杰森·凯利（联合创始人兼首席执行官）
史蒂文·科恩（首席财务官）
一如既往，感谢大家的参与。我们期待向大家更新我们的进展。提醒一下，在今天的演示过程中，我们将发表前瞻性陈述，其中涉及风险和不确定性。请参阅我们向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件，了解更多关于这些风险和不确定性的信息，包括我们最新的10K文件。今天，除了更新季度业绩外，我们还将深入探讨我们认为人工智能模型将如何影响生物技术、我们的工具如何定位以支持这些影响，以及这些工具如何赢得市场。我是银杏公司的 communications and ownership 经理。
今天与我一同出席的有我们的联合创始人兼首席执行官杰森·凯利，以及首席财务官史蒂夫·科恩。一如既往，感谢大家的参与。我们期待向大家更新我们的进展。提醒一下，在今天的演示过程中，我们将发表前瞻性陈述，其中涉及风险和不确定性。请参阅我们向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件，了解更多关于这些风险和不确定性的信息，包括我们最新的10K文件。今天，除了更新季度业绩外，我们还将深入探讨我们认为人工智能模型将如何影响生物技术、我们的工具如何定位以支持这些影响，以及这些工具如何为我们赢得新的客户交易。
像往常一样，我们将以问答环节结束，我将接受分析师、投资者和公众的提问。您可以通过X平台（Ginkgo results）或发送电子邮件至investorsinkobuyworks.com提前向我们提交问题。好的，现在交给杰森。
好的，谢谢丹尼尔。银杏的使命是让生物工程变得更简单。我们总是以此为出发点。我想强调我们进入2026年的三大目标，今天我将为大家详细介绍这些目标。第一个目标是提供机器人技术和软件，将自主实验室部署在客户现场，换句话说，通过我们的工具业务，让客户能够自行运营这些实验室。去年，我们真正发展了这种工具业务模式。但我认为，如今这种机器人技术、自动化以及控制它们的人工智能正迎来重要的发展机遇，而且我们拥有合适的工具组合来为客户提供这些技术。
其次，我们希望扩建我们在波士顿的前沿自主实验室。我们拥有世界上最大的机架安装规模。我希望保持这一地位。即使我们的客户也在构建更大的系统，我们仍将继续扩建。我们希望通过扩建来向客户展示可能性——当你最终将数百台设备通过单一机器人设置连接起来，并能通过人工智能控制时，你可以实现什么。稍后我会展示一些相关的照片和我们正在进行的工作。
最后，我们的两大核心服务是CRO服务、解决方案和Data Points。我们希望通过利用内部的机器人基础设施，为客户提供市场上最优质的服务。这有助于我们再次展示这些机器人技术的潜力，同时也能为客户提供出色的服务。所以，稍后你们将从我的发言中了解到这三方面的内容。2026年你们不会经常听到，但我为我们在2025年取得的成就感到自豪的是这个图表——过去一年我们季度现金消耗的大幅减少。
在实现这一切的同时，我们仍然保持着强劲的现金安全边际。因此，第三季度后，我们拥有4.62亿美元的现金及现金等价物，且无银行债务。因此，我认为，尤其是在过去几年生物技术市场艰难的环境下，作为一家不断成长的工具公司，这再次使我们处于非常、非常有利的地位。再次，为团队取得的成就感到自豪。2026年，你们将较少听到成本削减的消息，而更多听到我们为增长所做的投资以及我们在扩展人工智能和自动化领域为客户所做的工作。
好的，现在我将把发言权交给史蒂夫，但稍后期待为大家提供更多细节。
谢谢杰森。我将从细胞工程业务开始。2025年第三季度，细胞工程业务收入为2900万美元，与2024年第三季度相比下降61%。正如之前所披露的，2024年第三季度的细胞工程收入包括因与Motif Foodworks（我们的平台投资企业之一）相互终止客户协议而释放的4500万美元非现金收入。剔除这一因素，2025年第三季度的收入与去年同期相比下降11%。2025年第三季度，我们共支持了102个产生收入的细胞工程项目。
