藥物發現是現代產業中最昂貴的追求之一。找到一個可行的分子可能需要十年時間和數十億美元的成本，而且大多數候選藥物最終仍無法成功。新一代的 AI 新創公司一直承諾要解決這個問題——大多數公司都讓研究人員的負擔減輕了一些，這些研究人員本身已經具備足夠的技術能力來使用這些工具。

但 SandboxAQ 認為瓶頸不在於模型，而在於介面。

該公司已與 Anthropic 合作，將其科學 AI 模型直接整合到 Claude 中——透過一個不需要專門計算基礎設施即可使用的對話介面，提供強大的藥物發現和材料科學工具。

SandboxAQ 大約五年前從 Alphabet 分拆出來，其董事長是 Google 前執行長 Eric Schmidt。該公司已從投資者那裡籌集了超過 9.5 億美元，並已建立了多個不同的業務線，包括網路安全業務。

然而，SandboxAQ 比較獨特的一項業務是生產大型定量模型（LQMs）。這些專有模型是「基於物理原理」的，這意味著它們是根據物理世界的規則構建的，而不是基於文本中的模式。它們可以運行量子化學計算，並模擬分子動力學和微觀動力學，即研究化學反應在分子層面上如何展開。這很重要，因為它能讓研究人員在進入實驗室之前就了解候選分子可能如何表現。

該公司在新聞稿中表示：「LQMs 是在真實實驗室數據和科學方程式上訓練出來的 AI 模型，專為量化經濟而設計，這是一個涵蓋生物製藥、金融服務、能源和先進材料的 50 兆美元以上產業。」這強烈暗示 Sandbox AQ 並非在建立另一個聊天機器人或程式碼助手——它正在追逐 AI 應該轉型的經濟體系。

Chai Discovery 和 Isomorphic Labs——這兩家公司都獲得了大量資金，押注於更好的模型——專注於科學本身。而 SandboxAQ 則專注於誰能真正使用它。

SandboxAQ 的 AI 模擬總經理 Nadia Harhen 告訴 TechCrunch：「這是我們第一次有一個前沿的（定量）模型，運行在前沿的 LLM 上，並且有人可以用自然語言來存取。」以前，SandboxAQ 的 LQMs 使用者必須提供自己的數位基礎設施來運行這些模型。

SandboxAQ 的客戶通常是計算科學家、研究科學家或實驗科學家。一般來說，這些人在大型製藥或工業公司工作，並尋找可以成為市場產品的新材料。

Harhen 表示：「我們的客戶來找我們，是因為他們嘗試了市面上所有的其他軟體，但他們問題的複雜性導致這些軟體無法奏效，或者在實際應用中無法產生積極的結果。」