950个AI干了21小时,发现一个没人见过的酶

N°112 · 犀牛伯爵 · AI深度观察

一、9月23日，Amodei 宣布了一个"新范式"

2026 年 9 月 23 日，Anthropic CEO Dario Amodei 在 X 上发了一句话，"一项由 Claude 引领的大分子生物研究，或许为生物学增添了新的范式。"他承认，这项发现的准确效用、颠覆程度尚待验证，但他说，"这是我会为之骄傲的博士作品。"（据红星新闻引述其 X 发言）

科学界还没来得及表态，资本市场先给了反应。当天美股基因编辑板块集体下挫，Prime Medicine 跌约 12%，Editas 收跌 8%，CRISPR Therapeutics 和 Beam 各跌约 6%。（据红星新闻 9 月 24 日市场报道）

一个 AI 发现的新酶系统，让一整个板块一天之内蒸发上百亿美元市值。而这个系统是干什么用的，Anthropic 自己都说，还不知道。

标题里"没人见过的酶"要打个补丁。严格来说，这个酶的零件人类见过，Claude 第一个看到的，是没人拼出来过的整机。

二、21 小时，950 个 Claude 把数据库翻了一遍

先说清楚发生了什么。今年春天，Anthropic 成立了一个生命科学研究组，在湾区建了一间实验室，只做 BSL-1 和 BSL-2 级实验，不碰能感染人类的病原体。9 月 23 日，这个组公布了第一项成果。

他们给 Claude 的指令只有一句话，在海量 DNA 序列数据库里，找出新的逆转录酶系统。预印本披露，这个数据库包含约 19 亿个蛋白质簇。（据红星新闻引述预印本）

然后，约 950 个 Claude 智能体并行开工，干了 21 小时，烧掉约 2.1 亿个 token。它们从库里捞出超过 20 万个逆转录酶，给约 3500 个候选系统逐一打分，筛出 20 个最值得深挖的，形成 19 份报告交人类审阅。（数字来自 Anthropic 官方博客，19 份报告据红星新闻引述预印本）

Anthropic 估计，同样的分析，一个人类专家得干数周到数月。

转折发生在一个 agent 读到一段不起眼的 DNA 时。它在日志里写，"RT 旁边的 DNA 太壮观了，肉眼就能看到一段串联重复阵列，这是 CRISPR 样的重复阵列吗？"（Anthropic 官方博客引述 agent 原话）

它数了重复个数，量了间距，比对了已知系统，查了文献，确认没人报道过，才提交报告。人类科学家在实验室里合成验证，证实这段阵列确实会被转录成一组不同的短 RNA。

Anthropic 把它命名为 ART，全称 array-associated reverse transcriptases，阵列相关逆转录酶。它有三个零件，逆转录酶、旁边一个功能未知的伙伴基因、一段长长的等距 DNA 重复阵列。阵列的结构，长得像 CRISPR。

21 小时，950 个分身，人类专家数周到数月的工作量，被压缩成了一次通宵计算。

三、市场先疯了，但三盆冷水已经浇了下来

先别急着鼓掌，三盆冷水已经浇了下来。

第一盆，Anthropic 自己在预印本里写的。他们把同样的搜索重跑了 10 次，10 次全部错过了这个阵列。原因很直白，没有一次重跑的 agent 恰好去读那段酶基因上游的 DNA。

另一个测试更扎心，把相关 DNA 直接交到模型手里，识别准确率超 90%，让模型自己拿着工具去找，准确率最低掉到 32%。（据预印本披露，经多家媒体引述）

说白了，这次发现有一部分是运气。换个跑法，可能就错过了。

第二盆，Mammoth Biosciences 联合创始人 Lucas Harrington 在 X 上回应。他在 Jennifer Doudna 实验室拿的博士，做基因编辑出身。

他说，这类在基因组邻域里挖新系统的方法，几十年来一直被用来发现新的生物系统。方法不新，只是这次换 AI 来干，规模大了。（据 mixed-news 报道其 X 发言）

第三盆，预印本还没过同行评审，ART 的功能未知。Anthropic 自己强调，这确立的是一个新的生物系统，不是一个新的基因编辑工具。而市场的抛售，发生在功能被证实之前。

张锋的表态值得逐字看。这位 CRISPR 基因编辑先驱、MIT 和 Broad 研究所教授审阅了预印本，他说，"这是 AI 智能体参与生物学发现的一个令人兴奋的例子。与逆转录酶相关的 RNA 重复阵列确实耐人寻味，值得进一步研究。"（Anthropic 官方博客引述）

注意他的措辞。令人兴奋、耐人寻味、值得进一步研究。他没说这是 validated，没说这是工具。科学家的谨慎，和市场的狂热，中间差着至少三年的验证周期。

市场永远跑在事实上前面，这次连一天都没等。

四、48 小时后，另一个 Claude 让物理学家改了口

几乎同一时间，另一篇 Anthropic 官方博客发表，9 月 25 日。主角是另一个 Claude，干的是理论物理。

今年 8 月 7 日，前理论物理学家、科学作家 Matt von Hippel 在博客上公开叫板 AI 公司，用学术界能负担的算力，解出散射振幅领域的大难题，N=4 超杨-米尔斯理论的九圈六粒子散射振幅。散射振幅是用来算粒子碰撞概率的公式，圈数越高修正越多，算起来越难。大多数振幅人类只算到两圈，少数到三圈。

8 月底，Anthropic 的两位物理学家 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 接了招。他们给 Claude 的初始指令只有一句话，内容是计算 N=4 超杨-米尔斯理论的九圈六粒子振幅。