这意味着创收项目数量同比减少5%。减少的主要原因是作为重组活动一部分的项目合理化。转向生物安全业务，2025年第三季度，我们的生物安全业务收入为900万美元，部门毛利率为19%。提醒一下，部门毛利率不包括基于股票的薪酬。翻到下一张幻灯片，需要注意的是，我们的净亏损包括多项非现金和其他非经常性项目，这些在我们的财务报表中有更详细的说明。由于这些非现金和其他非经常性项目，我们认为调整后EBITDA是衡量我们盈利能力的更具指示性的指标。
部门运营亏损、调整后EBITDA与GAAP净亏损之间的完整调节表可在附录中找到。2025年第三季度，细胞工程研发支出从2024年第三季度的5500万美元降至5100万美元，下降8%。2025年期间的研发支出包括与我们与谷歌云的多年战略云和人工智能合作相关的2100万美元短缺义务。2025年10月，我们修订并重置了未来几年的年度承诺，并以1400万美元解决了该短缺义务。细胞工程一般及行政支出从2024年第三季度的2300万美元降至2025年第三季度的1200万美元，下降47%。
这些减少都是重组努力的结果。2025年第三季度，细胞工程部门运营亏损为3700万美元，而去年同期亏损为500万美元。同比亏损增加归因于两个因素。首先，如前所述，2025年第三季度的支出包括与我们谷歌云合同相关的2100万美元短缺，该短缺随后已解决。其次，如前所述，2024年第三季度包括来自Motif合同终止的4500万美元非现金收入。2025年第三季度，生物安全部门运营亏损与去年同期相比改善了21%。
继续往下看，你们会注意到2025年第三季度的总调整后EBITDA为负5600万美元，低于2024年第三季度的负2000万美元。同比下降的原因再次归因于2025年第三季度记录的上述谷歌云短缺支出，以及去年同期与Motif相关的非现金收入。因此，翻到下一张幻灯片，我们按部门展示调整后EBITDA，以显示各部门的相对盈利能力。部门运营亏损与总调整后EBITDA之间的主要差异与 excess lease space 的持有成本有关，2025年第三季度这一成本为1400万美元。
该成本代表我们未占用的租赁空间的基本租金和其他费用，扣除转租收入后的净额。这是一项与当前创收无关的现金运营成本，可以通过转租来缓解。最后，2025年第三季度的现金消耗为2800万美元，低于2024年第三季度的1.14亿美元，下降75%。现金消耗不包括本季度通过ATM销售获得的收益。现金消耗的显著减少是重组的直接结果。现在，转向全年展望指引，我们重申2025年的整体收入指引为1.67亿至1.87亿美元，其中细胞工程收入为1.17亿至1.37亿美元，生物安全收入预计至少为4000万美元。
总之，我们对第四季度现金消耗和成本削减的持续改善感到满意。我们将继续围绕核心目标执行，同时应对宏观环境的持续不确定性。现在，我将把发言权交回给杰森。
谢谢史蒂夫。现在我们开始战略回顾。今天我们想涵盖三个主题。首先，我们认为人工智能模型将从两个重要方面根本上影响生物技术。并且我认为银杏有能力在这两个方面销售工具。所以我将谈论这一点。其次，我们将继续在银杏内部的机器人平台上提供研究解决方案业务。上个季度我们取得了两个重大胜利。我想简要提及这一点。最后，我们正在扩建我们在波士顿的前沿自主实验室，也就是大型机架设置。
我会给你们展示一些照片和相关背景信息，也欢迎大家前来参观。当我讲到这部分时会提到，如果你们想来参观，非常欢迎。好的，让我们深入探讨人工智能如何影响生物学。在这之前，我想提醒大家，2024年下半年，我们的业务发生了重大转变，从只提供研究解决方案（即本图表左侧部分）转变。
这些是研究合作的类型。我们获得费用，并获得下游价值分成。我们从客户利用我们的平台开发的最终产品中获得特许权使用费或里程碑付款。这是与客户的紧密合作，我们的科学家和机器人技术都参与其中。在过去8到10年里，我们已经完成了大约250个这样的研发合作项目。我们将继续这项业务。但在过去一年半中，我们通过数据点、自动化和试剂业务扩展到了工具领域。
