo 2 以 90% 的準確率預測未識別突變對基因功能的影響。
農業領域則可利用 Evo 2 改良農作物，使其更耐氣候變遷或提升營養價值，以解決糧食短缺問題。此外，Evo 2 亦可用於生物燃料開發，或設計能分解油脂與塑膠的工程蛋白質。
Arc Institute 技術長 Dave Burke 表示，「部署 Evo 2 就像發射強大望遠鏡探索宇宙未知領域，我們知道這裡充滿無限機會，但仍有無數發現等待我們揭開」。
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