Anthropic 4 億美金收購生物科技公司，我們活到 150 歲，或許真的不是夢
Anthropic 花了 4 億美金，買了一家不到 10 個人的生物科技公司。
這家公司叫 Coefficient Bio，去年秋天才成立，做的事情是用 AI 來做藥物研發規劃、臨床策略管理和新藥候選發現。
4 億美金，不到 10 個人，折算下來每個人值 4000 多萬美金。
這個數字乍看離譜，但放在 Anthropic 最新 3800 億美金的估值下，其實只稀釋了大約 0.1%。
用一個比喻來說的話：這筆交易就像一個身家千億的富豪，花了一頓米其林晚餐的錢，請了一桌頂級生物學家坐下來聊聊。
只不過這頓飯，聊的是，人類的生死。
01
他們是誰
Coefficient Bio 的兩位創始人 Samuel Stanton 和 Nathan Frey，都來自 Genentech 旗下的 Prescient Design，一個專門做計算藥物發現的團隊。
Nathan Frey 是個挺厲害的角色。賓大材料科學博士，之前在 Genentech 帶了一支跨學科團隊，做生物基礎模型和 AI 分子設計。他在 2024 年的 ICLR 上拿過最佳論文獎，研究的是用生成模型來設計藥物候選分子。
Samuel Stanton 則是 NYU 資料科學博士，同樣在 Prescient Design 做過機器學習科學家。
兩個人從羅氏/Genentech 出來創業，半年後就被 Anthropic 收了。速度之快，倒是讓人想起了當年 DeepMind 收購 Isomorphic Labs 團隊的路數。
收購之後，這個團隊會併入 Anthropic 的醫療健康與生命科學部門，負責人是 Eric Kauderer-Abrams。
Eric 在今年 1 月的 JP Morgan 醫療健康大會上說過一句話：
“ 我們的目標，是把 Claude 變成生物學領域最受歡迎的 AI 模型。
02
不只是買個軟體
這筆收購的訊號，其實非常明確：Anthropic 買的，不只是幾個工程師和幾行程式碼。
Coefficient Bio 做的事情，是讓 AI 能接管生物科技研究中的實際工作流：起草藥物研發計畫、管理臨床試驗的合規策略、篩選新藥候選分子。這些活兒需要深厚的領域知識，光靠通用大模型是幹不了的。
換句話說，Anthropic 買的是「生物學的手感」。
是那種知道一個臨床試驗要怎麼設計、FDA 的審批流程那裡有坑、什麼樣的分子結構值得深入研究的經驗。
這也解釋了為什麼不到 10 個人值 4 億。因為這類人才，在整個行業裡可能也就那麼幾十個。
03
Dario 的預言
說到 Anthropic 進軍生物學，就不得不提 Dario Amodei 在 2024 年 10 月發的那篇著名長文：《Machines of Loving Grace》，見：剛剛！Anthropic CEO Dario Amodei 發文：人工智慧如何讓世界變得更美好【附全文翻譯】。
一萬五千字，核心論點之一就是：AI 加速的生物學，可以在 5 到 10 年內，壓縮人類生物學家原本需要 50 到 100 年才能取得的進展。
這話聽著像科幻，但 Dario 給出了具體的論證。
他的邏輯是這樣的：20 世紀，人類平均壽命從大約 40 歲翻到了大約 75 歲，差不多翻了一倍。如果 AI 能把 21 世紀的生物學進展壓縮到 5 到 10 年內完成，那再翻一倍到 150 歲，算是「趨勢延續」。
而且他指出了幾個關鍵事實：
• 已經有藥物能把老鼠的最大壽命延長 25% 到 50%，副作用還很小
• 有些烏龜能活 200 年，說明人類目前的壽命顯然不是什麼理論上限
• 一旦人類壽命達到 150 歲，我們可能就觸及了「逃逸速度」：活得夠久，就能等到下一代續命技術
Dario 原文是這麼寫的：
“ 一旦人類壽命達到 150 歲，我們或許就能達到「逃逸速度」，為目前活著的大多數人爭取到足夠的時間，讓他們想活多久就活多久。當然，這在生物學上是否可行，沒人能打包票。
04
疾病會怎樣
Dario 在那篇文章裡，對主要疾病的預測非常詳細。
傳染病：幾乎所有自然傳染病都將可防可治。mRNA 疫苗已經指明了方向，未來的疫苗技術可以快速適配任何病原體。
