Warp Sciences结束隐身状态，获2.15亿美元融资，打造AI驱动的化学实验室

设计出有潜力的分子，只是药物研发的起点。接下来还需要有人合成它、测试它，并根据结果设计更好的下一轮实验。Warp Sciences押注，AI的下一个重大优势将来自突破这一实体环节的瓶颈。

Warp Sciences结束隐身状态，获得2.15亿美元融资，计划在美国打造一家融合资深化学家、AI和机器人技术的合同研究组织（CRO）。公司由OpenAI前首席产品官Kevin Weil领导，计划为生物技术和制药客户提供研究用化合物，同时建设能够从自身实验中学习的实验室。

Lightspeed领投本轮融资，IVP、Mayfield、Lux、Premji Invest和Menlo Ventures等参与投资。天使投资人包括Brian Armstrong、Mike Krieger、Dylan Field，以及OpenAI的Mark Chen和Sarah Friar。

以AI为核心的化学服务业务

Warp的业务从先导化合物优化中的类似物合成起步：通过合成分子变体，让研究人员在推进药物候选物研发的过程中进行比较。这是一项有明确交付成果的具体服务，而非承诺让AI模型独立发明药物。

根据其客户服务页面，Warp专注于临床前小分子项目，能够合成毫克至数克级的化合物。公司称，其典型项目涉及需要经过5至15步合成的复杂分子。这一业务范围使其进入研究团队为完善项目而反复进行化合物合成与评估的流程。

Warp还明确说明了研究方向的主导权归属。客户决定推进哪些分子，并保留对自身药物项目的控制权。Warp没有自己的专有药物研发管线。它的业务是提供这些团队所需的化学技术和实验基础设施。

这一点在商业层面至关重要。合同研究组织必须交付可用的化合物、维持质量，并与客户的科学团队有效协作。这些要求也为Warp的自动化工作提供了直接的运营检验标准：自动化能否提升服务的效率和可靠性。

从实验室结果到更好的模型

这项技术的长期构想，是在实验与机器学习之间建立反馈循环。实体实验能够产生有关哪些方法有效的证据。AI系统从这些证据中学习，帮助指导后续实验，并支持实验室工作逐步实现更高程度的自动化。能力更强的实验室继而能够产出更有价值的证据。

Warp在其创始人宣言中表示，计划记录成功的实验，也记录失败的实验。除了为客户开展工作，公司还打算专门开展实验项目，为模型生成数据。随着更多工作流程实现自动化，实验室将由经验丰富的化学家带领。

将失败的实验纳入记录，是这一方法的重要组成部分。知道某次实验未能得到预期结果，有助于界定某种方法的适用范围，并为下一步尝试提供参考。要让这些信息改善模型，就必须连同足够的实验背景一并记录，从而区分无效的设想和执行过程中的问题。

机器人技术承担反馈循环中的实体操作环节，软件则将规划、执行和结果记录连接起来。在建设实验室的同时开发这些系统，让Warp有机会围绕化学家实际开展的工作来设计自动化方案。其设想中的优势，来自改进整个实验流程，而不是只加快分子设计，却让实验室的排队等待时间原样不变。

Warp更宏大的目标，是开发能够帮助科学家理解物理世界并设计有信息价值实验的科学AI。公司宣布的商业起点则仍然更为聚焦：交付研究用化合物，并逐步将生产这些化合物所需的工作自动化。

四位创始人横跨化学、AI与运营领域

Kevin Weil是联合创始人兼首席执行官，最近曾担任OpenAI首席产品官兼科学副总裁。他拥有将AI领域的进展转化为产品，并围绕这些产品构建运营系统的经验。

联合创始人兼首席运营官DJ Patil曾是美国首位首席数据科学家，也是Devoted Health的创始高管之一。联合创始人兼首席科学官Sol Reisberg此前曾在Terremoto Biosciences担任药物化学领域的领导职务。联合创始人兼首席技术官Mano Paluri曾任Meta Superintelligence Labs副总裁，也是FAIR的创始成员之一。

这一组合体现了未来工作的要求：构建AI系统、开展科学研究运营，并交付客户能够使用的化学产品。Warp表示，其早期团队还拥有来自Genesis、Skild AI和1X的机器人技术经验，以及来自Genentech和Lawrence Livermore National Labs的科学专业知识。

按交付的化合物收费

Warp 的定价方式为这笔融资增添了另一个层面。该公司网站称，收费按交付的化合物计算，价格由公司与客户协商确定。如果没有生产出某种化合物，客户就无需为其付费。Warp 将这种方式与按全职当量人员配置收费的 CRO 合同作了对比。

这种模式将收入与已完成的工作挂钩。如果自动化能够减少可靠制备化合物所需的投入，Warp 就有望改善自身的经济效益，同时让客户的支出与产出之间建立更直接的联系。该公司正将其服务定位为：以离岸外包的价格，提供本土协作与管控；不过，公司尚未公布通用价目表或比较成本的结果。

Warp 表示，目前正与少数设计合作伙伴开展合作。这些合作包括客户的化学家与 Warp 团队每周进行协作，让这家初创公司能够根据实际研究需求完善其服务和系统。

2.15 亿美元背后的执行挑战

这笔融资为 Warp 提供了大量资金支持，使其能够发展这项既需要建设实体产能、也需要开发软件的业务。它的机遇在于将化学服务转变为一个能够不断学习的系统：交付化合物、收集实验数据、改进模型，并利用这些改进提高后续工作的效率。

这份公告没有提供周转时间改善情况的实测数据、模型基准测试结果，也没有证据表明全自动实验室已经投入运行。这些都与组建团队、筹集资金属于不同的里程碑。实际考验在于，Warp 能否持续交付其向客户承诺的质量、速度和经济效益。

目前，该公司最重要的选择在于从哪里起步。Warp 从由客户主导的化学项目入手，将其对人工智能的雄心与一项持续存在的科研需求联系起来。每交付一种化合物，都是一次创造收入的机会，也有助于改进支撑下一种化合物研发的实验室系统。