顶尖OpenAI与Google Brain研究人员创立Periodic Labs，引发3亿美元风险投资热潮

由 OpenAI 知名研究员利亚姆·费德斯（Liam Fedus）与其前谷歌大脑同事埃金·多乌斯·丘布克（Ekin Dogus Cubuk）共同创立的新创公司 Periodic Labs，于上月结束隐匿模式，并宣布获得高达 3 亿美元的种子轮融资。本轮融资由安德森·霍洛维茨基金领投，Felicis 率先注资，参与方还包括多位知名天使投资人及其他顶级风投机构。

这家初创公司的诞生源于七个月前费德斯与丘布克（朋友们称他“多乌斯”）的一次对话。丘布克曾是谷歌大脑在机器学习与材料科学领域的顶尖研究员。在硅谷反复讨论生成式 AI 将如何彻底改变科学发现之后，他们认为实现这一愿景的时机终于成熟——至少可以创立一家尝试实现该目标的公司。

“在大型语言模型领域、实验科学和模拟技术方面发生的几项进展，共同促成了此刻的契机。”丘布克向 TechCrunch 表示。

他列举了三个关键因素：首先，能够处理粉末合成（即混合与创造新材料的过程）的机械臂近期被证实具备可靠性；其次，机器学习模拟的效率和准确性已足以建模复杂物理系统，例如开发新材料所需的系统；第三，大型语言模型如今拥有强大的推理能力——这部分得益于费德斯及其在 OpenAI 的团队所推动的进展。

费德斯是创建 ChatGPT 的核心小组成员之一，并负责领导 OpenAI 至关重要的训练后优化团队，负责模型初步开发后的精调工作。

将这些要素串联起来，蓝图已然清晰：模拟系统可在理论上发现新化合物，机器人可执行材料混合操作，而大型语言模型能分析结果并提出修正方向。人工智能驱动的自动化材料科学已具备落地条件。

事实上，丘布克在 2023 年参与了突破性论文“GNoME”（一种用于发现新材料的模型训练方法）的研究。同年，他还是另一篇论文的作者之一，该论文记录了一个全自动化机器人实验室，该实验室根据语言模型生成的配方成功合成了 41 种新型化合物。

同样重要的是，两位创始人意识到，即使是失败的实验对他们这家新创公司也具有价值，因为数据是人工智能的生命线。AI 科学为现实世界的训练及训练后数据提供了全新来源。他们认为，这可能会颠覆现有的科学激励机制——当前体系通过论文发表和经费资助奖励成功而非探索本身。

“接触现实、将实验纳入 AI 闭环——我们感觉这正是下一个前沿领域。”费德斯告诉 TechCrunch。

Felicis 赢得投资机会；OpenAI 并未注资

在与丘布克讨论后，费德斯向 OpenAI 管理层告知了他的离职决定与创业计划。随后，他在推特上欣然宣布离职，并暗示似乎获得了 OpenAI 的祝福与投资。

This is what I sent to my colleagues at OpenAI: Hi all, I made the difficult decision to leave OpenAI as an employee, but I’m looking to work closely together as a partner going forward. Contributing to the mission of OpenAI and working with world-class teams to create and…

— William Fedus (@LiamFedus) March 17, 2025

然而，这笔投资并未实际落地。创始人向 TechCrunch 确认，OpenAI 并非 Periodic Labs 的投资者。尽管费德斯未说明原因，但他们实际上并不需要 OpenAI 的资金。

费德斯的推文引发了一轮风投争相追逐该公司的热潮。“那感觉几乎像是我们在被反向路演。有位投资人甚至给 Periodic Labs 写了封情书，”费德斯笑道，并解释他和丘布克都“不知该如何理解这封信”。其他投资人则发送了多页文档进行自我推介。

但他们接听的第一个电话来自邓彼得（Peter Deng），他原是费德斯在 OpenAI 的同事，后转任顶级种子基金 Felicis 的投资人（邓于 2025 年初离开 OpenAI 加入 Felicis）。

