Anthropic自建湿实验室推进AI制药全链条

9月18日，路透社披露Anthropic已在旧金山湾区秘密建立生物湿实验室，生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams对此予以确认。此举旨在填补人工智能辅助科学领域的验证短板：尽管大模型在药物靶点设计与候选分子生成上日益高效，但真实生物实验的物理测试始终成为迭代瓶颈。 传统研发模式高度依赖外部机构进行样本合成与湿实验验证，导致数据反馈周期拉长且成本攀升。为此，Anthropic将核心实验能力内部化，并推出通用硬件控制协议。该标准通过统一设备接口，使模型能够直接调度机械臂、液体处理器与显微镜。测试表明，该方案将硬件集成时间从数月压缩至数分钟，系统已具备参数自调整与异常诊断能力。结合高校实验室的实操反馈，人工智能已能实时读取实验数据并自主规划后续流程，初步跑通设计至学习的完整闭环。 业内指出，此举标志着生物制药竞争重心向物理验证效率转移。未来技术壁垒将取决于数据回流的迭代速度，而模型接管实体实验所带来的设备安全与操作边界问题，亦将成为下一阶段必须攻克的关键挑战。