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美国三家最强AI公司，怎么都去搞生命科学了？
2026年6月，AlphaFold之父、诺贝尔奖得主John Jumper从DeepMind加入Anthropic，加上同期人员变动，揭示了一个趋势：Anthropic、OpenAI、DeepMind三家前沿AI实验室不约而同将生命科学作为软件工程之后的下一个主战场。文章详细对比了三家公司的差异化路径——Anthropic通过收购和湿实验室建设深度内化生物能力，OpenAI铺设垂直模型与药企合作网络，DeepMind孵化独立药物发现公司Isomorphic Labs。作者分析了背后的推动力：AI设计药物首次在人体临床试验中取得积极结果、AlphaFold获诺贝尔奖、监管政策开放、数据积累以及Agentic AI使模型从“科学问答”转向“科学执行”。同时，文章也指出了当前阶段的泡沫风险：成功的临床证据仍然稀少，估值存在人才稀缺性溢价。这篇文章信息密度高、有反方视角，适合关注AI产业落地或生物医药技术变革的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍前沿AI实验室（Anthropic、OpenAI、DeepMind）正将生命科学视为AI for Software Engineering之后的下一个核心战场，但路径分化明显。
- ▍AI能否在真实世界产生可验证的成果，生命科学是当前最硬核的考场，也是各家证明模型价值的必经之路。
- 01John Jumper（AlphaFold共同创造者、2024年诺贝尔化学奖得主）于2026年6月离开DeepMind加入Anthropic。
- 02Anthropic以约4亿美元收购团队不到10人的AI生物技术公司Coefficient Bio，并开始自建湿实验室，目标是将生命科学研发周期压缩十倍。
- 03OpenAI于2026年4月发布面向生命科学的推理模型GPT-Rosalind，并推出相关Codex插件，将其纳入10亿美元投入计划。
- 04DeepMind孵化的Isomorphic Labs展示Drug Design Engine（IsoDDE），累计融资约27亿美元，计划2026年底启动首批临床试验。
- 05英矽智能的AI设计药物rentosertib在特发性肺纤维化IIa期临床试验中获得积极结果，发表于《Nature Medicine》。
- 06FDA于2025年4月宣布逐步取消单克隆抗体动物实验要求，鼓励AI计算模型替代，为AI药物发现打开监管通道。
- 07AlphaFold获2024年诺贝尔化学奖，起到强大信号作用，使投资人、药企和AI实验室看到AI for Science获得科学共同体承认的可能性。
反方 / 局限
- — AI药物发现的临床记录仍然很少：Recursion尚无获批药物，BenevolentAI和Exscientia的AI药物项目均曾失败，当前的成功更多是个案而非系统性规律。
- — Isomorphic Labs未披露具体临床资产却估值高昂，Coefficient Bio以4亿美元被收购，其中包含大量稀缺性溢价和泡沫风险。
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