Anthropic 想亲手研发新药：走进 Claude Science

一家 AI 实验室决定自己造药

前沿模型的新闻周期，大多围绕每秒生成多少 token 和基准测试排行榜展开。而 Anthropic 刚刚走了一步不一样的棋。在一场明确面向制药高管、生物科技创始人和一线科研人员的发布会上，这家公司揭晓了 Claude Science——一个被它定位为"科研界的 Claude Code"的研究环境——并且更具挑衅意味地宣布，它将用这款工具来运行自己内部的药物发现项目，瞄准被忽视的疾病。

后半句才是重点。卖软件给药企的实验室多的是。但几乎没有哪家 AI 公司说过，它打算亲自去发现候选药物。据报道此次发布的《MIT Technology Review》介绍，Anthropic 生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams 用使命的语言勾勒了这一雄心："我们的使命是开发服务于人类长远福祉的 AI，而我们相信实现这一目标最大的机会，远远地在于生命科学。"这究竟是真正的战略信念，还是一套制作精良的叙事，是值得停下来琢磨的问题。

Claude Science 到底是什么

抛开包装，Claude Science 是一个建立在 Anthropic 现有模型之上的科研工作台。据《Pharmaceutical Technology》报道，它打包了60 多个预配置功能，涵盖基因组学、结构生物学、蛋白质组学和化学信息学，并接入了科研人员日常离不开的工具——用于文献检索的 PubMed，以及用于分析的 Jupyter 和 R。《MIT Technology Review》补充说，它能在计算集群上运行代码，并强调可复现性：该系统的设计,让研究人员能把一个结果追溯回其源头，而不是盲目相信一个不透明的答案。

演示出来的能力是具体的，而非科幻式的：设计 CRISPR 筛选实验、分析单细胞 RNA 测序数据、渲染 3D 蛋白质结构。它的卖点在于，科研人员可以给 Claude 一条高层次的指令，让它执行一套多步骤的工作流程——检索文献、运行分析、生成并优化图表——就像软件工程师把任务委托给 Claude Code 一样。

在可用性方面，各方来源一致但都不夸张。《Pharmaceutical Technology》报道称，Claude Science 处于**测试版（beta）**阶段，可在 Linux 或 macOS 上本地运行，或通过一台远程机器运行，并且它并入现有的 Claude 订阅，而非需要单独授权。它建立在 Anthropic 早在 2025 年 10 月推出的 Claude for Life Sciences 之上——所以这是对一项已有押注的升级，而不是从零起步。

被忽视疾病项目

这个内部制药项目，正是把它和一次产品发布区分开来的地方。Anthropic 表示，它将用 Claude Science 去追寻针对被忽视疾病的候选药物——那些传统药企历来觉得没有商业吸引力的病症，因为可及市场要么太小，要么太穷。

那些演示暗示了这看上去会是什么样子。《MIT Technology Review》报道称，该系统展示了为苯丙酮尿症（一种罕见遗传病）识别新候选药物。MLQ 的报道则描述了一位加州大学旧金山分校（UCSF）的研究人员用这款工具分析了100 种罕见遗传病。这些是演示，不是临床结果——没有任何候选药物在实验室里得到验证，更不用说在患者身上，各方来源也没有作出这样的声称。但选择被忽视疾病是一步精明的棋：当一家公司指向的是市场早已放弃的病症时，很难指责它牟取暴利。

这里还有一套明言的反馈闭环逻辑。Anthropic 主张，通过在内部做药物发现，它能第一手了解药企真正需要什么样的工具和模型——而这反过来又应当让 Claude Science 成为一款更好的产品，服务于它最终想要争取的付费生物医药客户。

客户与额度

商业化的脚手架已经清晰可见。各方来源中列出的合作伙伴和客户包括诺和诺德（Novo Nordisk）、**艾伦研究所（Allen Institute）和 UCSF，《Pharmaceutical Technology》还指出，Anthropic 在 2026 年 5 月与百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）**达成协议，向"超过 30,000 名员工"部署 Claude。对于一款以测试版发布的产品来说，这是一块颇有分量的企业级版图。

为了在规模较小的实验室中播下采用的种子，Anthropic 正在推行一个资助计划：据 MLQ 报道，为大约 50 个研究项目提供最高 30,000 美元的额度，申请于 7 月 15 日截止，获选者在 7 月 31 日前公布。这是一套经典的开发者关系打法——早早花钱挤进研究人员的工作流程——被移植到了学术生物学领域。

炒作与现实

这正是一本杂志必须划清界限的地方。真正真实的是：一款已经上线（测试版）的产品、真实的集成、有名有姓的企业客户，以及 Claude for Life Sciences 这个可信的既有基础。Anthropic 并没有在画饼。

带有憧憬色彩的是：药物发现本身。识别出一个"候选药物"只是一条管线中最起步的一环，这条管线要穿越数年的临床前工作、临床试验和监管审查——而在这条管线上，绝大多数候选药物都以失败告终。所获取的来源没有一个声称 Anthropic 已经产出了经过验证的化合物，若暗示相反，将是严重的过度解读。那句常被引用的"AI 压缩了药物研发时间线"的说法，此前已被许多公司说过；而整个行业在 AI 起源药物上的实际临床战绩，仍然单薄且备受争议。

有一个生动的数据点值得精确引用，恰恰是因为它有个上限。《MIT Technology Review》引述哈佛物理学家 Matthew Schwartz 的估计，认为 Anthropic 的 Opus 4.5 模型"在执行科研项目上的能力，大约相当于一名研二的研究生"。这确实令人印象深刻——但也提醒了我们它所在的层级：一名有能力、需要指导的初级研究员，而不是一位能自主发现疗法的探索者。当作赞美来读，它是真实的；当作即将到来的突破的承诺来读，那就是炒作在说话了。

无论如何，这一步为何重要

即便把制药方面的说法打个折扣，这个战略信号依然意义重大。Anthropic 正试图沿价值链向上走——从卖 token，转向拥有科研成果——并在一个可复现性、工具集成和信任比纯粹速度更重要的垂直领域（生命科学）上做出差异化。这也让 Anthropic 明确置身于与 Google 和 OpenAI 的三方角力之中，后两者都各有自己的科学 AI 抱负。

风险在于可信度。如果 Claude Science 成了不可或缺的实验室工具，但内部制药项目悄无声息地一无所获，那么这套叙事就会变味。反过来，如果哪怕只有一个被忽视疾病的候选药物取得进展，Anthropic 就会拥有一个任何基准测试都无法比拟的故事。这家公司把它最理想主义的叙事，绑在了它最不确定的押注上。

总结

Claude Science 是一款真实、已上线、拥有真实客户的科研工具——这一点毋庸置疑。而抢眼的那一部分——一家 AI 实验室为被忽视疾病发现自己的药物——是一项严肃的雄心，但迄今为止支撑它的是演示，而非药物。读懂它的聪明方式是：Anthropic 打造了一个可信的科研工作台，并把它包裹进了它至今为止最富使命感的故事里。盯住产品采用情况，那是现在就可衡量的；而把药物发现的承诺，交给制药行业唯一算数的标准去检验——是那些能挺过临床试验的结果，而不是一场发布会。