從哈佛本科退學加入OpenAI的華人研究員，離職創業AI制藥，估值20億美元

撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

國外多家科技媒體爆料，OpenAI研究員Miles Wang正洽談創辦一家估值為20 億美元的AI 藥物研發初創公司。

Miles Wang是 AI 巨頭 OpenAI 的研究員，他此前的研究工作包括利用 AI 加速科學和生物領域的發現。據知情人士透露，他將離開 OpenAI，創辦一家專注于開發用于藥物發現的 AI 模型的新公司，預計還有數名 OpenAI 的研究人員加入這家新公司。據悉，Miles Wang 目前目前正以 20 億美元的估值進行約 2 億美元的融資談判，Lightspeed Venture Partners（光速創投）正在商討牽頭此輪融資。目前談判仍在進行中，交易尚未最終確定，細節可能發生變化。

現階段，投資機構對將 AI 應用于生命科學領域以實現突破性進展充滿興趣。例如，成立僅兩年的 AI 初創公司Chai Discovery于本周二宣布完成 4 億美元 C 輪融資，估值達 38 億美元，該公司致力于開發可預測分子相互作用、從而發現新藥的 AI 模型。該公司的聯合創始人Josh Meier此前也曾是 OpenAI 研究員。而在今年 5 月份，另一家專注于藥物研發 AI 模型的公司——谷歌 DeepMind 衍生企業Isomorphic Labs，更是完成了高達 21 億美元的 B 輪融資。

據悉，Miles Wang的新創公司可能正在研發 AI 模型以幫助發現現有藥物的新用途，甚至包括此前在臨床試驗中失敗的藥物，即所謂的“老藥新用”，與從零開始研發新藥相比，為已獲 FDA 批準的藥物尋找新用途，可顯著縮短走向臨床以及實現盈利的時間，因為這些藥物的安全性已經過驗證。

Miles Wang于 2024 年 3 月從哈佛大學退學后加入OpenAI，當時他正在攻讀計算機科學的本科課程。在 OpenAI 工作期間，他共同撰寫了多篇研究論文，其中包括評估 AI 模型如何實現科學發現的自動化與加速。這一背景有助于解釋為何投資者會關注他正在創辦的公司，尤其是該公司專注于藥物研發而非通用消費級 AI 應用。

2025 年 12 月，Miles Wang等人推出了一個用于評估 AI 在專家級科學推理能力方面的基準測試——FrontierScience。FrontierScience 包含兩個賽道：1）奧賽賽道，涵蓋國際奧林匹克競賽題目；2）研究賽道，包含博士級別的開放性問題，代表科學研究中的子任務。FrontierScience 總共包含數百道題目，覆蓋物理學、化學和生物學等多個子領域，從量子電動力學到合成有機化學均有涉及。針對研究賽道，他們還引入了細致的采用基于評分標準的架構，在解決研究任務的整個過程中評估模型能力，而非僅評判獨立答案。在對多個前沿模型的初步評估中，GPT-5.2 在 FrontierScience 上表現最佳，在奧賽賽道得分為 77%，在研究賽道得分為 25%。

2025 年 12 月，Miles Wang等人建立了一套評估框架，用于檢驗 AI 模型在濕實驗室中提出、分析及迭代實驗方案的能力。他們設計了一個簡單的分子生物學實驗體系，并讓 GPT?5 優化分子克隆實驗流程的效率。

結果顯示，GPT-5 自主推理了分子克隆方案，提出了修改建議，并結合新實驗的數據進一步提出改進措施（唯一的人為干預是讓實驗人員執行 AI 給出的方案并上傳實驗數據）。經過多輪優化，GPT-5 將分子克隆流程的效率提升了超過 79 倍。尤為關鍵的是，它引入了兩種構成新機制的酶：來自大腸桿菌的重組酶 RecA，以及來自 T4 噬菌體的 gp32。兩者協同作用，gp32 先使松散的 DNA 末端變得平滑并解開纏繞，隨后 RecA 引導每條鏈與正確的互補鏈配對。這為 AI 系統能夠在實際實驗室工作提供了有力支持，并有望在未來加快科學家的研究速度。

值得一提的是，在當下，大模型人才十分寶貴，但對于生物醫藥領域而言，只有大模型人才顯然不夠，成功的 AI 藥物研發公司還需要獲得高質量的生物數據、可靠的實驗策略或合作伙伴、專注于特定疾病領域，以及緩慢且受更多監管的工作流程中驗證 AI 預測的結果的方法。此外，AI 領域的專業知識與生物醫藥實際應用之間的差距，將決定這類初創企業最終能否發展為可持續的平臺型公司，還是僅僅成為又一個資金雄厚但難以落地的研究項目。資本市場雖然越來越愿意押注精英 AI 團隊進入生物醫藥領域，但尚未解決他們面臨的轉化難題。