techcrunch 2025-10-21 11:40 上海
实现 AI 自动化的材料科学已万事俱备。
由OpenAI 备受尊敬的研究员 Liam Fedus 与其前谷歌大脑同事 Ekin Dogus Cubuk 共同创立的新兴初创公司 Periodic Labs，上月携 3 亿美元巨额种子轮融资悄然亮相。此轮融资由 Felicis 领投，并汇聚了众多天使投资人和顶级风投机构。
这家初创公司的诞生源于七个月前费德斯与丘布克（朋友们称他为"Doge"）的一次对话。
作为谷歌大脑顶尖的机器学习与材料科学研究专家之一，丘布克在目睹硅谷对生成式 AI 将彻底改变科学发现的无数讨论后，认为实现这一愿景的拼图终于完备——至少值得为此创立一家尝试的初创企业。
"LLM 领域、实验科学和模拟技术近期的发展让现在成为最佳时机，"丘布克向 TechCrunch 解释道。
他提到两个关键突破：其一是用于粉末合成（混合与创造新材料的工艺）的机械臂近期被证实具备可靠性能；其二是机器学习模拟现已能高效精准地建模复杂物理系统，这正是新材料研发所需的核心能力。
其三，LLM 如今已具备强大的推理能力——这部分得益于费德斯及其在 OpenAI 团队的工作。费德斯最初是创建 ChatGPT 的核心小组成员之一，并负责领导 OpenAI 极其重要的训练后优化团队 ，该团队专门在模型初期开发完成后进行精调。
将这些要素串联起来，蓝图已然清晰：理论上模拟计算能发现新化合物，机器人可实现材料混合，而LLM 能分析实验结果并提出调整方案。实现 AI 自动化的材料科学已万事俱备。
事实上，丘布克正是2023 年发表开创性论文的研究者之一，该论文记录了谷歌的先导研究项目。团队搭建了全自动机器人实验室，根据语言模型推荐的配方成功研制出 41 种新型化合物。
同样重要的是，创始人意识到即使失败的实验对他们的新创企也极具价值，因为数据是AI 的生命线。AI 科学为现实世界训练及训练后数据提供了全新来源。创始人们认为，这或将彻底颠覆现有科学激励机制——当前体系通过论文发表和经费资助奖励成功而非探索。
"接触现实世界、将实验引入[AI]闭环——我们认为这就是下一个前沿领域，"费德斯向 TechCrunch 透露。
Felicis 赢得本轮投资；OpenAI 未参与注资
在与丘巴克会谈后，费德斯向OpenAI 高层提交辞呈并阐述了创业计划。随后他欣喜地在推特上宣布离职消息，并暗示获得了 OpenAI 的祝福与投资意向。
然而，这笔投资并未真正落地。创始人向TechCrunch 证实，OpenAI 并未参与 Periodic 的融资。尽管 Fedus 拒绝透露具体原因，但事实上他们并不需要 OpenAI 的资金。
Fedus 的推文引发了一轮风投争相追求公司的狂潮。"几乎有种被反向路演的感觉。有位投资人甚至给 Periodic Labs 写了封情书，"Fedus 笑着解释，他和 Cubuk 都"不知道该如何应对"。还有人发来了长达数页的自我推荐文件。
但他们接听的第一个电话来自前OpenAI 同事、现顶级种子基金 Felicis 投资人 Peter Deng。（Deng 于 2025 年初离开 OpenAI 加入 Felicis）
"Liam 在 OpenAI 地位举足轻重，深受爱戴，是极具影响力的研究者，"Deng 告诉 TechCrunch，"当我听说他离职时，立即给他发了信息。"邓在旧金山诺埃谷社区与费德斯喝了咖啡。咖啡因和热情让费德斯兴奋不已，他邀请邓在该地区著名的丘陵地带散步继续他们的对话。虽然“推销散步”可能是硅谷的老套路，但它们确实会发生。
寒冷的一天变得炎热起来。穿着毛衣的邓汗流浃背，努力跟上健壮友好的费德斯，直到这位创始人说了一些“真的让我停下脚步”的话，邓告诉 TechCrunch。他回忆道，费德斯告诉邓：“每个人都在谈论做科学，但为了做科学，你实际上必须去做科学。”
换句话说，他们需要为AI 提供一个设备齐全的湿实验室，使其能在现实世界的受控环境中验证其想法。邓表示：“这些模型的真相是，它们所知道的一切都在正态分布范围内。我们获取大量数据，而模型只能复述它所了解的内容。”
发现新事物必然需要验证假设。“我当时就在诺伊谷的山坡上当场决定要签支票。”邓回忆道。
费杜斯也记得邓询问如何参与的那一刻，当他告知这家初创公司需要资金购买笔记本电脑和临时办公室时，“他立刻表示‘太棒了，我现在就给你们打钱’，这简直是莫大的信任投票。”
但邓并没有真的在街上掏出支票簿。他欣喜若狂地回到办公室准备签约，却遇到菲力西斯的律师提醒：律所无法立即签署合同——这家公司尚未注册成立。它甚至没有名字，更别提接收电汇的银行账户。“我们当时就是那么早期。”邓笑道。
很快他们解决了所有手续问题，并收到了应接不暇的投资意向书。手握3 亿美元资金，楚巴克和费杜斯组建了超豪华团队：包括 o1 和 o3 框架创建者亚历山大·帕索斯、已取得超导材料突破的科学家埃里克·托贝勒，以及微软两款生成式 AI 材料科学工具的开发者马特·霍顿。 顶尖人才名单还在不断延长 。
由于团队成员都是不同领域的专家，从人工智能到物理学，每周都会有人为大家讲授研究生级别的课程。"我们确实认为紧密协作极为重要，"库布克表示。他希望团队每个人都理解他们正在构建系统的所有组成部分。
Periodic Labs 实验室已经建成并投入运作，目前正结合实验数据、模拟计算开展研究，并对部分预测进行验证。
其初期核心任务是寻找新型超导材料——这一发现可能蕴含巨大价值。性能更优的超导体或将引领下一个高效低耗的技术时代。
但最后一部分，机器人尚未投入运行。“训练它们还需要一些时间，”Cubuk 表示。
当然，这一切无疑是一场豪赌。无论是否借助AI 的力量，科学发现通常都不是快速、轻松或可预测的。虽然这支专家团队有迹象表明他们可能会找到目标——或在此过程中有其他发现（甚至仅从失败中获取宝贵数据），但一切都尚无定数。
我们知道，模型制造者自身也在逐步涉足更多AI 科学领域。上个月，OpenAI 副总裁凯文·威尔宣布在公司内部成立"OpenAI for Science"部门，旨在"打造下一个伟大的科学工具：一个能加速科学发现的人工智能平台"。
至于那位写了情书的投资人，他最终并未赢得这笔交易（尽管费德斯承认这封信"非常令人受宠若惊"）。
其他种子轮投资者还包括 Andreessen Horowitz、DST、英伟达风险投资部门 NVentures、Accel，以及杰夫·贝索斯、埃拉德·吉尔、埃里克·施密特和杰夫·迪恩等天使投资人。
参考资料https://techcrunch.com/2025/10/20/top-openai-google-brain-researchers-set-off-a-300m-vc-frenzy-for-their-startup-periodic-labs/编译：ChatGPT
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