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Anthropic 花了 4 亿美金，买了一家不到 10 个人的生物科技公司。

这家公司叫 Coefficient Bio，去年秋天才成立，做的事情是用 AI 来做药物研发规划、临床策略管理和新药候选发现。

Anthropic CEO Dario Amodei

4 亿美金，不到 10 个人，折算下来每个人值 4000 多万美金。

这个数字乍看离谱，但放在 Anthropic 最新 3800 亿美金的估值下，其实只稀释了大约 0.1%。

用一个比喻来说的话：这笔交易就像一个身家千亿的富豪，花了一顿米其林晚餐的钱，请了一桌顶级生物学家坐下来聊聊。

只不过这顿饭，聊的是，人类的生死。

他们是谁

Coefficient Bio 的两位创始人 Samuel Stanton 和 Nathan Frey，都来自 Genentech 旗下的 Prescient Design，一个专门做计算药物发现的团队。

Coefficient Bio 联合创始人 Nathan Frey（左）和 Samuel Stanton（右）

Nathan Frey 是个挺厉害的角色。宾大材料科学博士，之前在 Genentech 带了一支跨学科团队，做生物基础模型和 AI 分子设计。他在 2024 年的 ICLR 上拿过最佳论文奖，研究的是用生成模型来设计药物候选分子。

Samuel Stanton

Samuel Stanton 则是 NYU 数据科学博士，同样在 Prescient Design 做过机器学习科学家。

两个人从罗氏/Genentech 出来创业，半年后就被 Anthropic 收了。速度之快，倒是让人想起了当年 DeepMind 收购 Isomorphic Labs 团队的路数。

收购之后，这个团队会并入 Anthropic 的医疗健康与生命科学部门，负责人是 Eric Kauderer-Abrams。

Eric 在今年 1 月的 JP Morgan 医疗健康大会上说过一句话：

“ 我们的目标，是把 Claude 变成生物学领域最受欢迎的 AI 模型。

不只是买个软件

这笔收购的信号，其实非常明确：Anthropic 买的，不只是几个工程师和几行代码。

Coefficient Bio 做的事情，是让 AI 能接管生物科技研究中的实际工作流：起草药物研发计划、管理临床试验的合规策略、筛选新药候选分子。这些活儿需要深厚的领域知识，光靠通用大模型是干不了的。

换句话说，Anthropic 买的是「生物学的手感」。

是那种知道一个临床试验要怎么设计、FDA 的审批流程哪里有坑、什么样的分子结构值得深入研究的经验。

这也解释了为什么不到 10 个人值 4 亿。因为这类人才，在整个行业里可能也就那么几十个。

Dario 的预言

说到 Anthropic 进军生物学，就不得不提 Dario Amodei 在 2024 年 10 月发的那篇著名长文：《Machines of Loving Grace》，见：刚刚！Anthropic CEO Dario Amodei 发文：人工智能如何让世界变得更美好【附全文翻译】。

Anthropic CEO Dario Amodei

一万五千字，核心论点之一就是：AI 加速的生物学，可以在 5 到 10 年内，压缩人类生物学家原本需要 50 到 100 年才能取得的进展。

这话听着像科幻，但 Dario 给出了具体的论证。

他的逻辑是这样的：20 世纪，人类平均寿命从大约 40 岁翻到了大约 75 岁，差不多翻了一倍。如果 AI 能把 21 世纪的生物学进展压缩到 5 到 10 年内完成，那再翻一倍到 150 岁，算是「趋势延续」。

人类寿命翻倍趋势

而且他指出了几个关键事实：

• 已经有药物能把老鼠的最大寿命延长 25% 到 50%，副作用还很小

• 有些乌龟能活 200 年，说明人类目前的寿命显然不是什么理论上限

• 一旦人类寿命达到 150 岁，我们可能就触及了「逃逸速度」：活得够久，就能等到下一代续命技术

Dario 原文是这么写的：

“ 一旦人类寿命达到 150 岁，我们或许就能达到「逃逸速度」，为目前活着的大多数人争取到足够的时间，让他们想活多久就活多久。当然，这在生物学上是否可行，没人能打包票。

