Anthropic 称其将彻底变革生物学——但要等到未来

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摘要

Anthropic 的 IPO 招股书对其关于 AI 变革生物学和药物发现的大胆宣称进行了降温,承认自身缺乏实验室经验、面临监管障碍以及药物开发周期漫长,但仍然将生物技术研发定位为其业务的核心部分。

该公司在令人振奋的新闻稿和帖子中,一直宣传其模型能够带来科学突破的能力。但其 IPO 招股书却给 AI 能多快带来重大发现踩了刹车。
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缓存时间: 2026/10/28 01:23

# Anthropic 声称将彻底变革生物学——但那是"有朝一日" 来源:https://www.wired.com/story/anthropic-says-it-will-revolutionize-biology-some-day/ AI 巨头 Anthropic 及其 CEO Dario Amodei 多次宣称,公司的模型将彻底变革生物学和[药物发现](https://www.wired.com/story/artificial-intelligence-drug-discovery/)。但在周一提交的 IPO 文件中(https://www.wired.com/story/the-anthropic-ipo-is-also-a-doomsday-primer/),Anthropic 的措辞明显收敛,承认自身缺乏物理实验经验以及药物开发的潜在风险。看来无论它要走向何方,到达那里都需要一些时间。 两年前,Amodei[撰文](https://darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace#1-biology-and-health)称,他"愿意接受"AI 系统能在短短五到十年内带来生物学一千年进展的观点。今年八月,他在 [X 上表示](https://x.com/DarioAmodei/status/2088758819304443967?lang=en),"Anthropic 正在快速加大在生物学和医学领域的投入。"在同一帖文中,他预测 AI 将在未来五到十年内使治愈大多数人类疾病成为可能,并承诺将带来"一波 AI 加速药物的浪潮"。该公司还于九月宣传了 Claude [发现一种"类 Crispr"酶](https://www.anthropic.com/research/claude-discovers-novel-enzyme-system)的成果。 尽管新的 IPO 文件仍在宣扬 AI "极大加速生物学和医学进展"的能力,以及将"数十年的科研进步压缩到数年内"的潜力,但文件对其如何将潜力转化为现实却颇为谨慎。 公司表示,其团队"需要在科学研究和药物发现方面拥有亲身经验",且生命科学业务将要求其"涉足软件和研究组织历史经验之外的活动"。这包括处理潜在危险物质、操作实验室设备以及遵守大量法规。 Anthropic 也淡化了此前关于酶发现的说法,表示该发现"*可能*"具有"被开发为一种新型生物技术工具的*潜力*,*也许*可用于基因编辑。"(斜体为强调所加。)此前[研究者告诉 WIRED](https://www.wired.com/story/anthropic-says-it-discovered-a-crispr-like-system-now-what/),他们对这项酶发现的价值和实用性持怀疑态度,一位恰好正在研究这些特定酶的科学家甚至[怀疑 Claude 使用了他的研究成果](https://www.nytimes.com/2026/09/27/science/anthropic-biology-enzyme-mestre.html)。(该公司表示,其模型和分子生物学团队都不可能获取到这些材料。) IPO 文件表明,Anthropic 不再将自己仅仅定位为向生物技术行业提供 AI 工具的外部供应商;它将生物技术发现视为其商业模式的核心组成部分。与所有生物技术公司一样,它也必须面对药物开发的漫长周期。任何 AI 辅助的发现仍需在试管中进行研究,然后在动物身上测试,最终才能用于人体试验。即便 AI 能够帮助筛选出哪些新药物或靶点可能对人类有效、哪些可能失败,仍然需要数年时间来证明其安全性和有效性。 Anthropic 在文件中承认了这些挑战。文件写道:"由这些努力产生的任何候选药物或其他发现都将面临生命科学行业特有的漫长、昂贵且不确定的开发和监管路径,可能永远无法产生收入。"(至于 Amodei 本人,他在八月的 X 帖文中主张为即将到来的 AI 生成药物浪潮简化监管流程。) 美国证券交易委员会(SEC)的备案文件通常比公司或高管的公开声明更为谨慎,因为对潜在投资者夸大其词会带来法律风险。但这份 IPO 文件清楚表明,Anthropic 相信其技术将推动革命性进步。 然而,随着 Anthropic 深入推进生物领域发现,它将面临与其他生物技术公司相同的困境:必须通过无法仅靠增加计算机就能加速的临床试验来证明自身的价值。

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