Demis：AI for Science 是十年核心赛道
最近把 Demis 在 Sequoia AI Ascent 2026 那场对谈完整听了两遍，越听越觉得 2024 年那个诺贝尔化学奖对他来说根本不是终点，而是一张正式入场的门票。他把过去十年 DeepMind 的路线摊开给我看：AlphaFold 解决 50 年的蛋白质折叠只是"概念验证"——2 亿种已知蛋白质结构被一次性免费预测给全球，3 百万研究者在用，但这只是起点；真正的目标是把整个药物发现链条从"10 年、25 亿美元、10% 成功率"压缩到"几周、几分之一的成本、80% 以上的 Phase 1 通过率"。这背后是 Isomorphic Labs 在 2026 年 5 月拿下的 21 亿美元 B 轮（累计 26 亿），是 AlphaFold 3 从 Evoformer 架构彻底重构为扩散模型、把分子对接准确率比传统 Vina 算法拉高 15–26.3%，是那 17 个同时推进的肿瘤/心血管/免疫管线，以及与礼来、诺华合计近 30 亿美元的里程碑合作。Demis 在对话里那句最让我沉默的话是："AlphaFold 之后的十年，我们要做的是虚拟细胞——一个可被扰动、可被观测的完整细胞模拟系统。"这才叫把 AGI 当工具而不是目的。
发布于 福建
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