近日，人工智能領域迎來一則重磅消息：兩位分別來自OpenAI與Google DeepMind的資深專家宣布聯合創立新公司Periodic Labs，引發行業廣泛關注。這家初創企業的核心目標是通過構建“AI科學家”與自動化實驗室，重新定義科學研究的范式。

聯合創始人William Fedus與Ekin Dogus Cubuk均擁有頂尖機構背景。Fedus曾擔任OpenAI后訓練副總裁，并在谷歌大腦從事前沿研究；Cubuk則作為Google DeepMind材料科學與化學領域的負責人，主導過多個突破性項目。兩人均出身于谷歌大腦，此次攜手創業被視為AI與科學交叉領域的重要里程碑。

Periodic Labs的核心理念是將AI的推理能力與自動化實驗技術深度結合。公司指出，傳統科學進步依賴于人類提出假設、設計實驗并驗證結果，但這一過程受限于人類認知邊界與實驗效率。通過構建能自主生成假設、操作實驗設備并分析數據的“AI科學家”，配合自動化實驗室提供的高質量數據流，有望突破現有科學研究的瓶頸。

自動化實驗室被視為戰略關鍵。區別于依賴互聯網文本數據的傳統AI模型，實驗設備可直接生成GB級的高維物理數據，包含大量未被公開記錄的“負面結果”——這些數據對模型訓練具有獨特價值。例如，在材料科學中，失敗實驗的比例遠高于成功案例，但現有文獻幾乎只記錄成功路徑。自動化系統能系統性捕捉這些信息，為AI提供更完整的決策依據。

公司選擇從物理科學切入，因其具備高信噪比與快速驗證特性。物理學作為可驗證的基礎學科，其模擬環境與現實世界高度契合，為強化學習提供了天然的“訓練場”。Periodic Labs特別提到，超導體材料研究是其首批目標之一：若能發現更高工作溫度的超導材料，將直接推動高速交通與低損耗電網的發展。更廣泛地說，材料設計的自動化可能加速芯片制造、太空探索與核聚變等領域的突破。

在應用層面，Periodic Labs已與工業界展開合作。例如，為半導體企業開發定制化AI助手，幫助工程師快速解析實驗數據，優化芯片散熱設計。這種“AI+行業”的模式，旨在將前沿技術轉化為實際生產力。

創始團隊的履歷堪稱豪華：成員曾參與ChatGPT、GNoME材料生成系統、Operator智能體等標志性項目，并推動了神經網絡注意力機制與自動化物理實驗室的發展。其技術積累覆蓋從基礎模型到硬件落地的全鏈條。

資本層面，Periodic Labs獲得頂級風投青睞。由a16z領投的3億美元融資中，NVentures（英偉達風投部門）、DST Global等機構，以及Jeff Bezos、Eric Schmidt等科技領袖均參與其中。資金將用于團隊擴張、實驗室建設與第一代AI科學家的研發。

隨著AI技術從數字世界向物理世界滲透，Periodic Labs的嘗試或將開啟科學研究的“自動化時代”。其模式能否驗證“AI科學家”的可行性，值得持續觀察。