所以我想花一点时间谈谈人工智能以及最近的发展如何为我们提供进入工具市场的良好利基和切入点，在这个市场中，我们确实拥有我认为具有类别定义意义的技术。首先，为什么人工智能现在在一般科学，特别是生物科学中如此重要？这是白宫在过去几个月发布的《美国人工智能行动计划》。我想提请大家注意其中一个特定部分，即投资于人工智能驱动的科学。其总体思路是让人工智能推理模型利用——他们强调自动化云支持的实验室。
这就是为什么我很高兴分享我们在波士顿正在建设的项目，我认为这是这些云支持实验室的一个很好的例子，如果你将这两件事联系起来，可能会改变科学研究的方式。其理念是推理模型可以进行思考，而实验室可以进行实验工作。我稍后会详细谈论这一点。重要的原因如下。我认为，特别是在生物科学领域，如果看看我们与中国之间的情况，我们将成为人工智能驱动科学的第一个战场。
几个月前《纽约时报》的一篇社论称，中国的生物技术更便宜、更快。我认为，如果考虑到我们今天进行生物技术的传统方式，这在很大程度上是正确的——基本上是训练有素的科学家在波士顿的实验室里手工操作。你知道，就在这条街的肯德尔广场地区。也在加利福尼亚的南旧金山、圣地亚哥、北卡罗来纳州的研究三角区，以及美国的其他几个中心，长期以来，科学家们在那里手工进行生物技术研究。
如果你回顾一下，我们在很长一段时间内相对于中国具有优势，仅仅是因为我们的人员训练更有素，我们能够获得更好的设施等等。在过去10到15年里，这种优势在很大程度上已经消失了。中国也有同样优秀的学术机构、同样良好的创业生态系统等等。而且中国有更多训练有素的科学家，坦率地说，他们的薪酬更低。因此，我真的看不到我们在体力劳动方面相对于中国还有什么优势。
因此，我很高兴看到杨参议员（他负责新兴生物技术国家安全委员会）围绕这个主题提出了多项法案。美国国家科学基金会（NSF）启动了1亿美元的人工智能可编程云实验室计划。这些举措背后的主要理论是，如果我们要在生物技术领域与中国竞争，我们需要依靠机器人技术，而不是实验室里的人工操作。如果我们不这样做，我认为你会看到过去两三个季度出现的情况——越来越多被大型制药公司收购或被美国风险投资公司投资的早期生物技术初创公司位于中国。
因此，我认为，如果我们要扭转生物技术乃至整个科学领域的这种局面，我们需要投资于机器人基础设施。我认为美国政府没有忽视这一点。如果你翻到下一张幻灯片，我认为银杏恰好拥有适合这一需求的技术。我之前展示过这些，但这些是可重构自动化推车或机架推车。这是我认为人工智能进入生物技术的第一个重要领域。这与推理模型有关。再次，想想OpenAI的GPT5等等。
这些就像谷歌的Gemini。这些模型能够在一段时间内进行思考，根据你要求它们做的事情得出结论。它们可以编写代码，可以做其他事情，可以使用浏览器和工具进行多步骤操作，然后返回结果。我认为这里的第一个重要前沿将是将这些推理模型与实验室中的物理自动化连接起来。之所以有必要这样做，是因为如果你想想科学在数学或理论物理等纯智力领域之外的发展方式，科学的进步很大程度上依赖于实验室工作。对吧？比如，科学家对某种疾病的发病机制有一个假设，但他们真正知道答案的唯一方法是进行精心设计的实验室实验。
因此，如果你希望这些模型真正成为人工智能科学家——你会看到，Future House昨天刚刚发布了一个很棒的新模型，现在称为Edison Scientific，对此我非常兴奋——这些模型需要能够进行实验。
如果你翻到下一张幻灯片，它们进行实验的方式将使用我们在银杏开发的技术。这些是可重构自动化推车。这是我认为人工智能进入生物技术的第一个重要领域，即推理模型。再次，想想OpenAI的GPT5、谷歌的Gemini等。这些模型能够在一段时间内进行思考，根据你的要求得出结论。它们可以编写代码、做其他事情，也可以使用浏览器和工具进行多步骤操作，然后返回结果。我认为这里的第一个重要前沿是将这些推理模型与实验室中的物理自动化连接起来。