“利亚姆在 OpenAI 内部地位极高，深受爱戴，且是一位极具影响力的研究员，”邓彼得告诉 TechCrunch，“听说他离职，我立即发信息联系了他。”

邓彼得与费德斯在旧金山诺埃谷相约喝咖啡。在咖啡因与热情驱动下，费德斯邀请邓彼得边走边聊，穿越该地区著名的丘陵地带。徒步路演或许是硅谷的老套路，但确实时有发生。

微凉的天气转热。穿着毛衣的邓彼得汗流浃背，努力跟上体格健壮、态度友善的费德斯，直到这位创始人说出一句“让我当场愣住”的话，邓彼得回忆道。费德斯告诉他：“人人都在谈论做科研，但真要搞科研，你就得动手实践。”

换言之，他们需要为 AI 配备设备齐全的湿实验室，以便在受控的真实环境中验证其想法。

“这些模型的真相是：它们所知的一切均处于正态分布之内。我们获取大量数据，而模型只能复述已知内容，”邓彼得表示，“要发现新事物，就必须涉及假设检验。”

“于是我当场就在诺埃谷的山坡上承诺签支票，”邓彼得说。

费德斯也记得那一刻：邓彼得询问如何参与，费德斯告知初创公司需要资金购置笔记本电脑并设立临时办公室。“他当即表示：‘太好了，我现在就给你打钱。’这真是极大的信心投票。”

但邓彼得并未真的在街上掏出支票簿。他兴奋地回到办公室准备推进交易，却遇到 Felicis 的律师提醒公司无法立即签约：Periodic Labs 尚未注册成立，连公司名称都没有，更别提接收资金的银行账户。“我们介入得就是这么早。”邓彼得笑道。

很快，公司完成了注册命名并收到纷至沓来的投资意向书。凭借 3 亿美元资金储备，丘布克和费德斯招募了二十多位顶尖 AI 与科学人才，包括：Alexandre Passos（o1 与 o3 模型的创建者之一）、Eric Toberer（已在超导体领域取得关键发现的材料科学家）、Matt Horton（微软两款生成式 AI 材料科学工具的开发者）等。

由于团队成员分属 AI 至物理学等不同领域的专家，每周会有一人面向其他成员举办研究生级别的讲座。“我们坚信紧密协作至关重要，”丘布克称。他希望每个人都理解他们正在构建系统的各个环节。

Periodic Labs 已建立实验室，正基于实验数据开展模拟并测试部分预测结果。初期主要任务是寻找新型超导材料——这可能是价值连城的发现。改进的超导体有望推动下一代高性能、低能耗技术发展。

但最后环节——机器人系统——尚未投入运行。“它们需要一些时间进行训练，”丘布克表示。

当然，这一切都是大胆的尝试。无论是否由 AI 驱动，科学发现通常并非快速、轻松或可预测的过程。尽管这支专家团队有迹象表明他们可能找到目标物，或在此过程中作出其他发现（甚至仅从失败中生成宝贵数据），但一切仍是未知数。

我们知道模型开发者也正逐步涉足更多 AI 科学领域。上月，OpenAI 副总裁 Kevin Weil 表示他将在公司内部成立“OpenAI for Science”部门，旨在“构建下一代伟大的科学工具：一个加速科学发现的 AI 驱动平台”。

至于那位写情书的投资人，他并未赢得本轮投资（尽管费德斯承认那封信“令人非常受用”）。其他种子轮投资者包括 DST、英伟达旗下风投机构 NVentures、Accel，以及杰夫·贝索斯、Elad Gil、埃里克·施密特和杰夫·迪恩等天使投资人。

Elad Gil 将于 10 月 29 日在旧金山 Disrupt 大会上就 AI 如何改变创业生态发表演讲。

更正说明：本文更新了种子轮领投机构信息，并补充了丘布克在材料科学突破性研究论文中的贡献。