近日，人工智能领域迎来一则重磅消息：两位分别来自OpenAI与Google DeepMind的资深专家宣布联合创立新公司Periodic Labs，引发行业广泛关注。这家初创企业的核心目标是通过构建“AI科学家”与自动化实验室，重新定义科学研究的范式。
联合创始人William Fedus与Ekin Dogus Cubuk均拥有顶尖机构背景。Fedus曾担任OpenAI后训练副总裁，并在谷歌大脑从事前沿研究；Cubuk则作为Google DeepMind材料科学与化学领域的负责人，主导过多个突破性项目。两人均出身于谷歌大脑，此次携手创业被视为AI与科学交叉领域的重要里程碑。
Periodic Labs的核心理念是将AI的推理能力与自动化实验技术深度结合。公司指出，传统科学进步依赖于人类提出假设、设计实验并验证结果，但这一过程受限于人类认知边界与实验效率。通过构建能自主生成假设、操作实验设备并分析数据的“AI科学家”，配合自动化实验室提供的高质量数据流，有望突破现有科学研究的瓶颈。
自动化实验室被视为战略关键。区别于依赖互联网文本数据的传统AI模型，实验设备可直接生成GB级的高维物理数据，包含大量未被公开记录的“负面结果”——这些数据对模型训练具有独特价值。例如，在材料科学中，失败实验的比例远高于成功案例，但现有文献几乎只记录成功路径。自动化系统能系统性捕捉这些信息，为AI提供更完整的决策依据。
公司选择从物理科学切入，因其具备高信噪比与快速验证特性。物理学作为可验证的基础学科，其模拟环境与现实世界高度契合，为强化学习提供了天然的“训练场”。Periodic Labs特别提到，超导体材料研究是其首批目标之一：若能发现更高工作温度的超导材料，将直接推动高速交通与低损耗电网的发展。更广泛地说，材料设计的自动化可能加速芯片制造、太空探索与核聚变等领域的突破。
在应用层面，Periodic Labs已与工业界展开合作。例如，为半导体企业开发定制化AI助手，帮助工程师快速解析实验数据，优化芯片散热设计。这种“AI+行业”的模式，旨在将前沿技术转化为实际生产力。
创始团队的履历堪称豪华：成员曾参与ChatGPT、GNoME材料生成系统、Operator智能体等标志性项目，并推动了神经网络注意力机制与自动化物理实验室的发展。其技术积累覆盖从基础模型到硬件落地的全链条。
资本层面，Periodic Labs获得顶级风投青睐。由a16z领投的3亿美元融资中，NVentures（英伟达风投部门）、DST Global等机构，以及Jeff Bezos、Eric Schmidt等科技领袖均参与其中。资金将用于团队扩张、实验室建设与第一代AI科学家的研发。
随着AI技术从数字世界向物理世界渗透，Periodic Labs的尝试或将开启科学研究的“自动化时代”。其模式能否验证“AI科学家”的可行性，值得持续观察。
