近日，科技领域迎来一则重磅消息：两位分别来自OpenAI和Google DeepMind的顶尖AI专家William Fedus与Ekin Dogus Cubuk宣布携手创立新公司Periodic Labs，致力于打造具备科学探索能力的AI系统。
William Fedus曾担任OpenAI后训练副总裁，并在谷歌大脑团队积累过丰富经验；而Ekin Dogus Cubuk则是Google DeepMind材料科学与化学领域的负责人，同样出身于谷歌大脑。两位创始人的技术背景横跨AI模型训练与基础科学研究，为新公司的技术路线奠定了坚实基础。
Periodic Labs的核心目标在于开发“AI科学家”，即通过自动化实验室与AI模型的深度融合，实现科学研究的智能化。公司认为，传统科学发现依赖人类提出假设、设计实验并验证结果，而AI科学家能够通过海量实验数据快速迭代认知，突破人类在数据处理和实验效率上的局限。
据团队介绍，当前基于互联网文本训练的AI模型已触及数据天花板。互联网上约10万亿规模的文本数据虽庞大，但已被前沿模型充分消化。而科学研究的突破需要更垂直、更高质量的数据，这正是自动化实验室的价值所在——每个实验可生成GB级数据，且能捕捉传统研究中常被忽视的“负面结果”，为模型训练提供更完整的反馈。
公司选择从物理科学切入，因其具备实验信噪比高、模拟建模成熟等特点，尤其适合AI的强化学习（RL）训练。例如，团队计划通过自动化实验探索高温超导体材料，这类突破若实现，将直接推动超导磁悬浮列车、低损耗电网等技术的落地。公司还与半导体企业合作，利用定制化AI工具加速芯片散热材料的研发，验证了技术工业化的可行性。
创始团队的履历堪称豪华：他们曾参与ChatGPT、DeepMind的GNoME材料发现系统、OpenAI的Operator智能体等项目的开发，并推动了神经网络注意力机制和自动化物理实验室的扩展。这些技术成果覆盖了从基础模型架构到垂直领域应用的多个层面。
在资本层面，Periodic Labs获得了顶级风投机构的青睐。由a16z领投的3亿美元融资中，Felicis、DST Global、NVentures（英伟达风投部门）等机构参与，个人投资者则包括Jeff Bezos、Elad Gil、Eric Schmidt和Jeff Dean等科技界巨头。资金将用于团队扩张、实验室建设以及第一代AI科学家的研发。
从材料设计到工业应用，Periodic Labs的技术路线试图重新定义科学发现的边界。当AI不再局限于分析已有数据，而是能主动设计实验、验证假设时，人类或许将迎来新一轮技术革命的拐点。