之后的人类干预，只剩下"继续"，比如"我去睡了，几个小时联系不上，继续做，直到我喊停，每 4 到 6 小时汇报一次。"（Anthropic 官方博客）

Claude 在科研工作台 Claude Science 里，用 Fable 5.1 模型，调 Python 和 SymPy 自己写代码算。最后走了两条路线，一条复现人类已知的间接思路，一条是连原纪录保持者都认为不可行的直接路线。

两条路线的结果，在全部 107,053 个非零系数上逐一吻合。（据报告披露，经 DeepTech 等媒体引述）

成本呢。单条路线约 1000 到 2000 美元，其中 Python 计算部分只花了约 100 美元，对应 96 个 CPU 跑一周。（Anthropic 官方博客）

验证的人分量很重。Lance Dixon，SLAC 和斯坦福的粒子物理教授，八圈纪录的保持者，从 2011 年就开始带队啃这道题，2019 年算到六圈和七圈，2023 年用反极对偶性反推出八圈振幅。（据新浪科技引述 DeepTech 报道）

他在 9 月 1 日收到结果，花了两周验证，在官方博客的附录里写，"我原以为直接算出九圈振幅太难了。所以 Claude 能直接算出来，让我非常惊讶。"

他还写了一句更狠的，Claude 比除他合作者之外的任何人，都更懂他们 2019 年和 2023 年的论文。（同上）

还有一个大多数媒体没讲的细节。这篇博客是 Anthropic 付费请 von Hippel 写的，Dixon 验证则收了 Claude 的使用额度。Anthropic 在文末的披露声明里写得明明白白。信源有利益关联，不代表结论是假的，但读者有权知道。

人类团队从 2011 年走到八圈用了 12 年，Claude 用一句话和 2000 美元，走完了下一步。

五、两次突破，拼的是同一张图

把两件事并排放，会发现它们是同一枚硬币的两面。

说实话，两件事的"新"不在一个维度。ART 的新，是"人类没注意到的模式"，九圈的新，是"人类觉得不划算去算的规模"。一个考眼力，一个考耐力。AI 恰好两样都行，还不用睡觉。

历史坐标在这里。5 年前，DeepMind 的 AlphaFold 解开了蛋白质折叠这个 50 年难题，人们争论的是 AI 能不能"预测"生物学。这次，Anthropic 让 AI 自己"发现"生物学，还让它去算物理。从预测到发现，只用了 5 年。

算一笔账。单条九圈路线 1000 到 2000 美元，大约一部中端手机的钱。Dixon 的团队从 2011 年起，用 12 年才走到八圈。2000 美元，买下了 12 年的下一步。这不是在说物理学家不努力，是在说"发现"的成本结构变了。

AI 交出的第一份科研答卷，改写的不是教科书，是成本表。

六、我的判断，发现正在变便宜，验证正在变值钱

讲完事实，讲我的判断。

AI 正在从"解题"跨入"发现"，但未来 12 个月含金量最高的环节，不是 AI 找到什么，是人类验证的速度。

三个证据。第一，ART 从 19 亿条数据里被捞出来只用了 21 小时，但它的功能验证才刚刚开始，张锋说的"值得进一步研究"，翻译过来就是"至少再等几年"。

第二，九圈振幅算出来只花了 2000 美元，但 Dixon 花了两周才验证完，而且验证能成立，是因为人类手里本来就有验证工具。

第三，Anthropic 自己建了湿实验室、请了 Dixon 这种级别的人来验证，说明最懂 AI 的公司也知道，发现可以外包给 agent，验证外包不出去。

证伪条件。到 2027 年 9 月 27 日，如果出现 3 个以上经同行评审确认的 AI 主导科学发现，比如 ART 的功能被证实、或有新的 AI 发现的酶系统被独立复现，这个判断强化，说明验证闭环跟上了。如果 ART 悄无声息、再无新的 AI 科学发现通过评审，这个判断减弱。

我也要主动降温。von Hippel 自己在博客里写了，Claude 用的都是已知方法，只是用了比人多的算力，他期待的"新方法"并没有出现。Dixon 也说，真正让人深思的时刻，是 AI 在人类之前想出新的物理原理那一天。那一天还没到。

七、对你意味着什么

如果你是做科研的，去试试 Claude Science 这类 agent 科研工作台。Dixon 的团队已经在用 AI 写代码，连 von Hippel 都说，low-hanging fruit 比想象中多。不做的代价是，别人用 2000 美元验证一个想法的时候，你还在排队等服务器。

如果你是做投资的，别为"AI 发现新酶"去买卖基因编辑股票。这次板块大跌发生在功能证实之前，追这种情绪就是给波动送钱。值得看的是"AI+生命科学"的管线，比如今年 4 月 Anthropic 花 4 亿美元收购的 Coefficient Bio，钱正在流向"AI 出假设、实验室做验证"的闭环公司。（据红星新闻）

如果你是普通从业者，记住"验证"这个位置。AI 越能发现，人类越要会验证。实验设计、同行评审、复现能力，这些"慢功夫"正在升值。说真的，Claude 可以 21 小时不睡觉，但喊停它、判断它找到的东西值不值得追的，还得是人。

9 月 23 日，Amodei 说这是他会骄傲的博士作品。9 月 25 日，Dixon 说被机器抢先"不至于 soul-crushing"。两个人说的其实是同一件事，AI 开始交科研答卷了，改分的人还是人类。

发现正在变得便宜，验证正在变得值钱，中间的差价，就是未来几年最值得下注的位置。