Chai Discovery：挑战AlphaFold3，零样本AI模型重塑新药研发

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天才团队与雄厚资本：AI制药界的“梦之队”

一家初创公司的潜力，往往取决于其创始团队的基因。Chai Discovery无疑拥有一个堪称“梦之队”的核心。

领军人物：创始人Joshua Meier是哈佛大学计算机与化学双料学霸，师从基因编辑泰斗张锋，更在OpenAI和Meta FAIR蛋白质小组积累了深厚的大模型研究经验。这种横跨计算机科学、生物学和人工智能的复合背景，为Chai Discovery的诞生奠定了坚实的基础。

精英团队：公司联创团队汇集了来自Stripe、Google X等顶尖科技公司的工程与产品负责人，共同推动了十余个AI药物项目的进展。

资本青睐：成立仅一年半，Chai Discovery便吸引了包括OpenAI、Menlo Ventures、Thrive Capital在内的顶级风投，累计融资额近亿美元。这不仅是资本的认可，更是对其技术路线和商业前景的坚定看好。

这个不足10人的精英团队，怀揣着一个宏大的理想：利用前沿AI技术，彻底改变缓慢、昂贵且充满不确定性的传统药物研发模式。

从复现到超越：Chai-1的惊艳亮相

在AI领域，要证明实力，最好的方式就是用模型说话。Chai Discovery的第一步，就选择了挑战行业标杆。

去年，他们发布了多模态基础模型Chai-1，这是诺奖级成果AlphaFold3的第一个开源复现版本。Chai-1不仅能像AlphaFold3一样，统一预测蛋白质、小分子、DNA、RNA等多种生物分子的复杂结构，更在一些关键测试中展现出更优的性能。例如，在PoseBusters基准测试中，Chai-1的成功率略高于AlphaFold3。

通过开源Chai-1，Chai Discovery迅速在学术界和产业界建立了声誉，证明了其世界级的人工智能建模能力，也为后续更具颠覆性的创新埋下了伏笔。

革命性突破：Chai-2与“零样本”抗体设计的力量

如果说Chai-1是“学霸”对标杆的成功复现，那么今年发布的Chai-2则是一场真正的技术革命。Chai-2是一款多模态生成模型，其核心能力是“零样本从头抗体设计”（Zero-shot de novo antibody design）。

这是什么概念？

传统的抗体药物研发，好比大海捞针，需要通过海量实验筛选，耗时数月甚至数年，成功率极低。而“零样本”设计，意味着Chai-2可以不依赖任何特定靶点的实验数据，仅凭其在训练中学到的通用生物学和物理学知识，就能直接“设计”出能够与目标靶点结合的全新抗体。

这一突破的成果是惊人的： * 百倍效率提升：Chai-2的设计成功率高达15.5%，而此前该领域的计算方法成功率仅为0.1%，实现了超过100倍的飞跃。 * 时间极大压缩：它将传统需要数月乃至数年的抗体发现时间线，压缩到了短短两周。 * 攻克“难成药靶点”：对于那些缺乏实验数据、难以用传统方法下手的靶点，Chai-2展现了巨大的潜力，有望为许多疾病开辟全新的治疗途径。

Chai-2的出现，标志着AI在生物医药领域的应用进入了全新的生成式阶段，真正实现了从“预测已知”到“创造未知”的跨越。

商业化之路：从开源共享到价值变现

作为一家商业公司，Chai Discovery的战略也十分清晰。Chai-1的开源是为了“秀肌肉”，建立技术公信力；而拥有巨大商业价值的Chai-2，则选择了闭源，作为公司商业化的核心引擎。

公司明确表示，新一轮融资将用于平台的进一步开发，并积极寻求与大型制药企业的合作。他们还邀请了辉瑞前首席科学官加入董事会，这无疑是其加速从技术研发向产业应用转化的强烈信号。这种“开源打名声，闭源做生意”的模式，在AI创业圈已成为一种成熟的策略，旨在平衡技术影响力与商业可持续性。

总而言之，Chai Discovery的故事是当前AGI时代下科技创新的一个缩影。它融合了顶尖人才、前瞻技术和雄厚资本，正在一个对人类健康至关重要的领域引发范式转移。这不仅仅是一家公司的成功，更预示着一个由人工智能驱动的、更高效、更精准的药物工程新时代的到来。

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