由ChatGPT核心成员Liam Fedus与前Google Brain科学家Dogus Cubuk联合创立的Periodic Labs，正掀起一场关于AI for Science的深层变革。这家初创公司在短短数月内斩获3亿美元种子轮融资，由Felicis领投，Andreessen Horowitz、DST、英伟达NVentures及Accel等顶级机构跟投，Jeff Bezos、Eric Schmidt、Jeff Dean等科技巨擘亦以天使投资人身份加入，引发硅谷人才“反向竞标”热潮。 其吸引力不仅来自巨额融资，更在于一个颠覆性的愿景：让AI真正“做科学”，而非仅“读科学”。Fedus与Cubuk意识到，尽管大语言模型在文本理解上已达巅峰，但科学的本质在于“假设—实验—反馈”的闭环。仅靠训练数据无法突破认知边界，唯有真实世界实验才能提供AI所需的高质量、高价值数据，尤其是失败结果所蕴含的不确定性，正是科学进步的关键。 Periodic Labs的路径清晰而独特：构建全自动机器人实验室，让AI提出科学假设，机器人执行实验，实验数据反哺模型，形成持续迭代的“AI科学家”系统。他们计划在门洛帕克建立实体实验室，专注于发现新型超导体、磁性材料与隔热材料。这些材料一旦突破，将推动低能耗计算、高效能源传输等关键技术跃迁。 与OpenAI、Meta等公司聚焦“AI辅助科研”不同，Periodic Labs追求的是将AI深度嵌入物理实验流程，让自然本身成为AI的“奖励函数”。这种基于真实世界数据的闭环，构成了难以复制的护城河——数据无法从网络爬取，只能通过实验生成。 尽管当前实验机器人系统仍在训练中，且科学发现本身充满不确定性，但已有超过20位来自Meta、OpenAI、DeepMind和微软的顶尖研究人员放弃高薪加入，用行动投票支持这一方向。他们相信，真正的AI科学革命不在文本模型里，而在试管与熔炉之中。 这不仅是技术的跃迁，更是一种回归——复兴贝尔实验室与IBM研究院那种将基础物理科学置于核心的研究传统。当硅谷沉迷于模型规模竞赛时，Periodic Labs正悄然重启科学探索的原始动力：动手实验，拥抱未知。