{"source":{"id":"2038276477247259025","title":"礼来刚在桌上拍了 27.5 亿美元。 买单对象是一家 AI 制药公司。 凭什么这么贵？ 看交付清单。 这家叫 Insil…","url":"https://mubeitech.com/p/2038276477247259025"},"method":"semantic-similarity","count":5,"items":[{"rank":1,"id":"2039858374154862645","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"4亿美金买一家刚成立半年的公司。 买主是 Anthropic。 猎物叫 Coefficient Bio。 这家初创公司去…","summary":"4亿美金买一家刚成立半年的公司。 买主是 Anthropic。 猎物叫 Coefficient Bio。 这家初创公司去年秋天才拉起队伍。 大语言模型为什么要砸钱买它？ 因为他们做的是 AI 药物研发平台。 从找新药靶点到临床试验工作流，全套包圆。 现在整个团队被整体端进了 An…","body":"4亿美金买一家刚成立半年的公司。\n\n买主是 Anthropic。\n猎物叫 Coefficient Bio。\n这家初创公司去年秋天才拉起队伍。\n\n大语言模型为什么要砸钱买它？\n因为他们做的是 AI 药物研发平台。\n从找新药靶点到临床试验工作流，全套包圆。\n现在整个团队被整体端进了 Anthropic 的生命科学组。\n\n硅谷的巨头早就厌倦了只陪人类聊天。\n大模型卷完写代码，现在开始下场卷新药研发了。\n真正的印钞机在生物实验室里。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2040030577345118354","translated_status_id":"2040030577345118354","published_at":"2026-04-03 10:40:53","created_at":"2026-04-03T12:37:18.440762","url":"https://mubeitech.com/p/2039858374154862645","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2039858374154862645/markdown"},{"rank":2,"id":"2070175612615201205","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"OpenAI 的高管近日放了句话： 如果有人用 ChatGPT 研发出了新药，OpenAI 应该分一杯羹，拿销售提成。…","summary":"OpenAI 的高管近日放了句话： 如果有人用 ChatGPT 研发出了新药，OpenAI 应该分一杯羹，拿销售提成。 结果，诺贝尔奖得主、基因编辑先驱 Jennifer Doudna 听完，只回了两个字： “祝好运。” 硅谷现在对 AI 医疗的饼，已经画到天上去了。 甲骨文创始…","body":"OpenAI 的高管近日放了句话：\n如果有人用 ChatGPT 研发出了新药，OpenAI 应该分一杯羹，拿销售提成。\n\n结果，诺贝尔奖得主、基因编辑先驱 Jennifer Doudna 听完，只回了两个字：\n“祝好运。”\n\n硅谷现在对 AI 医疗的饼，已经画到天上去了。\n甲骨文创始人 Larry Ellison 甚至说，AI 能在 48 小时内治愈癌症。\n但真正有资格给这个领域降温的人，近日在彭博社的采访里，兜头浇了一盆冷水。\n\n在 Doudna 看来，大家寄予厚望的聊天机器人，目前根本谈不上在“创新”。\n“按我们的经验，我没看到聊天机器人能提出任何一个别人从未想过的全新想法。”\n它们最擅长的事情，其实是总结已知世界。\n\n整理数据、写写报告，这些它们干得很好，确实能提高效率。\n但真正的科学创新，需要的是发现未知，需要对异常数据的捕捉，需要真实的实验反馈。\n生命是一套极为精密的物理系统，无法用算法完美模拟。\n你不可能只靠“模拟”去理解人体，那些实打实的临床测试是绝对绕不过去的。\n\nAI 如果想在药物研发上真正帮上忙，关键是提供更干净、更庞大、更好的底层生物学数据来训练它，光靠对话软件逻辑顺是不够的。\n至于未来 AGI（通用人工智能）实现后会不会发生质变？\nDoudna 的态度很务实：“我从不把话说死，也许会发生，但我绝对不会屏息等待。”\n\n硅谷习惯了互联网式的“大力出奇迹”，以为只要堆算力、喂语料，就能一键通关生老病死。\n但复杂生命系统的硬壁垒，依然是顶级科学家眼中最值得敬畏的防线。\n听完这位诺奖得主的判断，那些靠 PPT 兜售“48 小时治愈癌症”的造神故事，可能真的要降降温了。