“怎么？气氛这么凝重？”
林向阳拉开椅子坐下。他刚处理完“盘古S5”量产的良品率问题，还没来得及喘口气，就赶到了这边。
“林总，路堵死了。”
一位老教授叹了口气，摘下眼镜擦了擦，“LNp的配方是辉瑞和moderna的核心机密。我们尝试了上千种配比，只要一上机，mRNA就降解。没有高通量的筛选设备，光靠人工试错，就像在大海里捞针。”
“设备买不到，试剂被断供。”林安然补充道，“哥，我们可能需要调整方向，放弃mRNA路线，退回到传统的灭活疫苗路线。”
“灭活疫苗？”
林向阳皱眉，“那是上一代的技术。面对快速变异的冠状病毒，灭活疫苗的研发周期太长，应变能力太差。要做，就做最好的。”
“可是现在的困境是物理层面的。”林安然指着屏幕上的失败数据，“我们的‘神农1号’合成仪，精度不够。”
林向阳看着那个熟悉的数据模型，突然笑了。
“精度不够？”
他转头看向王博，“老王，这话是不是有点耳熟？”
王博嘿嘿一笑，把手里的笔记本电脑推到桌子中间：“林博士，你哥前几天在地下三层，刚用数学教训了物理。他说，既然设备不行，那就用算力来凑。”
“什么意思？”林安然愣住了。
“我们刚刚训练出来的‘女娲’模型，不仅能修正在光刻机上的光路，它的底层逻辑是通用的——寻找混乱系统中的最优解。”
林向阳站起身，走到白板前，拿起笔，在那个复杂的LNp分子式上画了个圈。
“安然，你刚才说，你们是在大海捞针，是在做‘湿实验’，每次失败都要消耗昂贵的试剂，对吧？”
“对。”
“那如果我们把大海抽干呢？”
林向阳的眼中闪烁着光芒，“把所有的化学分子式、把脂质颗粒的包裹过程，全部数字化。在向阳云的服务器里，进行亿万次的‘干实验’。”
“用AI去模拟分子的热运动，用算力去穷举那上亿种配方组合。”
“在虚拟世界里，我们不需要试剂，不需要等待化学反应的时间。我们可以一秒钟失败一万次，直到找到那个唯一的、稳定的结构。”
“这就叫——生物计算。”
在座的老教授们面面相觑。这超出了他们的认知范畴。在2015年，AlphaFold（谷歌的蛋白质预测AI）还没有横空出世，用AI来做药物筛选，听起来像是天方夜谭。
但林安然听懂了。
她是年轻人，她对新技术的接受度远超老一辈。而且，她亲眼见过那个硬盘里数据的威力。
“哥，你是说……我们可以跳过实体筛选，直接用‘女娲’来设计LNp配方？”
“对。”
林向阳看着妹妹，“盘古芯片的14nm是用AI算出来的。我相信，你的疫苗载体，也能算出来。”
“王博，向阳云的算力现在怎么样？”
“盘古S5的掩膜版已经定型了，算力正好空出来了。”王博打了个响指，“50 pFLopS（千万亿次）的算力，随时待命。只要林博士提供基础的分子参数，今晚就能开跑。”
“干！”
林安然猛地拍了一下桌子，那股在实验室里憋屈了许久的劲头终于爆发了，“把所有的失败数据都拿出来！那是给AI最好的教材！”
……
2015年12月5日。 向阳生命科学研究院，数据中心。
这是一场跨界的狂欢。
一边是穿着白大褂的生物学家，一边是穿着格子衬衫的程序员。
屏幕上，不再是枯燥的生化反应曲线，而是变成了绚丽的三维分子模型。无数个脂质分子在虚拟空间中碰撞、结合、破裂。
“女娲”模型正在以每秒钟数百万次的速度，疯狂地试错。
红色代表失败，绿色代表稳定。
屏幕上一片血红。
一小时，两小时，十小时……
就在所有人都熬得双眼通红的时候。
滴！
一声清脆的提示音，让昏昏欲睡的众人瞬间清醒。
屏幕中央，出现了一个完美的球体结构。四个脂质分子像精密的齿轮一样咬合在一起，将中间那段脆弱的mRNA紧紧包裹，形成了一个坚不可摧的“特洛伊木马”。
[target Locked: Structure x-79] [Stability: 99.8%] [Simulatio: perfecapsulation]
“找到了……”
林安然扑到屏幕前，手指颤抖地抚摸着那个美丽的分子结构。它看起来不像是一个化学产物，更像是一个艺术品。