摘要：近日，一家名为Periodic Labs的AI科研初创公司可谓是出尽了风头，它不仅在短短时间内完成了3亿美元（约合人民币21.3亿元）的种子轮融资，更是让硅谷的VC们纷纷“折腰”，甚至出现了投资人递上“情书”式自荐材料的火爆场景。

在科技飞速发展的今天，AI领域的创新总是能吸引无数目光。

近日，一家名为Periodic Labs的AI科研初创公司可谓是出尽了风头，它不仅在短短时间内完成了3亿美元（约合人民币21.3亿元）的种子轮融资，更是让硅谷的VC们纷纷“折腰”，甚至出现了投资人递上“情书”式自荐材料的火爆场景。

这究竟是一家怎样的公司？又有着怎样的魅力能让众多顶级投资机构和科技巨头背景的天使投资人趋之若鹜呢？

Periodic Labs由OpenAI前顶级研究员Liam Fedus与前Google DeepMind材料科学专家Ekin Dogus Cubuk联合创办。

Liam Fedus是ChatGPT初代模型强化学习团队的核心研发者之一，并在之后主导了GPT-4o、o1-mini、o1-preview等模型的后训练工作，2024年晋升为OpenAI的后训练研究负责人。

他曾在麻省理工学院与剑桥大学学习，后在加州大学圣地亚哥分校专攻基本粒子物理，并获得蒙特利尔大学的计算机科学博士学位。

而Ekin Dogus Cubuk则是材料科学领域的佼佼者，他于2016年在美国哈佛大学毕业后，在斯坦福大学从事博士后研究，随后加入Google DeepMind担任核心研究员，曾作为核心作者之一在《Nature》主刊发表论文，首次展示由语言模型驱动的自动化材料合成平台“A-Lab”。

这两位大佬凑在一起，自然吸引了一批顶尖人才加入。比如ChatGPT o1与o3模型开发者Alexandre Passos，知名超导体材料科学家Eric Toberer，两项微软GenAI材料工具开发者Matt Horton等。

公司已吸引了一批AI与科学领域顶尖人才。而且，Periodic Labs每周还会举办一次“研究生级别”的跨领域讲座，由团队成员轮流授课，强化AI与科学的紧密耦合。

Fedus和Cubuk创办Periodic Labs的初衷，是看到了AI在科学研究领域的巨大潜力。他们认为，虽然现在的AI模型在处理互联网上的文本数据方面已经非常出色，但要真正实现科学发现，还需要让AI走进实验室，与现实世界进行交互。

他们构想了一套AI科研闭环：语言模型提出假设、模拟系统进行验证、机器人完成实验，再由AI分析结果并调整方案。

目前，他们的首要目标是研发新型超导材料。如果成功，可能带来低能耗但可实现高性能计算的技术变革。

Periodic Labs正在处理实验数据、运行模拟，并对一些预测进行验证。不过，Cubuk也坦言，机器人环节仍在训练中，“还需要一点时间”。

但他们并不着急，因为在他们看来，失败实验本身就是高价值数据，能反哺AI系统训练。

Periodic Labs的融资过程堪称一部“抢投大战”。早在今年9月，公司就完成了3亿美元的种子轮融资。本轮融资由Felicis领投，其合伙人Peter Deng正是Fedus在OpenAI的前同事。

a16z、DST、Nvidia旗下NVentures和Accel等知名机构，以及包括亚马逊创始人Jeff Bezos、谷歌前CEO Eric Schmidt、谷歌首席科学家Jeff Dean等在内的多位科技巨头背景的天使投资人也参与其中。

这笔融资一度被外界视为OpenAI直接参与的项目，因为Fedus在离职推文中曾写道：“AI for Science是OpenAI的战略重点，OpenAI计划与我的新公司合作”。

但Fedus与Cubuk近日首次回应称，OpenAI最终并未参投。这句话迅速在投资圈引爆关注，不少VC闻风赶来、争抢额度。Fedus回忆道，甚至有投资人递上“情书”，还有更多人提交多页的自荐材料。

而Felicis的合伙人Peter Deng则是先下手为强，他听说Fedus离职后立刻给他发了短信，当Fedus说出“每个人都在谈论做科研，但要真正做科研，就得真的去做”时，Deng“当场被震住”，直接承诺投资。

当时Periodic Labs尚未注册公司、未取名、无账户，甚至连笔记本电脑和办公室都没着落，但Deng依旧强烈看好，愿意“现在就把钱给他们”。

Periodic Labs的出现，无疑为AI for Science赛道注入了一剂强心针。它的成功融资也表明，投资者们对AI在科学研究领域的应用前景非常看好。

OpenAI也在今年9月宣布启动“OpenAI for Science”部门，意图打造AI加速科学发现的“下一代科研工具”，这也进一步说明了该赛道的热度正在不断升温。

Periodic Labs有望成为“AI for Science”这场变革中的标志性创业项目。

而中国在 AI 应用场景落地和庞大用户市场等方面具有优势，同时在制造业和供应链方面也占据领先地位。

在 AI for Science 领域，中国可以凭借其应用场景优势，将相关技术更好地落地，形成从技术到应用的闭环。

例如，在材料科学研究中，中国可以利用其制造业优势，快速将 AI 研发的新材料进行产业化生产。

它的出现或许将改变传统的科研模式，让AI真正成为科学家的得力助手，甚至是推动科学发现的重要力量。我们也期待着Periodic Labs能够早日在新型超导材料研发等领域取得突破，为人类社会的发展带来更多的惊喜。

Periodic Labs的故事才刚刚开始，它的未来充满了无限可能。让我们一起拭目以待，看看这家公司究竟能在AI科研领域掀起怎样的波澜。

来源：聆听史纪