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2070188357997494623","translated_status_id":"2070188357997494623","published_at":"2026-06-25 16:12:50","created_at":"2026-06-25T18:01:42+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2070175612615201205","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2070175612615201205/markdown"},{"rank":3,"id":"raw_5972038fa5b56599","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"手里握着能把全人类文献读上几万遍的超级算力。 为什么还要在旧金山亲自租厂房买移液枪？ 为什么非要建一个倒弄试管和培养皿的…","summary":"手里握着能把全人类文献读上几万遍的超级算力。 为什么还要在旧金山亲自租厂房买移液枪？ 为什么非要建一个倒弄试管和培养皿的生物实验室？ 纽约时报刚披露了一组数字。 Anthropic 告诉投资人，他们正计划把算力推到 5 个吉瓦（GW）。 未来十年，他们光是在亚马逊云服务（AWS）…","body":"手里握着能把全人类文献读上几万遍的超级算力。\n为什么还要在旧金山亲自租厂房买移液枪？\n为什么非要建一个倒弄试管和培养皿的生物实验室？\n\n纽约时报刚披露了一组数字。\nAnthropic 告诉投资人，他们正计划把算力推到 5 个吉瓦（GW）。\n未来十年，他们光是在亚马逊云服务（AWS）的数据中心上，就要花掉超过 1000 亿美元。\n5 个吉瓦是什么概念？\n500 万千瓦，相当于好几个大型核电机组满负荷发电的总和。\n在纯数字的屏幕里，这是人类有史以来最庞大的一台硅基大脑。\n按常规的理解，有了这种级别的算力，早该把全球生物论文吃透了。\n在电脑里把蛋白质折叠和分子结构推演个几百亿次。\n什么疑难杂症攻不破？\n\n但同样是今天。\nAnthropic 生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams 证实了一件事。\n他们在旧金山湾区建了一个实体的湿实验室。\n是真的去采购离心机、通风橱、自动化机械臂和试剂瓶。\n开始在物理世界里摆弄真实的细胞和化学溶液。\n一位手握 5 吉瓦数字算力的 AI 巨头，为什么突然要回过头来洗试管？\n\n因为在生物学面前，纯代码世界的算力神话撞上了一面坚硬的高墙。\n在行业里，完全依靠计算机进行模型演算的方式，叫干实验，或者叫纯计算模拟。\n在过去的几年里，这种模拟看起来无所不能。\nAlphaFold 预测了几亿个蛋白质结构。\n各种生成式模型在几分钟内就能画出几万种潜在的药物候选分子。\n很多人觉得，只要算力继续堆上去，新药和疗法就会像代码一样自动写出来。\n但生命科学跟下围棋、写代码有一个根本的区别。\n当年 AlphaGo 可以在电脑里左右互搏几千万盘棋，几小时完成一次进化。\n围棋的规则是一套封闭且确定的数学系统。\n黑白棋子落下去，胜负由算法在几微秒内判决。\n没有半点误差。\n写代码也是一样，程序能跑还是报错，编译器自己就是最公平的裁判。\n但生命从来无法被几行数学公式穷尽。\n它是地球演化了三十多亿年、被无数偶发事件揉成一团的生化浓汤。\n你在电脑里把一个药物分子和病毒靶点的结合模拟得再完美，自由能计算得再精准，它依然只是一份假说。\n一旦把这种分子真正融进液体、滴到活体细胞上，物理世界的混乱立刻砸了过来。\n它可能根本穿不过细胞膜。\n它可能刚进入血浆就被未知的酶降解掉了。\n它可能确实按住了那个致病靶点，但顺手毒死了旁边的健康细胞。\n这些微观层面的非特异性结合和脱靶毒性，目前没有任何公式能算得准。\n正如 Eric Kauderer-Abrams 所说：\n最终的检验，依然是、并且很长一段时间内都将是真实实验室里的工作。\n在这一滴真实的液体面前，5 个吉瓦的算力只要拿不到物理反馈，就算到天花板也是盲人摸象。\n\n既然算不准，去买现成的生物实验数据喂给模型不行吗？\n这就引出了生物学里最残酷的现实：整个行业正面临着巨大的真值赤字。\n很多人以为互联网上到处都是生物医学论文，数据多得用不完。\n但过去一百年人类积累的实验数据，绝大多数是全球各个高校的研究生在操作台前手工做出来的。\n移液枪吸了多少微升、试剂批次有没有杂质、当天的温度湿度有没有变化，全靠实验员的手法和肉眼观察。\n这导致生物学论文有着极高的不可复现率。\n同一个实验换一个实验室，结果经常大相径庭。\n更要命的是学术界普遍的发表偏差。\n只有实验成功了、分子产生反应了，科研人员才会写成论文发表。\n那些失败了九千九百次的阴性数据，全被顺手倒进了废液桶，连一行记录都没留下。\n但在机器学习的世界里，没有失败样本，模型就根本学不会边界在哪里。\n如果拿着这些充满噪音、全是幸存者偏差的数据去训练。\n算力越大，模型在生物学上的幻觉就越可怕。\n把 5 吉瓦算力开满，产出的可能只是一堆精致的垃圾。\n\n今年 4 月，Anthropic 先掏出 4 亿美元股票，一口气收购了生物科技初创公司 Coefficient Bio。\n紧接着，诺华制药（Novartis）的首席执行官 Vas Narasimhan 被请进了董事会。\n6 月份上线了专门针对科学家的工作台 Claude Science。\n现在，又在旧金山亲自建起了湿实验室。\n他们并不打算开一家替药企代工检测的外包机构。\n他们的目标，是打造一套自驱动的自动化实验闭环。