AI加速人类进化，十年突破生物学百年进展！Claude要做科学超人

景点排名 2025年10月22日 20:41 2 cc

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编辑：康康

最近，Anthropic公司抛出了一个让人既兴奋又有点不敢相信的宏大目标：要在十年内，走完生命科学领域原本需要一个世纪才能完成的探索之路。

他们不再满足于让旗下的AI模型Claude做一个万金油式的通用工具，而是要把它彻底改造，打造成驱动未来生命科学研究的底层操作系统。

这个野心大得有点吓人。它意味着Claude的角色，要从一个能帮你写写邮件、总结论文的“超人研究助手”，进化成科研流程中不可或缺的基础设施。

这一战略转向并非头脑发热，生命科学领域，尤其是新药研发，一直是个时间和金钱的无底洞，一个新药从概念到上市，平均要花掉超过十五年时间和二十六亿美元。

任何能在这个流程中哪怕只节省一点点时间和成本的技术，都会被药企和顶尖科研机构奉为至宝，他们的付费意愿自然是毋庸置疑的。

Anthropic显然是看准了这块硬骨头，也看准了啃下来之后巨大的商业回报。

这内核强得不像话

任何一套强大的操作系统，它的底气都源自于一个性能炸裂的内核。Anthropic深谙此道，他们为这个科研“操作系统”准备的内核，就是最新版的ClaudeSonnet4.5。

这可不是简单地多读了几篇论文那么简单，它是业界第一个经过系统性科学训练的大模型。你可以把它理解成，这个“内核”从一开始编译，就是为了在科学研究这个特定的“硬件环境”里跑的，天生就带着科研的基因。

光说不练假把式，性能得有数据支撑。在一个名为“ProtocolQA”的基准测试里，模型需要理解极其复杂的实验室操作方案，这几乎是科研人员的基本功。

结果呢？人类专家的平均分是0.79，而ClaudeSonnet4.5拿到了0.83分，把上一代Sonnet4的0.74分远远甩在身后。这意味着在理解复杂科学指令这个核心能力上，它的“内核”已经具备了超越人类专家的底层实力。

不只如此，在另一个评估生物信息学任务的“BixBench”测试中，它的表现也比前代模型有了显著进步。这证明了其“内核”的强大之处：它不仅专，而且广。

这种通用计算能力至关重要，就像电脑的CPU，既要能处理文字，也要能跑得动大型游戏。ClaudeCode这个工具的演变就是最好的例子。

它已经从一个单纯的编程助手，被科学家们玩出了花，成了一个能处理基因组数据的“通用智能体”。这恰恰说明，这个内核足够强大，可以支撑起上层五花八门的专业应用。

AI学会了摇人插U盘

光有一个猛的内核还不够，它得能跟现实世界搭上线才行。一个孤零零的操作系统毫无价值，它的生命力在于连接和调动各种资源的能力。

为此，Anthropic给Claude装上了两样法宝：“连接器”和“智能体技能”。这就像给操作系统装上了驱动程序和标准化的API接口，让它终于能听懂人话，也能动手干活了。

“连接器”就好比是硬件驱动。以前的AI，面对海量的专业数据库只能干瞪眼。

现在，通过连接器，Claude可以直接访问并操作像UniProt这样的蛋白质数据库，或者PubMed医学文献库，甚至还能对接Benchling这种专业的实验管理平台。

这相当于给AI装上了USB接口，让它能随时读写外部“设备”里的数据，彻底告别了信息孤岛的窘境，真正深度融入到了科研工作的核心环节里。

如果说“连接器”是向外连接，那“智能体技能”就是向内规范。你可以把它看作是一个个标准化的函数库。

比如，有一个名叫“single-cell-rna-qc”的技能，它就是一个预设好的程序包，里面包含了处理单细胞RNA测序数据质量控制所需的全部指令、脚本和资源。

科学家不再需要每次都从头开始配置复杂的流程，只需要像调用一个稳定的API一样，喊一声，Claude就能按照scverse社区公认的最佳实践，一丝不苟地完成任务。

这保证了科研结果的一致性和可预测性，这恰恰是“操作系统”稳定性的关键。Anthropic还鼓励科学家们自己动手，构建属于自己的技能包，开放性直接拉满。

你的专属科研应用商店

当一个操作系统有了强大的内核和丰富的接口，它离成功就只差一个繁荣的应用生态了。毕竟，没人会为了一个裸系统买单，大家要的是能解决实际问题的应用程序。Anthropic显然也想到了这一点，他们正在为科学家们构建一个功能丰富的“科研AppStore”。

首先，这个应用商店里有不少“预装应用”，覆盖了科研的全生命周期。在项目早期，Claude可以高效完成文献综述，甚至提出一些可以被检验的科学假设。

到了实验设计阶段，它能帮你起草研究方案和标准操作程序。进入数据分析环节，你可以在ClaudeCode里直接处理和分析复杂的基因组数据。

就连最后头疼的文档工作，比如起草和审阅要提交给监管机构的文件，汇编合规数据，它也能一手包办。

其次，为了让这个应用商店的内容越来越丰富，Anthropic还提供了“软件开发工具包”。专门的提示词库就是其中之一，它能帮助非专业用户快速上手，执行特定的科研任务，就像是App的使用模板。

而更强大的，是前面提到的自定义“智能体技能”的能力，这让每个实验室都能根据自己的独特需求，“开发”出最适合自己工作流的“科研App”。

为了点燃开发者的热情，Anthracopic还推出了“AIforScience”计划，这简直就是“开发者扶持计划”的翻版。

他们向全球顶尖的实验室免费提供API积分，鼓励这些“顶尖开发者”来为Claude这个“操作系统”开发更多创新的应用，同时，这些前沿的使用场景又能反过来为系统的优化提供宝贵的反馈。一个良性循环的生态，正在悄然形成。

结语或者笔者以为

Anthropic的这盘大棋，下得确实漂亮。将通用大模型向垂直领域深度定制，并以“操作系统”的宏大叙事进行包装和构建，这无疑是一次极具想象力的范式革命。它试图回答一个核心问题：一个经过精心优化的通用平台，能否战胜那些为单一任务而生的专用工具？

这条路前景广阔，但绝非坦途。首先，竞争异常激烈。谷歌DeepMind的AlphaFold系列在蛋白质结构预测领域早已封神，Meta的ESMFold和微软的ChemBERTa也非等闲之辈。

Claude这个“通用操作系统”，必须在性能上证明自己不输给这些“专用软件”。

其次，科学研究这个领域，对结果的准确性、可靠性和可解释性有着近乎苛刻的要求。任何一个微小的错误都可能导致数百万美元的投入付诸东流。

AI系统如何应对数据的极端复杂性，如何保证研究数据的商业机密和个人隐私安全，这些都是决定这个“操作系统”最终能否被市场接受的关键“bug”。

但无论如何，这场高风险的赌局已经开场。如果Anthropic能在这条路上走通，那么这套“为垂直行业打造AI操作系统”的模式，未来很可能会被复制到材料科学、环境科学等更多领域。到那时，我们或许真的能见证，人工智能是如何将人类的探索边界，以一个不可思议的速度向前推进。

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