•
木頭姐投了！神秘AI獨角獸半年狂攬31億，哈佛最強天團，讓機器自己做科研！
AI for Science的浪潮下，徹底激發了投資人的熱情。
據彭博社報導，AI公司Lila Sciences已經完成2.35億美元的A輪融資，公司估值約為12億美元。
本輪融資由Braidwell 和加州養老基金聯合持有的投資機構 Collective Global 領投，“木頭姐”凱西·伍德的 ARK Venture Fund與General Catalyst 作為種子輪投資方繼續參與了本次A輪融資，Flagship Pioneering 也出現在新晉投資機構名單中。
Lila Sciences致力於建構世界上第一個科學超級智能平台，以及應用於生命科學、化學和材料科學的完全自主實驗室。
就在今年3月，這家公司才走出隱匿模式，獲得2億美元的首輪資金。
短短半年，Lila Sciences在沒有任何產品的情況下，就累計融了4.25億美元（約合人民幣31億元），究竟有什麼可取之處？
01. Flagship又一巨大賭注
Lila Sciences成立於2023年，總部位於馬薩諸塞州劍橋，高管都來自行業頂尖人物。
公司首席執行官Geoffrey Maltzahn博士，擁有麻省理工學院生物醫學工程和醫學物理學博士學位，也是Flagship的合夥人，曾經參與創辦Generate：Biomedicines等AI製藥獨角獸。
公司首席技術官Andrew Beam是哈佛醫學院生物醫學資訊學系的副教授，此前曾開發過多個醫學相關的深度學習演算法。
著名的基因編輯大牛、哈佛大學教授George Church則擔任公司的首席科學家。公司董事會主席則由Flagship的創始人Noubar Afeyan擔任。
根據LinkedIn的資料，這家初創公司的員工人數已從成立初期12人增長到180人。
能夠打動這麼多行業領軍人物，這就不得不提到公司背後的推手Flagship Pioneering。
作為生命科學領域的頂級VC，Flagship多年來累計孵化並投資了超100家公司，25家成功IPO，包括研發出mRNA疫苗巨頭Moderna。
Lila則是Flagship在AI for Science的一個巨大賭注。Lila由兩個早期AI項目合併而成的，一個專注於新材料，另一個專注於生物學。
基於其成立背景，它更像是一家AI初創公司，而不是一家傳統的生物技術公司。
Lila Sciences有一個宏大的願景：打造世界上第一個科學超級智能平台（Scientific Superintelligence ）。
正如Flagship Pioneering的創始人Noubar Afeyan 博士所說：“縱觀人類歷史，科學探索的方法始終如一，即通過假設、測試、學習、創造。然而，儘管我們取得了所有進步，但我們仍然只瞭解支配物理世界的規則的一小部分。
傳統科學家提出假設、收集資訊資料、實施實驗並最佳化結果，整個過程可能耗時數年。
儘管有自動化裝置的出現，也被早早引入科研領域，但依舊沒有改變實驗與科學探索的本質，科學新發現依舊非常緩慢。
因此，Lila正在打造一個集合AI與自動化裝置的系統——人工智慧科學工廠（AISF）。
公司正在打造科學領域的AI Agent，該系統由生命科學和材料科學實驗室的論文、實驗和資料訓練而成，能夠自主確定以及實施實驗。
這意味著，Lila希望打通AI自主提出假設——生成實驗方案——調度自動化裝置執行實驗——分析結果——學習並最佳化下一個假設，這一整個流程。
最終，AISF以遠遠超出人類能力的規模、速度和精準性產生新的科學知識。
公司表示，在短短幾年的開發中，該平台在醫療、材料、環境等多個領域展示了超越人類和現有AI的性能，包括基因醫學產品，發現和驗證數百種新型抗體、肽和結合劑、酶催化劑、碳捕劑等。
其中一個項目，兩位科學家利用AI在四個月內發現了一種新的綠色氫氣生產催化劑，而通常情況下這一過程需要數年。
這個項目的成功，甚至直接吸引清潔能源新材料領域的著名研究員John Gregoire離開加州理工學院，加入Lila並擔任物理科學研究負責人。
儘管Lila只在內部驗證其模型，也沒有發佈其產品，但它的支持者們依然相信，它將極大改變科學研究。
02. AI for Science時代到來
2024年，諾貝爾化學獎和物理學都授予了與AI相關的研究，讓AI for Science這一概念廣泛傳播，也標誌著新時代的到來：
AI不再僅僅是科學研究的輔助工具，而是成為科學發現的核心引擎。
前不久，OpenAI震撼發佈GPT-5，奧特曼稱其擁有在任何領域博士等級的研究與對話能力，並已經將其開放給安進、Moderna等頭部企業進行測試。
近年來隨著AI大模型以及Agent的發展，更在重塑整個科學研究的範式和方法論。
2023年，Nature就發表了一項重磅級研究成果：由卡內基梅隆大學的研究團隊就打造了一位AI化學家Coscientist。
該系統基於GPT-4等大模型建構，能夠快速精準地自主完成檢索資訊、規劃及設計實驗、編寫程序、遠端操控自動化系統做實驗、分析資料的一整套流程。
2024年，史丹佛大學電腦系教授James Zou利用AI Agent打造了一個“虛擬實驗室”，在人類極少的干預下，5個Agent組成的AI跨學科研究團隊協同合作，最終成功設計出能夠結合新冠病毒的奈米抗體。
今年5月，前GoogleCEO Eric Schmidt投資的一家非營利機構FutureHouse，發佈了Robin—一款自動化AI科研多智能體系統（Agent）。
只要給定一種疾病，Robin就會自動檢索文獻提出疾病機制，識別相關的體外實驗，並提出候選方案。
短短的10周之內，Robin自主發現了一款名為Ripasudil的ROCK抑製劑可以作為治療乾性老年黃斑性變形（AMD）的潛在療法。有眼科專家表示，該療法非常新穎。
這些成果意味著，AI科學家或許會越來越多地介入科研流程。
在自動化與Agent技術逐漸成熟的當下，投資人已經逐漸理解並相信AI for Science的商業模式和巨大潛力，願意下重注賭其未來。
未來，我們將會看到人類科學家與AI系統，共同拓展科學邊界的一天。 (智藥局)