SandboxAQ 正把药物研发模型的使用方式从专业计算环境，转向更通用的对话入口。该公司与 Anthropic 合作，将其科学 AI 模型接入 Claude，用户可通过自然语言调用药物研发和材料科学工具，而不必自行搭建专门的计算基础设施。

这一动作瞄准的不是模型能力本身，而是使用门槛。药物研发长期面临周期长、成本高、失败率高的问题。过去几年，不少 AI 公司试图改善这一流程，但多数产品仍主要服务具备较强计算背景的研究人员。

重点在于降低使用门槛

SandboxAQ 认为，当前瓶颈更多在交互方式，而不是模型数量。公司高管对 TechCrunch 表示，过去用户若想使用其模型，通常需要自备数字化基础设施。接入 Claude 后，前沿定量模型可以通过自然语言访问，使用方式更接近通用 AI 助手。

该公司的客户主要是计算科学家、研究科学家和实验人员，多来自大型制药或工业企业。这些团队通常在寻找可商业化的新分子或新材料，也更容易遇到现有软件难以处理的复杂问题。

主打物理约束的定量模型

SandboxAQ 成立约五年，最初从 Alphabet 分拆而来，董事长为谷歌前 CEO Eric Schmidt。公司累计融资已超过 9.5 亿美元，业务覆盖网络安全等多个方向。

与常见大语言模型不同，SandboxAQ 的核心产品之一是大型定量模型（LQM）。这类模型以物理规律为基础，而不是主要依赖文本模式训练。公司称，这些模型可以执行量子化学计算，并模拟分子动力学和微观反应过程，用于提前判断候选分子在实验室中的表现。

• 可执行量子化学相关计算
• 可模拟分子动力学过程
• 可分析化学反应的微观演化

瞄准制药与材料研发场景

公司表示，这类模型结合实验室真实数据和科学方程构建，目标市场覆盖生物医药、金融服务、能源和先进材料等领域。就本次合作而言，最直接的落地场景仍是药物研发和材料发现。

TechCrunch 在报道中提到，其他获得大量融资的公司，如 Chai Discovery 和 Isomorphic Labs，更侧重提升模型本身的科学能力。相比之下，SandboxAQ 此次更强调谁能真正把这些工具用起来。

按照公司说法，部分客户之所以选择其产品，是因为他们尝试过其他软件后，发现现实问题过于复杂，现有工具难以在真实研发流程中给出有效结果。