<p>藥物發現是現代工業中最昂貴的失敗之一。找到一個可行的分子可能需要十年時間並花費數十億美元，而大多數候選者仍然無法成功。新一代的人工智能初創公司承諾解決這個問題——大多數公司已經使得這一問題對那些技術上足夠成熟的研究人員來説變得不那麼痛苦。</p>
<p>但 SandboxAQ 認為瓶頸不在於模型，而在於接口。</p>
<p>該公司與 Anthropic 合作，將其科學人工智能模型直接集成到 Claude 中——將強大的藥物發現和材料科學工具放在一個無需專業計算基礎設施即可使用的對話界面後面。</p>
<p>SandboxAQ 成立於大約五年前，作為 Alphabet 的衍生公司，Eric Schmidt，谷歌的前首席執行官，是其董事長。該公司已從投資者那裏籌集了超過 9.5 億美元，建立了多個不同的業務線，包括網絡安全業務等。</p>
<p>然而，SandboxAQ 所做的更獨特的事情之一是生產大型定量模型（LQMs）。這些專有模型是 “基於物理的”，意味着它們是基於物理世界的規則而非文本中的模式構建的。它們可以進行量子化學計算，並模擬分子動力學和微觀動力學，即研究化學反應在分子層面上如何展開。這一點很重要，因為它告訴研究人員候選分子在進入實驗室之前可能的行為。</p>
<p>“LQMs 經過真實實驗室數據和科學方程的訓練，是為定量經濟而設計的人工智能模型，定量經濟是一個超過 50 萬億美元的行業，涵蓋生物製藥、金融服務、能源和先進材料，” 該公司在一份新聞稿中表示，強烈暗示 Sandbox AQ 並不是在構建另一個聊天機器人或代碼助手——它是在追逐人工智能應該轉變的經濟。</p>
<p>Chai Discovery 和 Isomorphic Labs——這兩者都是對更好模型的資金充足的押注——專注於科學。SandboxAQ 則專注於誰能真正使用它。</p>
<p>“這是第一次，我們在一個前沿的 [定量] 模型上有一個前沿的 LLM，任何人都可以用自然語言訪問，” SandboxAQ 的人工智能模擬總經理 Nadia Harhen 對 TechCrunch 表示。之前，SandboxAQ 的 LQMs 用户必須提供自己的數字基礎設施來運行這些模型。</p>
<p>SandboxAQ 的客户往往是計算科學家、研究科學家或實驗人員。通常，這些人工作於大型製藥或工業公司，尋找可以成為可銷售產品的新材料。</p>
<p>“我們的客户找我們是因為他們嘗試過所有其他軟件，而他們的問題複雜到在現實世界中進行轉換時沒有成功或沒有產生積極結果，” Harhen 説道。</p>

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<p>SandboxAQ 與 Anthropic 合作，將其科學 AI 模型整合到 Claude 中，使藥物發現工具能夠通過對話界面訪問，而無需專業計算。SandboxAQ 作為 Alphabet 的衍生公司成立，已籌集超過 9.5 億美元，專注於模擬分子行為的大型定量模型（LQMs）。這一創新旨在簡化生物製藥和材料領域計算科學家的藥物發現過程，解決現有軟件解決方案所面臨的複雜性</p>