之所以必要，是因为如果你想想科学在数学或理论物理等纯智力领域之外的发展方式——这些领域纯粹是人们思考问题——大多数科学，如实验物理学、实验化学、实验生物学等，都是通过实验室工作取得进展的。对吧？比如，科学家对某种疾病的发病机制有一个假设，但他们真正知道答案的唯一方法是进行精心设计的实验室实验。
因此，如果你希望这些模型真正成为人工智能科学家——你会看到，Future House昨天刚刚发布了一个很棒的新模型，现在称为Edison Scientific，对此我非常兴奋——这些模型需要能够进行实验。
如果你翻到下一张幻灯片，它们进行实验的方式将使用我们在银杏开发的技术。这些是可重构自动化推车或机架推车。每个推车都有一台实验室设备、一个机械臂和一个平板传输轨道。稍后我会花一点时间向你展示它们的实际应用。但基本上，它允许你像乐高积木一样组合。如果你翻到下一张幻灯片，你可以将五个推车线性排列，20个推车圆形排列，或者，正如这里所示，我们实际上刚刚出售了一个包含97个推车的系统，形成一个巨大的设置。
因此，这里的想法是能够将数百台实验室设备通过乐高积木式的方式连接成一个巨大的设置，整个设置由软件控制。重要的是它是软件控制的，就像这些推理模型可以编写Python代码或其他东西一样，它们也能够编写代码来运行这个自动化系统，设计和执行实验并解释数据。因此，如果我们想要拥有这些人工智能控制的科学、这些云支持的实验室，它们看起来就是这样。你确实需要像我们用机架开发的这种新硬件技术来实现这一点。
因此，我认为我们在这方面处于极其有利的地位。2026年，你将看到我们在这方面大力投入。人工智能应用于生物技术的第二个领域是使用与推理模型相同的数学和计算方法——大型神经网络、GPU等整个基础设施。但不是在人类语言、人类推理、代码和编程等人类可以阅读、理解和解释的内容上训练这些神经网络，而是在生物语言上训练它们——DNA、蛋白质的氨基酸序列、生命的语言、生物体的语言。
你进行相同类型的训练，使用相同的基础设施，但这些模型学会了“说”生物学语言。因此，与人工智能和生物技术领域的推理模型相比，这是一个更新兴的领域。但我认为它也将非常重要。通过我们的Ginkgo Data Point服务，我们真的想在这个领域建立一个社区。因此，我们在这里重点介绍了我们的抗体可开发性竞赛。我认为这个竞赛将在11月底结束。所以，如果你翻到下一张幻灯片，你可以去查看，你可以访问data points.ginkgobio.com进行注册。
现在已有200多个团队参加了这个竞赛，其目的是构建我刚才提到的那种模型——基于抗体可开发性数据训练模型。换句话说，这个抗体序列是否能很好地作为药物发挥作用，它是否可溶等等。它是否具有免疫原性？这些是生物制药公司非常有价值的特征集。因此，如果你是生物信息学家，或者你有一家拥有出色新人工智能模型的初创公司，我鼓励你参加我们的竞赛。在这个竞赛中，我们基本上生成了大量的可开发性数据。
我们与社区分享了其中一些数据，保留了一些作为竞赛集。你的任务是预测保留的数据，我们将对表现最佳的团队进行排名。我们为帮助建立社区所做的另一件事是免费发布数据集——你可以访问我们的网站下载这些人工智能/机器学习就绪的数据集。它们是我们通过Data Point服务为客户提供的付费数据服务的示例。所以去下载这些数据集，进行尝试。
如果你想从我们这里购买数据，我们非常乐意提供。我们真的希望在这里建立一个致力于使用生物数据训练人工智能模型的社区。好的，我想谈的第二件事——这两个人工智能的主要领域，再次是推理模型控制实验室中的机器人，以及基本上在生物数据上训练的神经网络。它们都涉及人工智能，但有所不同。银杏将通过我们的自动化业务在第一个领域发挥作用，通过我们的Data Points在第二个领域发挥作用。
好的，下一个类别。现在回到这个图表的左侧——银杏在过去10年主要专注的业务，即我们的研究解决方案业务。我们仍在开展这些业务。如果你希望在任何可以利用高通量生物技术的领域进行突破性研究，我认为银杏仍然是一个很好的选择。如果你翻到下一张幻灯片。上个季度我们赢得了几个很棒的交易。美国生物医学高级研究与发展局（BARDA）授予我们和我们的合作伙伴2200万美元，用于在美国本土制造单克隆抗体，降低成本，特别是用于生产关键医疗对策。
