这家公司一亮相就震惊了整个硅谷，因为他们一举拿下了高达3亿美元的种子轮融资。

　　这个数字在初创企业的早期融资中极为罕见，尤其引人注目的是，投资方阵容堪称“全明星级别”：由知名风投a16z领投，DST、英伟达NVentures、Accel、Felicis等机构跟投。

　　还吸引了亚马逊创始人杰夫·贝索斯、前谷歌CEO埃里克·施密特、AI领域权威杰夫·迪恩等科技大佬的个人投资。

　　这两位联合创始人的背景十分耀眼。Fedus是ChatGPT的核心创造者之一，在OpenAI期间负责后训练团队，主导了包括4o、o1-mini、o1-preview等重要模型的研发。

　　他拥有蒙特利尔大学计算机科学博士学位，师从AI领域的著名学者Yoshua Bengio。Cubuk则是DeepMind材料科学项目的领军人物。

　　他领导的GNoME项目在2023年利用AI发现了超过200万种全新晶体材料，是哈佛大学凝聚态与材料物理和计算科学的博士。

　　尽管他们在各自的公司已经位居要职，前景一片光明，但两人却在今年3月双双离职，选择共同创业。

　　有趣的是，他们的交集始于在谷歌工作期间一次共同参与的团建活动，翻轮胎。但真正促使他们走到一起的，是对AI未来发展方向的共同思考。

　　他们认为，当前AI模型主要依赖互联网文本数据进行训练，但这些数据终究是有限的，而且无法产生真正的科学突破。

　　Fedus直言，AI的主要目标不应该是替代白领工作，而是“加速科学发现”。

　　Cubuk也强调，真正的科学进步需要大量的实验和失败经验，而现在的AI恰恰缺少“亲自动手实验”的环节。

　　Periodic Labs的核心构想是创建“自主实验室”（autonomous lab），这是一个将AI与物理实验紧密结合的创新平台。

　　简单来说，他们要让AI像真正的科学家一样，能够提出假设、设计球盟会实验、操作仪器、分析结果，并从成功和失败中学习。

　　Cubuk指出，三个关键技术的成熟使得这一构想成为可能：可靠的机器人手臂能够自动合成材料；高效的物理模拟可以预测材料性能；大型语言模型具备了复杂的推理和规划能力。

　　这个自主实验室实际上是一个真实的物理空间，里面配备了机械手臂、传感器和各种实验设备。

　　AI模型会先阅读科学文献、进行模拟计算，提出关于新材料性质的预测，然后由机器人按照方案合成材料并进行测量验证。

　　无论实验结果是否符合预期，都会成为AI学习的素材。这种方法的独特之处在于，它系统性地记录了所有实验过程，包括那些在传统科研中常被忽视的“失败”数据。

　　Periodic Labs选择从材料科学切入是有深层次考虑的。一方面，该领域的数据相对客观且易于验证；另一方面，材料突破能够直接推动技术进步。

　　公司的首要目标之一是寻找新型高温超导材料。如果能够发现接近室温条件下工作的超导体，将彻底改变能源、交通、医疗等多个行业的面貌。

　　此外，他们已经在与一家芯片制造商合作，利用AI优化散热材料，解决芯片发热的行业难题。

　　在短短几周内，就有超过20位AI研究专家从Meta、OpenAI、Google DeepMind等公司离职加入Periodic Labs，其中不少人甚至放弃了数百万乃至上千万美元的薪酬待遇。

　　团队汇集了ChatGPT的共同创造者、DeepMind材料项目负责人、Transformer神经网络“注意力机制”的发明者等多领域专家。

　　公司还组建了包括诺贝尔奖得主Carolyn Bertozzi在内的科学顾问委员会，为研究方向提供指导。

　　从投资角度看，Periodic Labs代表了一种全新的投资赛道，AI驱动的科学研究（AI4S）。

　　a16z在投资公告中将其策略描述为“在前沿领域登陆并扩张”，即先聚焦于太空、国防、半导体等研发投入巨大的行业，解决关键难题，再逐步拓展到更广泛的科学领域。

　　投资人相信，如果成功，这种新模式可能撬球盟会动先进制造、材料、能源等总计约15万亿美元的市场。

　　我个人认为，Periodic Labs的尝试代表着AI发展的一个重要转折点，从处理已有信息转向创造新知识。

　　这不仅是技术上的突破，更是科研范式的革新。传统科研往往受限于人力、时间和资源，而AI科学家可以不知疲倦地进行海量实验，系统性地探索未知领域。

　　虽然前路充满挑战，科学发现本身具有高度不确定性，但这种大胆尝试本身就值得赞赏。

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