Anthropic 证实：已建成湿实验室，Claude 进军实体药物研究

Anthropic 已经走出了计算机模拟：公司悄然在旧金山湾区建立了一个实体湿实验室，其生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams 于 2026 年 9 月 18 日向路透社证实了这一设施。这项披露是迄今最清晰的信号，表明 Claude 的开发商不再只把自己定位为面向制药客户的 AI 平台 —— 它如今运营着通常只在生物科技初创公司里才能见到的那类科研基础设施。Kauderer-Abrams 表示，按人员规模和资源投入计算，生命科学已经成为 Anthropic 最大的投资领域之一，公司正在测试 Claude 能否在极少人工干预的情况下，引导机器人系统完成实体实验。

「我们认为，做生物学，最终的检验现在是、并且在很长一段时间里仍将是真实的实验室工作，」Kauderer-Abrams 对路透社说，「我们今天绝对就在做这件事。」一位 Anthropic 发言人补充了一个值得注意的限定：现有的这个实验室并非专门用于药物发现。公司拒绝透露这一设施具体用于什么。Kauderer-Abrams 还告诉路透社，Anthropic 的做法与生物科技行业的常规做法一致 —— 把自己的实验室工作与外部合作伙伴的协作结合起来 —— 他也直言公司的边界：「我们并不是要和那些以把药物推向市场为业务的制药和生物科技公司竞争。」

从计算模拟走向湿实验室，为什么重要

计算模拟（in silico）生物学与湿实验室生物学之间的区别是实质性的。计算方法预测蛋白质折叠、模拟分子相互作用、筛选候选化合物。湿实验室则拿这些预测去接受物理现实的检验 —— 真实的酶、真实的细胞、真实的化学反应。每一家 AI 药物发现公司最终都要面对模型输出与试管里实际发生的事情之间的落差。Isomorphic Labs 是 Alphabet 专门从事药物发现的子公司，多年来一直在弥合这道落差，但它仍然预计，其首批由 AI 设计的分子要到 2026 年底才能进入临床试验 —— 这个期限已经推迟了一年，首席执行官 Demis Hassabis 于 1 月在世界经济论坛上宣布了这次推迟。

Anthropic 并没有声称自己已经到了那个阶段。Kauderer-Abrams 形容实验室自动化工作还处于「非常早的阶段」，公司也明确表示没有在进行临床试验。湿实验室给了 Anthropic 此前所缺少的东西：一个实体的反馈回路。当 Claude 对某个分子相互作用或某个实验方案做出预测时，Anthropic 现在可以检验这个预测在真实生物学面前是否站得住 —— 并用这些结果同时改进模型和工作流程。

实验室里的 Claude 智能体：模型硬件标准

在湿实验室的消息传出之前，把 Claude 连接到实体仪器的基础设施已经部分可见。2026 年 8 月 27 日，Anthropic 预览了模型硬件标准（Model Hardware Standard，MHS），这是一项规范，让 AI 智能体可以通过统一的驱动层发现并操作实验室设备 —— 显微镜、移液工作站、机械臂、酶标仪。每个 MHS 驱动都用简单的读写命令在操作系统与硬件设备之间做转换，并存储以往只存在于纸质手册中的设备特性，比如重量、安全限值和可调参数。安全限值在驱动层、也就是 AI 智能体之下强制执行，因此无论模型原本可能尝试做什么，智能体都无法指令设备超出其物理边界。

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基因泰克（Genentech）在一个横跨移液工作站、机械臂和酶标仪的蛋白检测流程上测试了 MHS；Claude 在每一步都没有人工干预的情况下，收敛到了最优的转移参数。QuEra Computing 用同一标准实现了量子激光锁定恢复的自动化：一个四人工程团队花了几个月打造的定制脚本，成功率约为 58%；在一次通宵运行基于 MHS 的智能体之后，700 次试验中的成功率跃升至 99.3%。Anthropic 在那份 MHS 公告中承认，Claude「对化学和生物现象缺乏深刻的物理直觉」—— 在基因泰克，研究人员不得不引导 Claude 认识到液体起泡是一个物理故障，而不是软件 bug。MHS 目前只适用于提供可编程控制接口的设备。

一套技术栈，从头到尾

这个湿实验室位于一套生物学基础设施建设的末端，这项建设于 2025 年 10 月公开启动，并在 2026 年年中急剧提速。2026 年 4 月，Anthropic 收购了 Coefficient Bio —— 这是一家不到十人的隐身初创公司，成员大多是基因泰克的前计算生物学研究员 —— 交易价值约 4 亿美元，以股票支付。两位创始人 Samuel Stanton 和 Nathan C. Frey 来自基因泰克的计算药物发现部门 Prescient Design，带来了基于 AI 的分子设计的直接经验。2026 年 6 月 30 日，Anthropic 推出了 Claude Science，这是一个预先配置了 60 多个科学数据库的研究工作台，覆盖基因组学、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学，运行在现有的 Claude 模型之上。诺华首席执行官 Vas Narasimhan 同日加入 Anthropic 董事会。随后又与基因泰克、百时美施贵宝和诺和诺德建立了合作，其中与诺和诺德的合作于 9 月 16 日正式确立，也就是湿实验室消息传出的两天前。