因此，我认为这对国家安全很重要，对降低生物制剂的制造成本也很重要。你最近听到政府在监管方面谈论降低生物制剂成本。这是一种降低生物制剂成本的技术方法。如果你翻到下一张幻灯片，在农业领域，我们很高兴延长与拜耳的合作关系——这是一项持续了五年的合作。我们真的在致力于设计微生物。如果你翻到下一张幻灯片，用于生产肥料。如果你还记得，这实际上是一个非常了不起的故事。
如果你想想小学的生物学，你学过轮作——你会轮作大豆或花生等豆科植物，它们会给土壤施肥。然后你种植玉米等作物。玉米在很大程度上会从土壤中吸收肥料。这就是我们过去的做法。然后在20世纪初，我们发明了哈伯-博施法，通过燃烧天然气从大气中提取氮，并将氮与之结合生产合成氨。然后，这每年创造了数十亿美元的产业，约占全球温室气体排放的4%等等。
因此，这是一个巨大的化学工业，主要集中在中国。这是玉米种植等农业的重要投入。那么，你轮作的那些作物，如大豆和豆科植物，它们能够给土壤施肥，是因为它们的根部有微生物在进行哈伯-博施法，从空气中吸收氮，为作物施肥。因此，很高兴看到这个项目继续推进。我认为这是只有生物技术才能在现实世界中实现的改变世界的事情。因此，非常期待继续推进这个项目。好的，再次强调，如果你在农业、工业生物技术、生物制药领域，想要尝试大规模生物技术解决你的问题，我鼓励你联系我们，我们很乐意让我们的科学家与你的科学家合作，利用银杏的基础设施来实现这一目标。
我真的很喜欢这张照片。这是我的两位联合创始人，瑞秋和奥斯汀，几周前在实验室里。他们在过去10到15年里——自从我们创办公司以来——都没有进过实验室。他们回到实验室的原因是，我们在银杏的自动化方面所做的工作，在波士顿扩建我们的机架，在过去六个月左右变得非常令人兴奋。
因此，如果你翻到下一张幻灯片，我想谈谈我们的前沿自主实验室的建设。现在，无论是客户还是内部，都对这个实验室产生了浓厚的兴趣。我们正在波士顿扩建这个实验室。你可以在照片中看到我们的机架推车，位于波士顿的一个大型铸造车间内。如果你翻到下一张幻灯片，我们将在这个设置中安装大约45到46台仪器。目前正在安装10个推车，使机架数量达到36个。最终，我希望在那个房间里安装大约100个机架。你可以在左侧看到一个机架正在安装的照片。这非常令人兴奋，对吧？这是我们正在安装一台新设备——视频经过加速处理，但实际上只需几个小时就能将设备安装到位。
这是因为我们投资于推车硬件的产品化，极大地简化了安装过程。如果你不在实验室自动化行业，你可能不知道，目前将设备集成到实验室设置中是一项定制工作。你基本上需要聘请一家工程公司，他们花几个月时间进行CAD设计，然后为你构建这种鲁布·戈德堡式的机器设备。我们通过卡片将所有这些标准化，将其变成一种可以直接购买并安装在这些大型设置中的产品。
因此，我们对扩建这个实验室感到非常兴奋。中间那张运行中的图片实际上是一个位于厌氧培养箱内的机架。我们为太平洋西北国家实验室（PNNL）建造了这个。我认为在这个厌氧培养箱内有14到18个我们的机械臂和机架设置，因为里面没有空气，人无法进入。这非常令人兴奋。大型设置。我们很高兴看到更多客户将这些设备引入内部。如果你翻到下一张幻灯片，我只想展示一下它的样子。因此，每一行都是不同的设备。那些红色的条表示样品与该设备交互的时间。这有点像提交的协议的时间线。因此，在这个视频中，你看到在我们的轨道系统上移动的那个小塑料矩形是一个384孔板。
因此，里面有384个样品。它被放置在离心机上。然后离心机将旋转。这个板在离心步骤后被送到Echo液体处理仪。这是一种能够通过声音移液的声学液体处理仪。它将按照软件的编程，为384孔板中的每个孔设置反应条件。重要的是，再稍微深入一点技术细节。每台设备，比如这个Bravo液体处理仪、Echo液体处理仪，都有自己的专有第三方软件。老实说，处理这些软件有点麻烦。
