以小博大，一家AI4S水下公司的野心

今年5月，28岁的张载熙结束了在普林斯顿大学的博士后研究，返回国内。当时他面前有多个选项：美国高校的教职、AI大厂的首席科学家职位，以及千万年薪的待遇。最终，他决定担任香港科技大学助理教授，并踏入创业领域，创立了专注于AI for Science的公司科理新序（Scinetics）。

暗涌Waves独家获悉，科理新序近期完成了近5000万元人民币的融资。本轮融资由英诺科创基金领投，沂景资本、小苗朗程、麟阁创投参与跟投。

这或许是他人生中少有的抉择时刻。从中科大少年班、直博，到哈佛医学院联合培养，再到普林斯顿王梦迪团队从事博士后研究，这位研究AI4S的青年PI，正是当前创投市场青睐的创业者类型之一。

然而，创业的决策过程也曾让他犹豫不决。

进入大厂，意味着更丰富的算力、数据和人才资源；成为高校PI并创业，则需更独立地解决人才、资金和资源问题，技术和商业层面均存在不确定性。

最终促使张载熙下定决心的因素是“工作自主性”。他希望能主导自己的研究方向，而非受限于大型企业组织的约束。他更享受从零开始构建一套体系的体验。

创业之前，张载熙及其团队曾开发出科学智能体Stella。去年，Stella上线后，服务了上千名科研用户，其中超过七成来自斯坦福、普林斯顿等高校及顶级实验室。相较于自行训练基座模型，智能体落地更快、更容易融入现有研发流程，从而推动商业化。

不过，这条相对轻巧的路线目前仍存在局限。当大语言模型作为推理引擎时，科学智能体在处理蛋白质结构、核酸序列等数据时，会先将问题转化为“自然语言”，再将文字指令交给模型执行。精细的三维结构和模态关系，在多次翻译转换过程中会出现“损耗”，即使智能体进行几十次交互也无法消除误差。

博士期间，张载熙曾开发分子筛选模型MGSSL、药物分子生成模型FLAG等，在多个细分领域达到SOTA水平。但他判断，单点能力仍显不足，未来AI4S行业将整体迈向多模态。因此，科理新序的核心任务是打造多模态长程推理基座模型。

他提出“Science Token”概念，希望将小分子、核酸、蛋白质结构等科学数据转化为模型统一的表征单元，不再经过人类语言的转译，让模型直接在原生科学模态中进行推理，完成科学任务。

短期来看，他们将聚焦于商业化路径最清晰的生命科学领域，未来再逐步扩展至材料、工程等科学领域。

谈及未来，张载熙认为AI4S必然会迎来GPT时刻、Coding时刻，且这一市场可能超越Coding；他相信自己所带领的小团队，有能力开发出“大一统”的科学底座模型，成为AI4S领域中对标DeepSeek、Anthropic的基座模型公司。

技术革命初期，路线尚未收敛，创业者才有机会“以小博大”。近日，我们与张载熙进行了交流，探讨此时投身AI4S创业，他究竟想赌一个怎样的未来？

对话（经编辑）：

AI4S，媲美Coding的万亿市场

暗涌Waves：2019年，你21岁，选择了AI for Science作为博士研究方向，如今看来颇具远见。这个赛道从冷到热，你的感受如何？

张载熙： 确实比较幸运，职业生涯转型刚好踩中了行业风口。

我读博期间，这是一个非共识赛道，行业认知是“Science+AI”，AI被视为提升业务效率的附加算法工具，项目必须深度绑定具体药物管线，例如聚焦多肽药物，或只做蛋白质垂直模型。

现在AI4S正朝着通用方向演进，市场普遍认为这一方向会迎来属于自己的“Coding时刻”。写代码赋予了人类在数字世界创造事物的能力；AI4S则是在变革人类底层科学探索、发现新知识的能力，市场价值可以比肩甚至超越Coding。

从Alpha Fold从1到4的迭代，可以清晰看到AI能力正迅速增强。需要研究的科学问题没有发生巨变，但新算法让过去难以建模、难以预测的任务具备了解决条件，更多科学模态的纳入，使模型能力更强。

