消失4000年的長毛象將復活救地球?科學家估最快4年內實現,怎麼做到的?
消失4000年的長毛象將復活救地球?科學家估最快4年內實現,怎麼做到的?

上月13號,一群科學家與一群企業家宣布,他們共同成立了一間新公司「Colossal」,並且打算用基因工程技術「復活」在4,000年前就已經滅絕的長毛象,並將數以千隻的長毛象帶回西伯利亞的苔原,實現他們「減緩北極永凍土融化」的目標。

Mammoth-elephant
圖/ Colossal

「對我們來說,這是個重要的里程碑,」來自哈佛大學(Harvard University)的生物學與遺傳學家邱奇(George Church)說,他八年來都帶領著一個小實驗團隊,研究要怎麼復活長毛象:「這將讓世界變得不同。」

「Colossal」目前已經獲得了1,500萬美元(折台幣約4億1,655萬元)的初始資金,這筆錢將用來支持邱奇的研究,並在它們位於美國波士頓(Boston)和達拉斯(Dallas)的辦公室同步展開相關實驗。

長毛象是「做」出來的?

邱奇團隊的前任成員之一海索利(Eriona Hysolli),則將負責監督「Colossal」編輯大象DNA的實驗,實驗團隊預計要在大象的DNA中添加長毛象的特徵,例如濃密的毛髮,以及可以抵禦寒冷的脂肪層,他們希望能在幾年內就製作出類似長毛象的大象胚胎,並在最終創造出整個物種族群。

「Colossal」在Twitter指出,它們復活長毛象的目的是為了要讓地球變得「更加健康」。

復活長毛象的念頭在2013年第一次被提出,當時邱奇在國家地理學會(National Geographic Society)的一場演講中闡述了相關的概念。

邱奇當時表示,現今的亞洲象(Elephas maximus)和已經滅絕的長毛象,在大約600萬年前有著共同的祖先,所以透過修改亞洲象的基因組合,可以製造出和長毛象相似、表現出同樣特徵和行為的物種。

elephant
圖/ Pixabay

讓苔原變回草原

而且,除了滿足科學上的好奇心以外,邱奇認為復活長毛象還可以協助保護環境,因為長毛象曾經生活的西伯利亞和北美苔原正在迅速暖化,並釋放出二氧化碳、甲烷等溫室氣體。

在長毛象還存活的時候,苔原還不是苔原,而是草原。一些研究人員認為,長毛象其實是生態系統工程師,牠們會破壞苔蘚、樹木,然後用自己的排泄物滋養大地,並因此維護了草原的生態系統。

邱奇則進一步推論,復活長毛象將可以讓苔原變回草原,草原不只可以防止凍土融化、土壤被侵蝕,還可以吸收更多的碳、反射更多的陽光,從而減少大氣升溫,減緩氣候暖化的速度。

希望還能「去滅絕」其他物種

2017年,邱奇於哈佛大學的實驗室發表了一項成果,指出他們已經將 45個長毛象基因添加到亞洲象的基因組中;2019年,一間德州的人工智慧公司「Hypergiant」的創始人拉姆(Ben Lamm)找上了邱奇,表示自己對復活長毛象很有興趣。

最終,拉姆成立了科技公司「Colossal」支持邱奇的研究,從修改DNA的實驗做起,他們希望最終能將實驗成員海索利所謂的「功能性長毛象」帶到大自然野放。

拉姆向《華盛頓郵報》表示:「我們相信我們的努力會讓現在這個正在衰退的生態系統,復原成一個資源比較豐富的生態系統,就跟 1萬年前的苔原一樣。」

而且除了復活長毛象之外,他們還希望能夠「去滅絕」(de-extinct)——也就是「復活」其他物種,並建立一個瀕危物種的遺傳物質清單。

構成長毛象特徵的60個基因

目前,實驗成員海索利和她的實驗小組透過分析從化石收集而來的長毛象基因,列出了該物種和大象之間的關鍵差異,最終,他們集中研究了其中60個基因,認為這些基因對構成長毛象的特徵非常重要。

接下來,研究人員將嘗試製造出一個基因組合類似長毛象的大象胚胎。為此,他們需要從大象的卵子中取出DNA,並用類似長毛象的DNA取而代之。

然而,至今其實從未有人從大象身上取得卵子過,所以如果這個方法行不通,海索利和她的實驗小組打算從一般的大象組織中取得幹細胞,然後再誘導它們發育成胚胎。

Mammoth-elephant
圖/ Colossal

還需打造人造長毛象子宮

當胚胎製作完成後,邱奇一開始打算要將它們都植入雌性的大象子宮中,讓牠們代為孕育「長毛象」,但他最終拋棄了這個想法:一來,從未有人幫大象做過體外受精;二來,如果要建立一個物種族群,他將需要非常多的代理孕母。

因此,他最終決定要製造一個人造的長毛象子宮:「我不會做出大膽的預測,認為這將會非常容易......但所有事情到了這個時間點,已經都變得相對容易——所有我們需要的動物組織,我們都有製作的方法了。」

而為了達成這個目標,實驗團隊必須製作出一個人造子宮,能夠容納200磅(約91公斤)重的胎兒長達兩年。

但另一方面,有許多科學家對於「Colossal」能否實現這個目標感到懷疑。即使成功了,「Colossal」也將面臨嚴重的道德問題:畢竟,製造出一個人類對其生物學特徵了解甚少的物種,是否是一件符合人道的事?

在倫敦政治經濟學院(LSE)研究動物感知與福利的博士後研究人員布朗寧(Heather Browning)便認為,即使長毛象可以對苔原帶來任何好處,也必須先衡量牠們在被製造出來時可能會經歷的痛苦。

「如果牠們和大象相似的話——大象有著格外強烈的母嬰連結,而且會持續非常長的一段時間,但你卻沒辦法提供一個母親給牠們,」布朗寧說:「一旦有一隻或兩隻年幼的長毛象誕生了,誰來確保牠們有被好好照顧著?」

Mammoth-elephant
圖/ Colossal

利用新取得的基因工程和生殖技術賺錢

除此之外,「Colossal」的投資人也有疑問:長毛象可以怎麼賺錢?但創辦人拉姆預測,他們將可以從復活長毛象的實驗過程中,取得新形式的基因工程和生殖技術:「我們對從中產生的新技術抱持著希望和信心,我們可以為此成立單獨的業務部門。」

「但短時間內,我們的重點只會放在可以加速過程和效率的技術上,這些技術不只能夠復活長毛象,還能讓長毛象重新回歸野外。」

根據科技新聞網站「TechCrunch」報導,拉姆認為「Colossal」目前的資金應該足以讓它們開發出一個成功的長毛象胚胎,它們預計在未來的四到六年內生產第一批「長毛象」。

本文授權轉載自:地球圖輯隊

【熱門焦點】

1.辭三星半導體工程師、留50個月生活費專心閉關創作,韓國小說新銳寫出《魷魚遊戲》殘酷社會中的夢境救贖

2.台灣將買COVID-19口服藥!美國默沙東集團開發臨床實驗傳喜訊,陳時中:談判中

最新10月號雜誌《無程式碼時代來了!》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

往下滑看下一篇文章
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