AI for Science（AI4S），正在疯狂吸金！
5月14日，AI初创公司Recursive Superintelligence宣布完成6.5亿美元融资，估值达46.5亿美元。
这笔融资，轰动了整个科技圈。
要知道，Recursive成立于2026年1月，目前尚无任何产品发布，却已获得谷歌风投、Greycroft领投，AMD Ventures和英伟达参投。
这家公司有一个宏伟的目标：让AI自主完成从提出想法到验证结果的整个研究闭环，从而引发一场彻底的科研革命。
最终，将其应用于药物研发、新材料开发等前沿科学领域。
不止上述公司，AI for Science赛道出现多笔巨额融资。
就在近日，AI+药物研发公司 Isomorphic Labs宣布已筹集到21亿美元的B轮融资，公司表提出要打造AI通用引擎，重塑药物发现的宏大愿景。
相较于传统biotech， Isomorphic Labs在没有一条临床管线的情况下，获得远远超出普通公司的资金量，也同样引发业界的激烈讨论。
由此可见，AI for Science已经成为资本叙事的风口，吸引了无数资金疯狂涌入。
尤其是AI 模型+自动化实验 + Agent的闭环平台逐渐完善，AI 科学家正从概念走向现实。
8位顶尖AI科学家，赌上自己的事业
如今，Recursive只有25个人，却没有产品，拿到了超40亿美元估值。
创始团队成员背景极其豪华，8位分别来自Google DeepMind、OpenAI、Meta AI、Salesforce AI等顶级机构，也被成为誉为“AI复仇者联盟”。
创始团队中有多位华人，包括田渊栋。
他本科及硕士均毕业于上海交通大学计算机系，之后在全球顶尖的卡内基梅隆大学（CMU）机器人研究所获得博士学位。随后他加入在Meta FAIR工作近十年，提出Dualformer、Coconut等创新架构。
公司首席执行官Richard Socher 是前Salesforce AI 研究负责人，也是NLP领域里面的大牛，而后创办AI搜索引擎You.com，如今他又义无反顾的创办Recursive。
另一位联合创始人Caiming Xiong是人工智能领域的一位领军人物。他此在 Salesforce 担任 AI研究高级副总裁，也是Richard Socher的老搭档负责领导前沿技术的研究及其在商业产品中的应用落地。
此外，包括Jeff Clune、Josh Tobin、Tim Shi、Alexey Dosovitskiy等在内的联合创始人，几乎都有OpenAI、谷歌、Meta等公司的深厚背景。
他们有一个共同的宏伟目标：打造能像生物进化一样的AI系统，在一个开放、永不停歇的循环中持续自我完善。
根据目前公布的技术路线，主要分为两步。
第一步，自动化AI研究。初始路线图是训练一个具备“5万名博士”能力的系统，实现AI对自身研究的完全自动化。
第二步，解放全科学。将这套方法论扩展到药物发现、新材料的研发等领域，从根本上改变科学和技术进步的方式。
一旦成功，人类AI研究员的岗位可能被大规模取代。
也就是说，这些AI领域大牛组成的创业梦之队，也在赌上自己的未来。
最关键的是，Recursive Superintelligence公司仅成立4个月，目前还没有任何产品，竟然吸引了谷歌、AMD、英伟达这样的巨额押注。
如此违背商业常识的估值，为什么这样一家“PPT”公司，会被AI巨头们集体看好？
AI for Science狂潮
2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖史无前例的地授予了人工智能领域的科学家。
这一事件的催生下，AI for Science这一概念开始被广泛传播和接受。
于是我们可以看到，从2025年开始，一系列AI科学家和大模型合作迅速霸屏，打造智能实验室。
根据智药局统计，多家专注于AI for Science的初创公司获得新一轮融资，总额超过8亿美元。
这一批AI科学公司大多数成立时间并不长，甚至有的是今年刚刚创立，但这并不影响市场对其的青睐，他们能够获得远超同轮次平均水平的募资金额，估值也迅速攀升。
去年12月，打造了AI科学家Robin的FutureHouse宣布成立Edison Scientific，首轮融资7000万美元（约合5亿人民币），用于打造全球顶尖的AI科学家。
随后，英伟达与医药巨头礼来宣布，未来5年将共同投资10亿美元，共建全球首个"AI药物共创实验室"，以提升药物发现水平。
万亿AI独角兽Anthropic宣布推出Claude for Life Sciences模型，正式进军生命科学领域。
科学智能公司Lila Sciences完成3.5亿美元的A轮融资，其中包括英伟达等机构的1.15亿美元融资，公司估值超过13亿美元（约合92.6亿元人民币）。
不止如此，这股浪潮已上升为国家级战略，中国、美国、欧盟、英国、日本等主要科技强国都密集出台了高层级战略部署。
美国推出“创世纪计划（Genesis Mission），打造统一的AI驱动的科学联盟，欧美和中国也在紧密布局该领域。
那么，这些看好AI for Science真正的价值锚点是什么？
大额投资AI for Science公司，本质上是在投资一个全新的“科学研究引擎”。
传统科研是假设→实验→验证→理论 的循环，周期长、成本高、随机性大。
而AI for Science，将这项过去依赖天才灵感和长期试错的稀缺活动，转变为可规模化、可预测、可复制的工业化流程。
这些技术，将大幅度加速化工、医药、新能源、半导体、粮食等领域，并由此催生出多个万亿级的新领域。
当然，科学研究本身充满不确定性，AI能否带来深入的洞察并最终转化为成熟产品，是核心的挑战。
毕竟，人类科学家也需要休息，需要投入大量的精力学习新领域。
但AI科研系统可以7*24小时自主发现新反应、新想法，并不断试错和迭代。
而我们见证的，或许正是科学史上最深刻的一次生产力解放。
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