暗涌Waves：Science其实覆盖非常广，现在创业投资的主流技术路线有哪些？技术路径上有收敛的趋势吗？

张载熙： 客观来说，现阶段的AI4S赛道噪声不小。AI4S从业者主要基于自身过往背景进行布局，尚未在技术路线上形成共识，难以判断孰优孰劣。

首先是科学智能体，主要依赖调用外部工具完成科学任务。优势是落地快、能迅速嵌入现有研发流程，商业验证周期短，因此涌现了不少初创公司。

大厂也都在做，例如Anthropic的Claude Science、OpenAI的GPT-Rosalind。不过，他们的主战场还是Coding等更通用的方向，科学方向属于占位式布局，浅尝辄止。

第二是虚拟细胞。受Arc Institute相关工作和论文影响，虚拟细胞从去年起热度暴涨。理论上，它在电脑中模拟细胞受药物、基因编辑后的变化，能提前批量筛掉无效候选，压缩研发时间和成本。行业期待很高，发展速度也比较快。

第三就是我们选择的AI4S基座模型方向。这是一种“自下而上”的路线，聚焦底层分子相互作用，从分子机制推导疾病、基因调控网络等上层现象。

暗涌Waves：去年你们上线了科学智能体Stella，据说反馈也不错，为什么没有选择这条更轻巧的路线？

张载熙： Stella去年上线后，服务了上千名科研用户，七成以上来自斯坦福、普林斯顿等名校和顶级实验室，MIT的张峰教授也使用过。

但我们发现，科学智能体范式存在一个根本性问题：

它本质上是将科学问题翻译成自然语言让模型理解，再翻译回结构指令让工具执行。许多精细的三维结构信息、多模态之间的微妙关联，会在翻译过程中丢失。

这是范式本身的天花板。你当然可以在智能体框架上不断添加工具和流程，但只要底层推理仍基于文本完成，这个瓶颈就会一直存在。

暗涌Waves：能否举一个智能体无法完成的例子？

张载熙： 比如蛋白质局部结构优化。要将某个侧链朝特定角度旋转5度，形成氢键或其他分子相互作用，这高度依赖3D空间的精细推理设计。

如果用智能体来做，就是让大语言模型输出文本指令，再调用RF diffusion这类结构扩散模型去执行。但结构模型本身难以很好理解文本信息，工具输出结果又要转成字符串、截图，再反馈回大语言模型，智能体读得似是而非，只能继续迭代。

就这个步骤，我们尝试了很多智能体，反复交互过几十遍，浪费了大量Token，结果跑出了一堆用不了的东西。根源在于，缺乏原生的科学模态推理能力。

小天才的大梦想：多模态科学底座模型

暗涌Waves：所以你认为必须开发AI4S基座模型？有了基座模型，可以解决“跨模态翻译”问题？

张载熙： 既然翻译会产生损耗，就不翻译了，让模型直接在原生科学模态空间内，针对多模态科学数据进行长程推理（Chain of Science Tokens）。这一基座模型，也是我们公司的核心产品。

我们针对组学、蛋白质结构、分子化学式、核酸序列等各类科学模态，开发了离散Token化方案，将各类科学信息转化为统一的Science Token输入模型，不再依赖人类自然语言进行抽象中转，更贴近科学本质。

模型训练分为预训练、mid-training、后训练三个阶段：其中，预训练建立多模态生命科学表征，mid-training学习从序列到结构、功能和细胞表型的跨层规律，后训练重点增强长程推理能力。

暗涌Waves：这种长程推理，与既往垂直小模型解决单点任务有何不同？

张载熙： 比如做酶设计，不再一步出结果，而是像人类科学家一样分步推理：先搭建酶的活性中心，它决定催化功能的核心区域；再搭建蛋白质支架，将活性中心支撑起来；最后补充侧链、微调细节。

这套长链条推理能力，是传统垂直模型、工具调用智能体所不具备的。

暗涌Waves：将各类科学信息转换成“大一统”的Science Token，听起来更吸引人，但小分子、核酸、蛋白质等数据结构差异很大，为什么你们团队可以做到？

张载熙： Science Token首先要解决的，是让模型读懂不同科学模态。

过去，围绕小分子、核酸、蛋白质、复合物和跨模态文本，我们分别做过相应的基座模型。从数据收集、模型搭建到训练，完整地走过。因此，团队知道每类科学数据应该怎样编码，不同模态之间又该如何对齐。

