Demis：AI for Science 是十年核心赛道
最近把 Demis 在 Davos 和印度 AI 峰会上的发言串起来看，越来越确信他说的"AI for Science 是十年核心赛道"不是一句公关话。2024 年他和 John Jumper 因为 AlphaFold 2 拿下诺贝尔化学奖，AlphaFold 3 又把蛋白质-配体对接准确率从 50% 拉到 76%，相当于把一个困扰结构生物学 50 年的问题，从"博士级难题"降级到"本科生查表"。更让我后背发凉的是 2026 年 5 月发在 Nature 的 Co-Scientist——它用 Gemini 搭了五个智能体（生成、邻近、反思、排名、进化），自己组会、自己辩论、自己迭代假设。伦敦帝国理工有个教授反馈，AI 排名第一的方案恰好是他们组熬了好几年刚投稿的成果。这意味着"假设生成"这个科研最稀缺的环节，已经开始被 AI 接管了。排名上也能看出方向：MedicalStartups 2026 榜单里，Isomorphic Labs 以 [ o bj ec tO bj ec t ] 2.7 B 融资稳坐第一，紧随其后的是 Eikon （ 1.5B）、Xaira（ [ o bj ec tO bj ec t ] 1.3 B ）、 R ec u rs i o n （ 865M）。前十名里有六家是 AI-native 起家，传统药企反而成了追赶者。我自己的感受是：过去十年 AI 学会了"读论文、写代码、过奥赛"，下一个十年它要学"做实验、发假设、提新理论"。当 AlphaEvolve 用 56 年时间把 Strassen 矩阵乘法的 4×4 复数版本从 49 步压缩到 48 步时，我意识到这已经不是辅助工具，而是一个新的科研物种正在被孵化。Demis 把 2026 定调为"agentic 之年"，我觉得真正的赢家，会是那些把 AI 塞进湿实验室闭环的玩家。
发布于 福建
分享
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
