业内人士普遍认为，墨西哥将部署近10万正处于关键转型期。从近期的多项研究和市场数据来看，行业格局正在发生深刻变化。
“人工智能现已将传统上依赖实验与经验的过程，转化为由大规模计算驱动的筛选与设计。”郭晋疆解释道，通过对测序数据的快速分析、蛋白质结构预测以及抗原辨识，人工智能能在较短时间内缩小候选范围并优化mRNA序列。以往这些工作需通过“低通量”的生物实验进行反复尝试，如今则实现了“高通量”的计算筛选，从而将时间从数年减少到几个月。
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从长远视角审视，Thinking Machines Lab CEO Mira Murati则从科研的角度，阐述了开放模型的不可替代性：“AI的进步非常快，我们正走在指数曲线上。有太多东西需要学习、需要研究，这不可能只靠几个大实验室完成。我们早期就决定开放后训练API，让外部的研究人员也能在前沿模型上做后训练。”
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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展望未来，墨西哥将部署近10万的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。