疾病会怎样

Dario 在那篇文章里，对主要疾病的预测非常详细。

Dario 的疾病攻克预测

传染病：几乎所有自然传染病都将可防可治。mRNA 疫苗已经指明了方向，未来的疫苗技术可以快速适配任何病原体。

癌症：死亡率和发病率都会下降 95% 以上。他提到，癌症死亡率其实每年已经在以大约 2% 的速度下降了，而 AI 加速的早期检测和靶向药物会让这个趋势急剧加快。

阿尔茨海默症：Dario 认为这恰恰是 AI 擅长解决的问题类型，因为它需要更精密的测量工具来隔离生物学效应。预防应该可以实现，但已经造成的脑损伤要逆转……可能就难了。

糖尿病、肥胖、心脏病：他认为这些比癌症「更容易解决」。心脏病死亡率已经下降了 50%，GLP-1 类药物（就是大家熟知的司美格鲁肽那一类）的进展更是肉眼可见的快。

当然他也承认，这一切的前提是 AI 要能够「执行」生物学研究，而不只是「分析」数据。

“ 我说的不是把 AI 当数据分析工具。我说的是用 AI 来执行、指导、并改进生物学家做的几乎所有事情。

指挥实验室机器人、设计实验方案、发明新的测量技术，这些都得上。

速度的边界

不过 Dario 也没有盲目乐观。

他列出了几个 AI 加速生物学的「硬限制」：

细胞培养需要时间，动物实验需要时间，化学反应需要时间。这些是物理世界的节奏，再强的 AI 也压缩不了。

还有数据质量的问题，生物复杂性的问题，以及很多发现之间存在串行依赖，必须一步一步来，没法全部并行。

他的估计是：10 倍加速是现实的，但 100 倍压缩到一两年内……不太行。

话说回来，10 倍就已经够吓人了。原本需要 50 年的研究进展，5 年搞定。

Anthropic 的布局

回头看 Anthropic 在生命科学领域的动作，其实是一条清晰的线：

Anthropic 生命科学布局时间线

2025 年 10 月，发布 Claude for Life Sciences，让 Claude 能连接 Benchling、BioRender 等科研工具。

2026 年 1 月，在 JP Morgan 医疗健康大会上推出 Claude for Healthcare，一套符合 HIPAA 标准的工具包，能连接医疗数据库、电子病历系统。还宣布了新的临床试验文档自动撰写功能。

合作伙伴名单也非常亮眼：赛诺菲、诺和诺德、Genmab、AbbVie、Allen 研究所、HHMI。

2026 年 4 月，收购 Coefficient Bio。

从卖工具，到建平台，到直接买团队。步子越来越大了。

Eric Kauderer-Abrams 的那句话，现在看来也不只是口号：

“ 把 Claude 变成生物学领域最受欢迎的 AI 模型。

他们是认真的。

不只 Anthropic

值得一提的是，Anthropic 并不是唯一在押注 AI + 生物的大玩家。

AI 药物发现加速对比

Google DeepMind 的 AlphaFold 在 2024 年拿了诺贝尔化学奖，旗下的 Isomorphic Labs 已经在准备 AI 设计药物的人体临床试验。Insilico Medicine 用 AI 把一个纤维化候选药物从发现推进到人体试验，只用了不到 18 个月，传统路径通常要 4 年。

AI 制药市场从 2023 年的 18 亿美金，预计到 2030 年会增长到 131 亿美金。

整个行业的共识已经很明确了：AI 对生物学的加速效应，可能会是 AI 所有应用场景中，最深远的那一个。

毕竟，提高编程效率是让人写代码更快。

而加速生物学研究，是让人活得更久。

寿命逃逸速度概念图

回到 150 岁

Dario 在那篇文章的最后，还提到了一个更大胆的概念：生物自由。

他认为 AI 加速的生物学研究，最终会让人类对自己的体重、外貌、生殖等生物过程拥有完全的控制权。这听起来有点赛博朋克，但如果你看看 GLP-1 药物在短短几年内对肥胖治疗的颠覆，就知道这个方向的推进速度比大多数人预期的要快。

而 Anthropic 用 4 亿美金收购一个不到 10 人的生物科技团队，说到底，押的就是这个未来。

通用大模型想要真正改变一个领域，得先变成那个领域的专家。

Coefficient Bio 的团队，就是帮 Claude 变成生物学专家的那块拼图。

至于我们能不能活到 150 岁……

Dario 说了，没人能打包票。

但至少现在，有人在认真赌这件事了。

所以，除了拥抱 AI，我们现在最应该做的事情大概就是：

注意身体，保护好自己。

万一真等到了呢。

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