癌症：死亡率和發病率都會下降 95% 以上。他提到，癌症死亡率其實每年已經在以大約 2% 的速度下降了，而 AI 加速的早期檢測和靶向藥物會讓這個趨勢急劇加快。
阿爾茨海默症：Dario 認為這恰恰是 AI 擅長解決的問題類型，因為它需要更精密的測量工具來隔離生物學效應。預防應該可以實現，但已經造成的腦損傷要逆轉……可能就難了。
糖尿病、肥胖、心臟病：他認為這些比癌症「更容易解決」。心臟病死亡率已經下降了 50%，GLP-1 類藥物（就是大家熟知的司美格魯肽那一類）的進展更是肉眼可見的快。
當然他也承認，這一切的前提是 AI 要能夠「執行」生物學研究，而不只是「分析」資料。
“ 我說的不是把 AI 當資料分析工具。我說的是用 AI 來執行、指導、並改進生物學家做的幾乎所有事情。
指揮實驗室機器人、設計實驗方案、發明新的測量技術，這些都得上。
05
速度的邊界
不過 Dario 也沒有盲目樂觀。
他列出了幾個 AI 加速生物學的「硬限制」：
細胞培養需要時間，動物實驗需要時間，化學反應需要時間。這些是物理世界的節奏，再強的 AI 也壓縮不了。
還有資料質量的問題，生物複雜性的問題，以及很多發現之間存在序列依賴，必須一步一步來，沒法全部平行。
他的估計是：10 倍加速是現實的，但 100 倍壓縮到一兩年內……不太行。
話說回來，10 倍就已經夠嚇人了。原本需要 50 年的研究進展，5 年搞定。
06
Anthropic 的佈局
回頭看 Anthropic 在生命科學領域的動作，其實是一條清晰的線：
2025 年 10 月，發佈 Claude for Life Sciences，讓 Claude 能連接 Benchling、BioRender 等科研工具。
2026 年 1 月，在 JP Morgan 醫療健康大會上推出 Claude for Healthcare，一套符合 HIPAA 標準的工具包，能連接醫療資料庫、電子病歷系統。還宣佈了新的臨床試驗文件自動撰寫功能。
合作夥伴名單也非常亮眼：賽諾菲、諾和諾德、Genmab、AbbVie、Allen 研究所、HHMI。
2026 年 4 月，收購 Coefficient Bio。
從賣工具，到建平台，到直接買團隊。步子越來越大了。
Eric Kauderer-Abrams 的那句話，現在看來也不只是口號：
“ 把 Claude 變成生物學領域最受歡迎的 AI 模型。
他們是認真的。
07
不只 Anthropic
值得一提的是，Anthropic 並不是唯一在押注 AI + 生物的大玩家。
Google DeepMind 的 AlphaFold 在 2024 年拿了諾貝爾化學獎，旗下的 Isomorphic Labs 已經在準備 AI 設計藥物的人體臨床試驗。Insilico Medicine 用 AI 把一個纖維化候選藥物從發現推進到人體試驗，只用了不到 18 個月，傳統路徑通常要 4 年。
AI 製藥市場從 2023 年的 18 億美金，預計到 2030 年會增長到 131 億美金。
整個行業的共識已經很明確了：AI 對生物學的加速效應，可能會是 AI 所有應用場景中，最深遠的那一個。
畢竟，提高程式設計效率是讓人寫程式碼更快。
而加速生物學研究，是讓人活得更久。
回到 150 歲
Dario 在那篇文章的最後，還提到了一個更大膽的概念：生物自由。
他認為 AI 加速的生物學研究，最終會讓人類對自己的體重、外貌、生殖等生物過程擁有完全的控制權。這聽起來有點賽博朋克，但如果你看看 GLP-1 藥物在短短幾年內對肥胖治療的顛覆，就知道這個方向的推進速度比大多數人預期的要快。
而 Anthropic 用 4 億美金收購一個不到 10 人的生物科技團隊，說到底，押的就是這個未來。
通用大模型想要真正改變一個領域，得先變成那個領域的專家。
Coefficient Bio 的團隊，就是幫 Claude 變成生物學專家的那塊拼圖。
至於我們能不能活到 150 歲……
Dario 說了，沒人能打包票。
但至少現在，有人在認真賭這件事了。
所以，除了擁抱 AI，我們現在最應該做的事情大概就是：
注意身體，保護好自己。
萬一真等到了呢。 (AGI Hunt)