\n这套闭环具体怎么跑？\nClaude 先在云端调动几十个专业数据库和海量算力，生成分子假说。\n接下来，模型不需要等人类科学家去手写实验步骤，它直接把方案编译成自动化控制代码。\n指令下发给实验室里的高通量移液工作站和机器人手臂。\n机械臂全自动取样、配比试剂、点样、加热、培养。\n没有人工手抖，没有记录造假，操作过程被传感器毫秒级记录。\n几个小时后，检测设备读出荧光信号和结合曲线，拿到物理世界的硬反馈：分子到底结合了没有？细胞是生是死？\n最关键的一步紧接着发生。\n这些刚从物理世界拿到的真实数据，带着完整的成功与失败记录。\n直接作为奖励信号，喂回给 Claude 的训练系统。\n整套循环几个小时就能跑完一轮。\n模型吸纳了物理世界的真实碰撞，重新修正参数，立刻发出下一批实验指令。\n\n这就是物理世界向数字系统交账的方式。\n过去两年，整个科技界都在比拼谁的显卡集群更大。\n谁找电力公司拿到了更多的电网负荷。\n谁的模型能在排行榜上刷出更高的分数。\n但当 AI 试图推开物理世界的大门时，决定胜负的瓶颈已经悄悄转移了。\n算力花钱就能向电网买，但高精度的物理真值，在市场上根本买不到。\n如果数字大脑不能连上物理触角，再多的吉瓦也只是在虚空中空转。\nAnthropic 在旧金山租下的这间实验室，标志着整个大模型竞赛走到了一个新的分水岭。\nAI 的下一场硬仗，不再仅仅取决于显卡里消耗的电力。\n它取决于谁能在真实的试剂与培养皿里，以更快的速度，把物理世界的规律一滴一滴测出来。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2101149265863057746","translated_status_id":"2101149265863057746","published_at":"2026-09-18 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却在疯狂撒钱做另一件事。\n满世界买下媒体公司。\n忙着把控舆论和讲故事。\n两家巨头早就跑向了完全不同的终局。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2040026101590663470","translated_status_id":"2040026101590663470","published_at":"2026-04-03 10:40:38","created_at":"2026-04-03T12:37:19.752561","url":"https://mubeitech.com/p/2039881584531144778","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2039881584531144778/markdown"},{"rank":5,"id":"2102799844142366841","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"救命的药，其实早就摆在药房的货架上了。 一个37岁的男子，患上了罕见血液病。 所有的常规疗法全部失效。 医生束手无策，直…","summary":"救命的药，其实早就摆在药房的货架上了。 一个37岁的男子，患上了罕见血液病。 所有的常规疗法全部失效。 医生束手无策，直接把他送进了临终关怀。 这基本就等于让他等死。 还能怎么救？ 研发一款全新抗癌药，平均耗时十年、砸进几十亿美元。 但他连十天都等不起了。 结果，救下他命的，全是…","body":"救命的药，其实早就摆在药房的货架上了。\n\n一个37岁的男子，患上了罕见血液病。\n所有的常规疗法全部失效。\n医生束手无策，直接把他送进了临终关怀。\n这基本就等于让他等死。\n\n还能怎么救？\n研发一款全新抗癌药，平均耗时十年、砸进几十亿美元。\n但他连十天都等不起了。\n\n结果，救下他命的，全是现成的老药。\n这怎么可能？\n现有的上市药物有数千种。\n要是拿来排列组合，能搭出几百万种方案。\n再顶尖的医学专家，也根本不可能把这种天文数字穷举一遍。\n\n这时候，AI进场了。\n它没有去尝试合成任何新分子。\n而是把数千种现有药物全部筛了一遍。\n最后算出一套从来没人试过的老药组合，排在了第一位。\n\n医生照着这个方案用药。\n不到一周，身体迅速出现好转。\n现在，他的病情已经完全缓解。\n\n救命的药，原来一直都在货架上。\n只是过去，没人能把这个组合算出来。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2102945523187569120","translated_status_id":"2102945523187569120","published_at":"2026-09-24 01:13:06","created_at":"2026-09-24T03:02:07+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2102799844142366841","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2102799844142366841/markdown"}]}