藥物發現是現代產業中最昂貴的失敗之一。尋找一種可行的分子可能需要十年的時間並耗資數十億，且大多數候選者仍然無法成功。AI 初創企業的一代人承諾解決這一問題——大多數已經使已具技術專業的研究人員在使用這些工具時減輕了痛苦。但 SandboxAQ 認為瓶頸並不在於模型，而是在於界面。該公司與 Anthropic 合作，將其科學 AI 模型直接整合到 Claude 中——將強大的藥物發現和材料科學工具放置在一個無需專業計算基礎設施即可使用的對話界面後面。
SandboxAQ 大約五年前作為 Alphabet 的子公司成立，董事會主席為 Google 前 CEO Eric Schmidt。該公司已經從投資者那裡籌集了超過 9.5 億美元，並建立了多個不同的業務線，包括網絡安全業務。然而，SandboxAQ 的一個較為獨特的做法是生產大型定量模型（LQMs）。這些專有模型是「基於物理的」，意味著它們是建立在物理世界的規則上，而不是文本中的模式。
它們能夠進行量子化學計算，並模擬分子動力學和微動力學，即研究化學反應如何在分子層面展開。
SandboxAQ 將 AI 技術應用於藥物發現領域
這一點至關重要，因為它告訴研究人員候選分子在實驗室環境中可能如何表現。該公司在一份新發布的聲明中表示：「基於現實世界的實驗室數據和科學方程訓練的 LQMs 是專為定量經濟而設的 AI 模型，這是一個超過 50 萬億美元的行業，涵蓋生物製藥、金融服務、能源和先進材料。」這強烈暗示 SandboxAQ 並不是在構建另一個聊天機器人或代碼助手——它正追求 AI 應有的經濟轉型。
Chai Discovery 和 Isomorphic Labs——這兩個資金充裕的企業專注於更好的模型——專注於科學。SandboxAQ 則專注於誰能真正使用這些模型。SandboxAQ 的 AI 模擬總經理 Nadia Harhen 在接受 TechCrunch 訪問時表示：「第一次，我們擁有一個邊界 [定量] 模型，並且是一個邊界 LLM，任何人都可以用自然語言訪問。」
以往，SandboxAQ 的 LQMs 用户必須提供自己的數位基礎設施來運行這些模型。SandboxAQ 的客户往往是計算科學家、研究科學家或實驗者。一般來説，這些人通常在大型製藥或工業公司工作，尋找能夠成為市場產品的新材料。
Harhen 表示：「我們的客户來找我們，是因為他們嘗試過所有其他可用的軟件，而他們的問題如此複雜，以至於在實際應用中無法運作或未能為他們產生正面的結果。」