因此，作为机架系统软件方面的一部分，我们所做的是通过我们的软件连接到每台硬件。因此，你能够编写一个多步骤协议——就像你在这里看到的。这个特定的协议是无细胞蛋白质表达。你能够将许多不同的设备连接到一个单一的协议中，以参数化的方式控制每台设备。这是一个摇床，然后它最终将被送到一台检测设备——热循环仪，以完成这个反应。
因此，所有这些步骤都编码在银杏软件中。然后调度程序和更大的系统以无缝方式与所有设备通信。因此，科学家不需要处理18种不同类型的软件来运行涉及18台设备的实验。这非常重要。这也意味着它可以连接回推理模型，进行实验设计。如果你翻到下一张幻灯片，我们能够像我提到的那样快速设置这些系统。因此，这些10个推车是上周刚刚安装的。因此，如果我们已经有了相关的设备——我们现在在这个设置中有45台设备——对于你想要进行的协议。
如果你翻到下一张幻灯片，我们能够在很短的时间内为你演示。因此，如果你的团队一直在考虑自动化，你可以试用我们的系统。如果你想看看作为科学家通过语言模型与系统交互是什么感觉，我们现在有了人类语言界面，你可以尝试一下。最后，如果你想让人工智能推理模型控制这个设置来解决你感兴趣的问题，我们也可以做到。令人兴奋的是，所有这些都可以在我们波士顿的设置中完成。对你来说成本很低——你不需要购买一堆设备或其他东西，就可以看看它是否有效。就像“先试后买”。如果有效，我们很乐意将其安装在你的实验室中，这样你的实验室就可以拥有与我们在银杏运行的相同的最新自动化和人工智能规模。
我告诉你，这非常、非常令人兴奋。它运行得非常好。所以我认为人们应该来尝试一下。如果你想来参观，请给我发消息。我们很乐意安排。好的，这就是我今天要讲的内容。很高兴回答所有相关问题，但非常兴奋。我再次感谢团队在2025年所做的一切。这是非常艰难的一年，我们大幅降低了成本，同时保持了较大的安全边际。
这使我们现在能够真正为未来的增长进行投资，特别是在为生物科学构建自动化和人工智能工具方面。我认为在未来5到10年里，这将是我们成长的利基市场。所以期待你的问题，再次感谢。很好。
谢谢杰森。像往常一样，我将从公众的问题开始，并提醒在线的分析师，如果您想提问，请在Zoom上举手，我会叫到您并为您打开麦克风。谢谢大家。好的，我们开始吧。第一个问题来自Twitter上的用户@Davidju，他的问题是：您能否评论一下银杏在美国政府业务中的 exposure 程度，以及政府停摆对其产生了怎样的影响？
是的，我可以谈谈这个问题。简而言之，政府停摆对我们没有产生重大影响。因此，在赠款和资金方面，在政府停摆期间，资金继续流动。我想说的是，总体而言，我们在政府业务方面有良好的 exposure。因此，在我们的生物安全业务以及像新的Barter Awards（我们最近将宣布一些）、RP Awards等方面，我认为我们在与政府建立研究合作关系方面做得非常好。因此，总体而言，我希望随着一些云实验室工作和我希望看到的政府实验室在自动化方面的投资，我们在未来能做得更多。
但政府停摆对我们没有影响。
好的。接下来是来自TD证券的布伦丹的问题。他写道：您如何看待RAC系统在未来18个月的更广泛发展或推出路径？您是否期望有任何额外的验证步骤或客户签约能够真正释放这一机会并在短期内扩大其商业渠道？
是的，我也可以谈谈这个问题。首先，我认为推车式机架（racks）的超级令人兴奋之处——我再次尝试提到这一点——是像Hamilton等公司提供的“即插即用”自动化，你可以获得液体处理平台。这是一种非常产品化的产品。然后是集成自动化，基本上意味着在一堆设备中间有一个机械臂。关键在于，一台设备可能进行液体处理，但然后你必须将样品送到下一台设备。
你在视频中看到的是样品板在轨道上移动，并被送到六七个不同的设备进行处理。在99%的实验室中，这在很大程度上是由人工完成的。在高通量筛选等领域，有一个小型利基行业围绕集成自动化——在15台设备中间放置一个机械臂，基本上是特定于应用的。换句话说，这种设置的设计只为你想做的一件事服务。
