周期几乎同步，下一个风口可能是AI以及生物基因工程

AI生成仪器示意

世界上第一台计算机是1946年在美国宾夕法尼亚大学诞生的电子数值积分计算机，简称ENIAC。而其后不久的1953年，沃森和克里克发现了DNA双螺旋的结构。

从发展历程来看，互联网和生物基因工程几乎同步，基因工程从初步认识基因的结构和功能，到建立了基因重组技术，再到应用基因工程。互联网从ARPANET和关键技术的发展，到八九十年代互联网的形成和蓬勃发展，再到2000年之后的黄金时期。两个专业领域都几乎同步。

但对于普通人，总感觉互联网很火，基因工程却相对遥远？

仔细划分之下其实可以看到，一方面技术门槛有区别，互联网的黄金时期是个人电脑的普及，只需要具备编程技能和数据分析能力即可进入。而生物基因工程技术相对较为复杂，除了生物学、化学等学科的知识基础，还需要进行大量的实验和数据分析，技术门槛相对较高。

另一方面是应用场景局限，互联网涵盖了人们生活的方方面面，如搜索、电商、社交、新闻等，而生物基因工程技术主要应用于生物医药、农业等领域，应用场景较为有限。互联网可以覆盖所有人，但生物基因工程主要应用于科研领域，市场规模有限。

同时虽然互联网的风险主要面对机器和数据，但生物基因工程技术的研究和应用却是直接面对人类本身，如基因编辑技术的安全性、基因突变的风险等都给后者带来了巨大挑战。

但为什么AI+生物基因工程可能会是一个阶段风口？

同样从面对的问题来看，一方面AI 的同步能力可以将实验室能力赋予更灵活的个体研究，同时通过分析大量的个体数据和生物学知识，帮助科学实验更好地理解基因的结构和功能，从而更精确地进行基因编辑和治疗，减少风险和不确定性。

此外， AI 还可以通过自动化生物实验和数据分析，提高生物基因工程的效率和准确性，进一步推动个人化的生物基因工程的发展。