Anthropic 正在舊金山地區建設一座自有生物實驗室，計劃讓旗下模型 Claude 指揮機器人完成藥物實驗，把 AI 驅動的藥物研發從計算機模擬推進到真實的物理實驗環節。據路透社報道，該實驗室將允許公司自行開展實體實驗，目標是讓 Claude 在最少人工干預的情況下引導機器人操作。
為支撐這一流程，Anthropic 已經交付了兩項工具：一是面向科研人員打造的 AI 工作空間 Claude Science，二是用於控制實驗室裝置的 Model Hardware Standard。公司同時表示，出於安全考慮，人工監督仍然不可或缺。
Anthropic 生命科學部門負責人 Eric Kauderer-Abrams 認為，最大的機會在於那些長期被視為「不可成藥」的疾病——即目前尚無有效療法的領域。他提到，AI 有望加快複雜抗體的設計速度，使這類抗體能夠同時作用於多個靶點。
這一實驗室計劃並非孤立動作，而是建立在 Anthropic 今年早些時候的一系列佈局之上。4 月，公司以約 4 億美元收購了初創企業 Coefficient Bio，並將 諾華（Novartis）執行長 Vas Narasimhan 引入董事會。
報道還提到，Anthropic 目前不會自行開展臨床試驗，以避免與製藥公司的業務產生直接衝突。
從行業視角看，這一動向反映出 AI 公司正試圖把能力邊界從「讀文獻、算分子」延伸到「動手做實驗」。傳統藥物研發中，溼實驗環節高度依賴人力與裝置排程，週期長、成本高；若由模型統一編排機器人執行實驗，理論上可以提升實驗吞吐與資料一致性。但這也帶來新的問題：實驗結果的可靠性如何驗證、模型決策出錯時責任如何界定、以及 AI 公司與藥企之間是競爭還是協作。Anthropic 選擇暫不涉足臨床試驗，某種程度上是在向製藥行業釋放合作訊號，而非直接搶食其核心環節。
對關注大模型競爭的人來說，此舉也提供了一個觀察視窗：當模型能力逐漸趨同，廠商開始比拼誰能把 AI 嵌入到真實世界的科研與生產流程中。Anthropic 以生命科學為切口，配合自研工具與硬體標準，試圖在藥物發現這一高價值場景中建立差異化。這一路徑能否跑通，取決於實驗效率的實際提升幅度，以及製藥行業對「AI 指揮實驗」這一模式的接受程度。