我们的推车不是这样的。它们是产品化的，生产线出来的都是一样的。然后我们只是将它们连接起来，这样你最初可以拥有任何你想要的设备，然后实际上能够随着时间的推移扩展设备，形成越来越大的设置。这是传统集成自动化无法实现的。因此，在推出方面，我感到兴奋的是，继续扩大这些推车的生产规模，降低成本，使其再次成为越来越产品化的产品。但在销售方面，基本上是让人们看到他们今天购买的特定于应用的工作单元与通用自主实验室（如我在波士顿前沿实验室向你展示的那样）之间的区别。
这种采用——自动化不是你为一个应用构建然后三四年后就停用并扔掉的东西（这是这些系统目前的情况），而是可以多年扩展并最终有望取代数万平方米实验室工作台的东西。因为我们必须摆脱将工作台作为通用实验室基础设施的局面，转向自动化工作台、自主实验室。这是我想要推动的转变。
因此，如果你想了解里程碑，我在银杏的内部里程碑之一是：我希望看到银杏内部50多名科学家在一天内同时从我们的自动化系统下单。我认为这可以在2026年实现。这是以前的自动化实验室从未见过的事情。所以有内部里程碑，然后我希望看到的是，我们开始在政府方面看到这种情况，但我也希望在私营部门看到，理想情况下是一家大型生物制药公司购买一个非常大的系统，意图建立通用自主实验室。
所以这些是我在2026年希望看到的两大事情。我们将继续销售特定于应用的工作单元——这是我们目前在销售的。但我希望看到有人倾向于大型通用自主实验室的梦想。我认为现在是时候了，我们也将通过银杏证明这一点。但我认为我们的客户很快也会接受这种思维方式。我不知道，有了人工智能，使用自动化变得如此容易，我确实认为这将大大降低行业的采用门槛。
好的。布伦丹还有一个问题：当您查看当前细胞工程和生物安全之间的收入结构，并考虑您对人工智能工具和机架推出的内部假设时，您认为到2030年银杏的理想收入结构是什么？要实现这一目标需要发生什么？
2030年。好的，是的，这很有趣。我的意思是，到2030年，我的梦想是我们开始淘汰大量的实验室工作台。因此，我的期望是，如果你考虑平衡——比如生物安全，我稍后会回到这一点——但在工具业务（即机器人技术、机器人软件、试剂、所有基础设施设备，整个工具业务生态系统）与我们在自己的设置上提供的服务（如Data Points和解决方案）之间。工具业务与服务业务的比例，我认为在2030年的收入结构中，工具业务占80%，服务业务占20%。
我的希望是，我们在很大程度上接管通用研发基础设施，并成为整个行业的工具提供商。因此，这应该在收入中占主导地位。在生物安全方面，这在很大程度上取决于事情的发展。现在是一个非常有趣的时期。因此，美国疾病控制与预防中心（CDC）正在重建。我们生物安全业务负责人马特·麦克奈特今天发表了一篇很棒的帖子。我鼓励大家阅读关于重建CDC的内容。
我认为，从根本上说，你需要对病毒进行持续、普遍的监测，作为未来生物安全的基础层——无论是否爆发疫情，一直如此。因此，如果这种基础设施在美国和全球范围内建立起来，那么生物安全业务可能与其他业务各占50%。但这取决于我们是否看到监测技术作为有效生物安全核心支柱之一的采用——一个能够阻止下一次新冠疫情的CDC。
好的。有一个问题要问史蒂夫。史蒂夫，您提到2025年10月，银杏重置了与谷歌合同中的年度承诺。您能否提供更多相关细节？
当然。当我们谈判谷歌云合同时，显然我们第三季度有一个短缺需要解决。我们谈到了这一点。我们重置了未来的承诺，在我看来，这对银杏非常有利。我们能够将未来的承诺减少超过1亿美元，并将期限延长了两倍——从之前的三年延长到六年。因此，从这个角度来看，我认为这使我们处于我们想要的位置。
是的，我再补充一点。我们在谷歌云方面的投资——记得我提到了人工智能的两个领域，即基于推理模型的人工智能和基于生物模型的人工智能——最初的投资是基于生物模型人工智能将快速增长的心态。我认为我们在行业中看到的是，它正在被采用，但增长速度远不及推理模型。因此，这更多地反映了我们对银杏内部未来训练需求的看法——与如果你看到生物人工智能模型的大规模投资相比，这是一个更平稳的长期增长。
但实际情况并没有达到我们当时的预期速度。因此，我很高兴史蒂夫和团队以及我们在谷歌的优秀合作伙伴与我们合作，很好地解决了这个问题。所以对最终结果非常满意。