<p>Drug discovery is one of the most expensive failures in modern industry. Finding a single viable molecule can take a decade and cost billions, and most candidates still don’t make it. A generation of AI startups has promised to fix that — most have made the problem less painful for researchers who are already technically sophisticated enough to use the tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>藥物發現是現代工業中最昂貴的失敗之一。找到一個可行的分子可能需要十年時間並花費數十億美元，而大多數候選者仍然無法成功。新一代的人工智能初創公司承諾解決這個問題——大多數公司已經使得這一問題對那些技術上足夠成熟的研究人員來説變得不那麼痛苦。</p>
</div><p>But SandboxAQ thinks the bottleneck isn’t the models. It’s the interface.</p>
<div class="lb-trans"><p>但 SandboxAQ 認為瓶頸不在於模型，而在於接口。</p>
</div><p>The company has teamed up with Anthropic to integrate its scientific AI models directly into Claude — putting powerful drug discovery and materials science tools behind a conversational interface that requires no specialized computing infrastructure to use.</p>
<div class="lb-trans"><p>該公司與 Anthropic 合作，將其科學人工智能模型直接集成到 Claude 中——將強大的藥物發現和材料科學工具放在一個無需專業計算基礎設施即可使用的對話界面後面。</p>
</div><p>Founded roughly five years ago as an Alphabet spinout, SandboxAQ counts Eric Schmidt, Google’s former CEO, as its chairman. The company, which has raised more than $950 million from investors, has built out a number of different business lines, including a cybersecurity business, for instance.</p>
<div class="lb-trans"><p>SandboxAQ 成立於大約五年前，作為 Alphabet 的衍生公司，Eric Schmidt，谷歌的前首席執行官，是其董事長。該公司已從投資者那裏籌集了超過 9.5 億美元，建立了多個不同的業務線，包括網絡安全業務等。</p>
</div><p>One of the more unique things SandboxAQ does, however, is produce large quantitative models, or LQMs. These proprietary models are “physics-grounded,” meaning they’re built on the rules of the physical world rather than patterns in text. They can run quantum chemistry calculations and simulate both molecular dynamics and microkinetics, the study of how chemical reactions unfold at the molecular level. That matters because it tells researchers how candidate molecules are likely to behave before anyone sets foot in a lab.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，SandboxAQ 所做的更獨特的事情之一是生產大型定量模型（LQMs）。這些專有模型是 “基於物理的”，意味着它們是基於物理世界的規則而非文本中的模式構建的。它們可以進行量子化學計算，並模擬分子動力學和微觀動力學，即研究化學反應在分子層面上如何展開。這一點很重要，因為它告訴研究人員候選分子在進入實驗室之前可能的行為。</p>
</div><p>“Trained on real-world lab data and scientific equations, LQMs are AI models engineered for the quantitative economy, a $50+ trillion sector spanning biopharma, financial services, energy, and advanced materials,” the company said in a new release that strongly suggests Sandbox AQ isn’t building another chatbot or code assistant — it’s chasing the economy that AI is supposed to transform.</p>
<div class="lb-trans"><p>“LQMs 經過真實實驗室數據和科學方程的訓練，是為定量經濟而設計的人工智能模型，定量經濟是一個超過 50 萬億美元的行業，涵蓋生物製藥、金融服務、能源和先進材料，” 該公司在一份新聞稿中表示，強烈暗示 Sandbox AQ 並不是在構建另一個聊天機器人或代碼助手——它是在追逐人工智能應該轉變的經濟。</p>
</div><p>Chai Discovery and Isomorphic Labs — both well-funded bets on better models — have focused on the science. SandboxAQ is focused on who can actually use it.</p>
<div class="lb-trans"><p>Chai Discovery 和 Isomorphic Labs——這兩者都是對更好模型的資金充足的押注——專注於科學。SandboxAQ 則專注於誰能真正使用它。</p>
</div><p>“For the first time, we have a frontier [quantitative] model on a frontier LLM that someone can access in natural language,” Nadia Harhen, SandboxAQ’s general manager of AI simulation, told TechCrunch. Previously, users of SandboxAQ’s LQMs would have had to provide their own digital infrastructure to run the models.</p>
<div class="lb-trans"><p>“這是第一次，我們在一個前沿的 [定量] 模型上有一個前沿的 LLM，任何人都可以用自然語言訪問，” SandboxAQ 的人工智能模擬總經理 Nadia Harhen 對 TechCrunch 表示。之前，SandboxAQ 的 LQMs 用户必須提供自己的數字基礎設施來運行這些模型。</p>
</div><p>SandboxAQ’s customers tend to be computational scientists, research scientists, or experimentalists. Generally, these people work at large pharmaceutical or industrial companies and are searching for new materials that can become marketable products.</p>
<div class="lb-trans"><p>SandboxAQ 的客户往往是計算科學家、研究科學家或實驗人員。通常，這些人工作於大型製藥或工業公司，尋找可以成為可銷售產品的新材料。</p>
</div><p>“Our customers come to us because they’ve tried all the other software out there, and the complexity of their problem is such that it didn’t work or didn’t yield positive results for them when that translation went to take place in the real world,” said Harhen.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我們的客户找我們是因為他們嘗試過所有其他軟件，而他們的問題複雜到在現實世界中進行轉換時沒有成功或沒有產生積極結果，” Harhen 説道。</p>
</div>

SandboxAQ brings its drug discovery models to Claude — no PhD in computing required

- SandboxAQ 與 Anthropic 合作，將藥物發現 AI 模型整合到 Claude 中。  
- 該公司致力於簡化複雜計算科學的應用，面向大企業客户。  
- 獨特的量化模型採用物理基礎，能有效預測候選分子的表現。

SandboxAQ 將其藥物發現模型引入 Claude——無需計算機博士學位