同时，在做Stella、BioClaw等智能体时，我们积累了大量长链条推理数据，也摸索了通过后训练增强推理能力的方法。

另外，干湿闭环也很重要。Stella除了计算和算法模块，也接入了自动化湿实验。我们在靶点发现、抗体优化、小核酸设计等任务中，跑通过干湿闭环案例。因此，也清楚AI应如何对接真实科研任务、连接自动化实验设备。

模型进化需要主动获取大量高质量数据。干湿实验闭环，可以支撑我们持续获取训练数据、持续迭代。

暗涌Waves：从目前的探索结果来看，这个基座模型的能力如何？

张载熙： 在蛋白质结构预测、蛋白功能注释、RNA二级结构预测、DNA突变预测等单项任务上，已取得不错效果。

我们对这个结果并不感到惊讶，毕竟科学系统本身就是复杂多模态体系，如果能把多模态信息全部纳入模型，从全局视角进行设计搜索，自然更容易得到更优解。

目前，我们在探索下一代模型训练方式，比如尝试AI for AI，Recursive的训练范式，挖掘科学内在规律、拓展更多模态，或提升模型参数量，以此强化长程科学推理能力。 我们期待沿着这个方向，能实现AI4S基座模型的ChatGPT时刻。

以Science Token为商业模式

暗涌Waves：从定价和商业化上看，Science Token会带来新的商业模式吗？

张载熙： 是的。不过，Science Token和文本Token的定价逻辑不同，后者定价主要参考算力和电费成本，但Science Token除了考虑这些基础成本之外，还要衡量它背后的科学价值。有些领域，比如小核酸，数据非常稀缺，对应的Token价值自然更高，定价要体现实际的业务价值。

我们希望成为AI4S领域中对标DeepSeek、Anthropic的基座模型公司，探索以Science Token作为计费单元的商业模式。

暗涌Waves：用Science Token计费，理想的买方是谁、具体用在什么场景？

张载熙： 比如药企。当模型能力足够强之后，我们不需要花大力气做BD，绑定单条管线做交付。抗体管线、多肽管线、小核酸管线，各类任务都可以承接。

这时候计价单元就可以基于“消耗了多少Science Token解决这个药物设计问题”。就像Coding，不会按代码行数或模块来定价，客户信任模型能力，直接调用服务，消耗多少Token就付多少费用。这能省去大量BD个案的谈判工作。

暗涌Waves：如果这个模式能实现，它也会成为AI4S基座模型企业通行的商业化路径吗？

张载熙： Science Token还是我们提出的独有概念；至于衡量长链条科学推理数据质量的标准，及其计费标准，在全行业都没有成熟方案。我们和一些AI大厂交流时，他们也没太想清楚这件事。所以它还是一个非常早期的商业想法，需要行业共同推动形成共识。

暗涌Waves：从一级市场视角，我们能看到不少投资机构和资金在涌入，但这个方向目前的融资声量跟大模型、具身相比，还差得很远。你觉得大家的分歧在哪里？

张载熙： 市场上存在两种极端心态，都可能造成投资决策犹豫。

一部分投资人认可AI4S万亿市场，相信AI科学平权，希望每个人都能释放想象力参与科学探索，他们的怀疑点在于：现阶段的技术能力，能不能把这件事做成。另一部分人则把AI4S市场看得比较小，觉得客户只有高校师生和PI，付费能力弱。

既往，市场对垂直模型具备清晰认知，但投资人对“大一统”的科学基座模型评判标准更严苛。因为他们觉得Harness加垂直领域小模型，足够解决科研需求。从用户端，很多科研人员虽向往更智能化的基座模型，但受惯性影响，习惯了调用工具化专项模型，这也是个矛盾点。

暗涌Waves：怎样的投资机构更愿意押注于AI4S基座模型？

张载熙： 一些投科技的市场化基金，及部分曾深耕过制药领域的投资人。他们理解现有研发体系里的“历史技术债”，就像“屎山代码”一样：药企内部集成上百个小模型，每个环节信息传递都有损耗，维护成本极高。

因此，他们从系统工程的逻辑判断，AI会是变革这些的最强力量。这类投资人更愿意押注基座模型路线。

投资人的共识性要求是：必须快速迭代模型，抢占领头羊位置。 团队配置上，我们已经把过去学术界和部分工业界大厂做AI4S基模研发的核心人才聚过来了，技术积累比较扎实。我们本来希望在今、明两年能达成一些商业化订单，但投资人觉得，短期内不需要过度在意这点，优先把模型能力做出来更重要。