好的，下一个问题是问杰森的。杰森，您提到了Future Labs宣布其下一代人工智能科学家Cosmos。您能否结合您在银杏的经验，更多地谈谈您对人工智能不仅分析数据还能设计实验等方面的看法？
是的，我的意思是，大家值得看看这个东西。我的意思是，Future Labs现在称为Edison Scientific，有点像以前的非营利组织做着类似OpenAI的事情，现在变成了营利性公司。所以，但他们正在做的是，他们基本上建立了一个模型，这个模型阅读了所有的科学文献。你可以向它提出一个科学问题。它会运行几个小时，然后回来给出假设、预测、学习成果或结论。他们能够展示这个模型仅通过阅读文献就做出了几项新的科学发现。
所以这已经非常令人兴奋，我认为这表明我们正走在一条不可避免的道路上——模型的逻辑、它们进行复杂推理的能力将会发挥作用。坦率地说，这已经在发挥作用了。我认为限制将转向你能给这些模型提供什么工具。我们认为在科学领域重要的工具之一，正如我之前提到的，是实验室中的“手”。就是实验室中的“手”。因此，这种模型能够说：“基于我在文献中读到的所有内容，我实际上认为为了真正回答你的问题，我应该进行这10个实验，或者这100个实验，看看我能学到什么，然后再进行100个实验，然后再回来给你答案。”
我的意思是，这就是博士生所做的。我的意思是，这就是我在麻省理工学院读博五年所做的事情——是的，我有一个想要回答的问题。我会进行一些实验，解释结果，然后再计划一些实验。你知道，很多时候是理解其他人在文献中做了什么。我认为这就是Future Labs的Edison模型所做的。另一半，坦率地说，不是基本逻辑，而是你在实验室中看到的结果的分析——真正进行和设计实验并解释结果的技能。这在很大程度上阻碍了很多人进入科学领域。我认为现在这可以通过编程和与实验室的机器人接口来取代。
我不知道这会带来什么影响。我的意思是，这可能会为在广泛领域提出棘手的科学问题打开大门，这将非常令人兴奋。所以我们拭目以待。但我们希望提供“手”——这是我们在其中的角色。我们很高兴其他地方构建这些天才模型。
因此，下一个问题是对此的跟进。问题是：您如何看待这种人工智能+机器人平台从整体上改变研发格局？潜在工具客户的初步反馈是什么？
是的，所以我认为从商业角度来看，这会带来巨大的变化。对吧？例如，以药物发现为例——你有一个想法，你阅读了文献，你是这个领域的专家，你对某种疾病的发病机制有一个假设，你正在寻找一个有趣的药物靶点。所以你会计划一系列实验，你和一组研究人员会在六个月、一年或一年半的时间内进行这些实验，然后尝试得到关于你的假设的答案。
我认为令人兴奋的是，首先，也许那些最初的假设可以由Future House这样的模型提出。谁在乎呢？即使它们不能，你拥有的假设数量总是超过你有资源在实验室中测试的数量——基于你拥有的科学家数量。这是根本限制。因此，相反，你可以将这些模型“蜘蛛化”，说：“我希望你追求我的前100个假设，而不是前3个。”而且，对于每个假设，不仅仅是一个实验。
它需要做一些实验室工作，解释结果，然后计划更多的实验室工作，并沿着这条路径继续下去。作为一名研究人员，如果你能够使用机器人技术，你可以同时在100个或1000个假设上进行研究，然后当得到有趣的结果时让它回来告诉你。
我的意思是，这根本上改变了追求目标的方式，比如“这种疾病是如何工作的？”它只是——你知道，根本限制是推理能力和实验“手”。如果我们能消除这两个限制，那么所有成本就变成了试剂成本。就像字面上你正在消耗的耗材，这太疯狂了——现在的成本根本不是这样的。现在的成本在所有这些领域100%由人力时间和实验室空间（字面上的平方英尺）主导。通过自动化+人工智能，这两者都可以大幅压缩。这真的很令人兴奋。
好的，这就是我们今晚的所有问题。提醒一下，您可以随时通过发送电子邮件至investorsinkobuyworks.com向我们提问，另外，正如杰森 earlier 所说，如果你有兴趣前来参观这些设备，请联系我们，我们会安排。
太好了。谢谢大家。感谢提问。