把这些放在一起 —— Coefficient Bio 的分子专长、Claude Science 的研究工作流、MHS 的硬件接口，以及湿实验室的实体执行层 —— 就构成了一套垂直整合的生物学技术栈。没有其他任何一家前沿 AI 实验室同时搭齐了这四层。OpenAI 于 2026 年 4 月推出的面向生物推理的领域专用模型 GPT-Rosalind，以及把 AlphaFold、AlphaGenome 与自有数据库组合在一起的谷歌 Gemini for Science，都在模型和工作流层面展开竞争。但两者都没有发布可与 MHS 相比的硬件标准，也都没有证实自己拥有实体实验室运营。

瞄准「不可成药」的生物学

Kauderer-Abrams 点出了 Anthropic 所关注的一类特定疾病和分子：长期被认为「不可成药」的病症 —— 这些靶点缺少能让常规小分子药物结合的明确结合口袋。许多转录因子、内在无序蛋白和蛋白质相互作用界面都属于这一类，其中包括制药公司几十年来一直想触及、却苦于缺乏相应化学手段的致癌靶点。

双特异性和三特异性抗体是通往这些靶点的技术路线之一。标准抗体只结合一个分子位点，而双特异性抗体经过工程改造，可以同时结合两个不同的靶点，或同一靶点上的两个位点 —— 例如，把 T 细胞这类免疫效应细胞拉到携带癌症相关抗原的肿瘤细胞旁边。组合设计空间很大，每个候选分子都需要先经过计算筛选，再由湿实验室确认。而这正是 Anthropic 如今有能力闭合的那个回路。

Anthropic 没有披露它正在研究哪些具体疾病，也没有披露湿实验室已经产出了哪些实验结果。Kauderer-Abrams 表示，公司的重点是被商业市场忽视的需求。找到一个有前景的候选分子只是开始；在任何疗法能到达患者手中之前，还要经过动物研究、临床试验和监管审查 —— 这个过程通常要持续数年，而 Anthropic 明确没有承诺要承担这些环节。

生物安全问题与数据冲突

湿实验室的披露恰逢生物安全争论升温。根据 Anthropic 发布的安全报告，公司披露了 2025 年底至 2026 年年中的几起与生物学相关的案例，其中有用户试图绕过安全控制，利用 Claude 获取敏感的生物学研究。没有任何案例导致病原体被合成，也没有造成真实世界的事件。专家们仍然意见分歧：一些生物安全研究人员认为，实体层面的瓶颈 —— 获得设备、前体材料和专业知识 —— 使得近期借助 AI 研制生物武器不太可能；另一些人则认为，前沿模型确实能给非专业人士带来实质性的能力提升。Gizmodo 关于湿实验室披露的报道指出，就在湿实验室消息传出前一周，Anthropic 刚发布了一份关于生物学滥用企图的安全报告；Kauderer-Abrams 直接回应了这种张力：「我们一直在权衡这些事情，」他对路透社说，并补充称部署会被谨慎管理以降低风险。美国国会已就 AI 生物安全举行听证会，2026 年联邦政府对两用生物学研究的监管也已收紧。

另一重张力涉及竞争性数据。Anthropic 如今同时为基因泰克、百时美施贵宝和诺和诺德提供 AI 服务 —— 这几家制药公司在多个治疗领域直接竞争。公司表示会在合作伙伴之间隔离客户数据，但一个一边运营自己的药物项目、一边服务多家相互竞争的制药客户的供应商，在这个行业里处于一个结构上不同寻常的位置。

时间表，以及接下来会怎样

Isomorphic Labs 仍是公开披露的进展最快的 AI 药物项目。它成立于 2021 年，由 Alphabet 支持，建立在 AlphaFold 蛋白质结构预测的基础之上，目标是在 2026 年底前开展首批临床试验 —— 已经比最初的承诺晚了一年。Anthropic 的湿实验室本周才得到证实，Coefficient Bio 团队 4 月才加入，Claude Science 三个月前才推出。按照现实的药物开发时间表，Anthropic 距离任何临床阶段项目都还有数年之遥，而 Kauderer-Abrams 也没有说过任何与此相反的话。

Anthropic 已经搭建起的，是一套目前没有其他前沿 AI 实验室完整运行的反馈架构：一条从模型推理、经由软件工作流、到硬件接口、再到实体实验的链条。这条链条能否产出有科学意义的结果，只有尚未披露的湿实验室数据才能回答。公司临近的 IPO —— 据投资者方面的说法，估值可能达到 2 万亿美元，最早可能在 10 月上市 —— 将给生命科学部门带来越来越大的压力，要求它拿出成果，而不只是基础设施。

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对于正在把 Claude Science 与 OpenAI 和谷歌的竞争平台放在一起评估的制药公司来说，湿实验室要么是促成决定的差异化优势，要么是一种干扰，让人忽视了「哪个模型在实验台前最有用」这个问题。随着 Anthropic 从宣布这个回路，走向报告它产出了什么，这种区别会变得更加清晰。