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比起让大模型写 100 万字的小说，AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
摘要
OpenAI前CPO创业获7.5亿美元融资——硅谷最聪明的一批大脑，正集体撤离“文字游戏”。 作者丨周蕾 编辑丨岑峰 产品没有公开，公司连名字都还没起，只有3位知情人士对外放风，但估值已经喊到了7.5亿美元，计划募资1.5亿美元——这就是前OpenAI首席产品官Kevin Weil的新公司，定位是“为AI模型收集科学数据”的平台。这位曾经在Meta和Twitter都做过产品高管的硅谷老兵，今年早些时候离开OpenAI，如今正在为手头上的创业项目奔走。算上前不久官宣创办Discovery Loop的Jeff Dean，AI4S（AI for Science）赛道似乎已经是硅谷离职AI高管的热门去向。换一个角度说，这群AI大牛的所想所做，释放了一个最新信号：AI4S赛道正在从概念叙事进入基础设施建设阶段。当大模型已经能写100万字小说、生成电影级视频，硅谷最聪明的一批人却在想另一件事：怎么让AI真正“懂”科学？01Prism的边界，与大厂的结构性瓶颈Weil的创业思路其实早有端倪，今年年初OpenAI推出Prism的时候，Weil曾经公开表态：“2026将是AI与科学的一年，就像2025是AI与软件工程的一年。”Prism是Weil在OpenAI的最后一个重要作品。官方给它的定位很明确：“将前沿大模型嵌入科学家工作流”的工作空间，它的推出也被视为OpenAI的“AI for Science”战略第一次真正产品化。Prism面世后，不少使用者将其与Overleaf、LaTeX、Codex比较，分享了不少排版协作、引用格式管理、LaTeX编译速度等“学术写作效率”层面的使用体验。这在一定程度上说明，Prism是能解决的是“科学表达”的效率问题的，例如写论文、排版、管引用，充分体现了它作为科研工作流工具的价值。不过，在“科学发现”的能力问题上，像是实验设计、假设验证、数据洞察这些环节，Prism的存在感并没有那么强烈。Prism为什么停在“科学表达”这一层？答案可能不在产品，而在组织。半个月前，Jeff Dean参加了由YC管理合伙人Diana Hu主持的《Startup School 2026》对谈复盘 Jeff Dean 的谢幕路演：他其实早已公开了Discovery Loop 的创业计划书，分享了一个关键判断：在材料科学、芯片设计或生物计算等硬核科学领域，大厂的通用大模型往往束手无策。而AlphaFold的成功不在于算力堆叠，而在于那是“一个只有极少数核心研究员的小组，对特定领域有极度痴迷和顶级技能”。这个判断的含金量显而易见，它来自大厂AI体系最高层的内部视角。通用大模型的资源和注意力永远向主航道倾斜，没有精力深耕特定垂直领域；组织越大，冗余越成为阻碍。这场对谈后不久，Jeff Dean宣布正式结束27年谷歌生涯，与Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le共同创立Discovery Loop。这家公司的目标正如其名，希望让AI自动化科学研究全过程。Jeff Dean在对谈上的分享，不仅解释了Discovery Loop的诞生，也间接描绘出了Prism可能存在的天花板——OpenAI的资源集中在通用大模型的迭代上，科学数据的供给体系、科学发现的能力体系，在OpenAI的蓝图里，或许很难排到第一优先级。We