2024年9月，華大基因CEO趙立見在發布會上宣布“生成式生物智能范式GBI ALL(Generative Bio-Intelligent)”，邁出走向AI賽道的關鍵一步。

而2025開年以來，華大更在投資者問答中多次回答了關于AI醫療的問題， 包括 技術布局、合作伙伴、應用案例，并對業界關心的盈利模式問題也作出了解答。

在AI醫療這條賽道上，手握重要基因檢測數據的華大基因究竟看到了哪些價值？又有哪些領域會率先變現，成為企業切實可見的收益呢？

耗時半年培養 不如啟動AI“專家”

華大基因的GBI ALL中主要有三部分，分別是基因檢測多模態大模型GeneT、面向公眾的基因組咨詢平臺ChatGeneT以及智能化的疾病防控系統13311i。

在應用方向上，華大基因提出了兩點，第一個是基于基因檢測的主業，提出利用Transformer等基礎模型框架，加速生物信息學分析及研究。

結合實際情況來看，高通量測序儀的應用已是未來大趨勢， 設備一天已經可以完成數十個樣本的測序，效率提升的壓力就來到了人這一關。

過去，培訓一個專家需要耗時半年且難以規模化，原本需要通過人工閱讀大量文獻來構建的數據庫，現在借助AI可以更快地迭代更新。

GeneT研究概覽

盡管在實際應用中，解讀分析過程仍需部分專業人員參與精細化閱讀和多篇文章聯合分析，但 數據庫建設成本已大幅下降，從而顯著降低了解讀成本。

此外，華大基因還表示在變異位點質控以及致病位點選擇等環節也應用了AI，有望在未來實現真正的全自動檢測和輔助診斷。

其二是利用開源大語言模型開展臨床應用，問答中特別強調了遺傳病輔助診斷領域。

例如傳感染檢測產品PMseq、腫瘤伴隨診斷等，傳統檢測的難點在于要從眾多可能性中準確匹配致病病原或者致病變異位點，AI技術在這類檢測中已展現出顯著效果。

公司還基于過去積累的陽性驗證數據訓練了質控模型，進一步提高了檢測的精準度和效率。

牽手北京協和 未來如何盈利？

上文提及的都是華大基因對內的一些嘗試和收獲。在對外方面，華大基因正在與北京協和醫院就罕見病大模型進行深度合作。

具體的產品形態方面，公司能通過APP等為用戶提供個性化的健康檢測評估、疾病預警和診療建議。

盈利模式方面，既可能是向客戶輸出大模型技術，也可能是通過提供服務的方式實現盈利。

值得注意的是，華大基因互聯網醫院在今年2月正式發布了AI助手ChatBGI。

深度融合了華大基因在生育健康、腫瘤防控、慢病管理、感染防控等領域多年積淀的海量知識庫。

華大基因還在問答中強調了自身的競爭優勢，其全國產化的基因檢測過程能夠自主、可靠地生成基因數據，且成本可控；同時數據積累和數據分析上具有較大的先發優勢。

二十多年的產業積累下，華大基因擁有的百萬病例訓練數據集更形成了堅實的技術壁壘，尤其是公開數據和商業合作數據成為了應對競爭的關鍵。