维度网讯，AI公司SandboxAQ于5月18日宣布将其大型定量模型（LQMs）集成至Anthropic的Claude平台，用户通过自然语言即可调用药物发现与材料科学所需的量子化学计算与分子动力学模拟，无需自行搭建专业计算基础设施。SandboxAQ AI模拟业务总经理Nadia Harhen表示：“这是首次有人可以通过自然语言，在前沿大语言模型上使用前沿定量模型。”

此次集成通过模型上下文协议（MCP）实现，Claude作为自然语言界面与SandboxAQ的LQM平台对接，用户以纯英文提示词即可完成复杂的科学计算。此前，运行LQM需要专业的计算科学家或研究科学家操作，且须具备编写复杂代码的能力。集成后，研究人员可在对话界面中直接提交分子筛选、催化剂吸附能计算等任务，在实验室验证前预判候选分子的行为表现。

SandboxAQ的LQM与通用大语言模型存在本质差异。这类模型基于真实实验室数据和科学方程训练，而非文本数据的统计规律。它们能够执行量子化学计算、分子动力学和微观动力学模拟，以物理第一性原理预测分子在真实场景中的行为。SandboxAQ通过高保真仿真生成自有物理驱动训练数据，并可结合实验室数据增强模型精度，最终将模型嵌入自动化“设计-测试-决策”工作流。

首批上线Claude的模型AQCat Adsorption Spin聚焦催化剂发现中最关键的初始步骤——吸附能计算，可在显著缩短时间和降低成本的前提下筛选候选材料，精度达到行业黄金标准。催化剂支撑超过90%的商业化工产品，涉及绿色氢能、可持续航空燃料、肥料生产和塑料回收等领域。普渡大学机械工程学院教授Partha P. Mukherjee评价称，此次集成消除了研究者科学直觉与严格物理计算之间的关键障碍。

SandboxAQ还计划陆续上线一系列药物发现模型，包括用于化合物效力筛选的AQPotency和用于细胞通路激活与毒性评估的AQCell。此前，公司旗下AQAffinity和AQCat等模型已在主要制药企业的药物发现项目中运行，并在电池化学、催化剂和合金领域取得可验证的进展。SandboxAQ首席执行官Jack D. Hidary指出，研究人员可直接在已有的AI工具中访问前沿物理模型，无需额外基础设施、代码或其他障碍。

药物研发是现代工业中成本最为高昂的领域之一。找到一个可行的候选分子往往需要耗费十年时间和数十亿美元，而大多数候选分子最终仍难逃失败。一代又一代的AI初创公司承诺改变这一现状，但它们开发的工具大多仍服务于具备技术背景的研究人员。Harhen坦言：“客户来找我们，是因为他们已经尝试过市面上其他所有软件，问题的复杂程度超出了那些工具的能力边界。”。这一现状指向一个关键问题——AI科学工具的瓶颈并不在于模型本身，而在于使用界面。

SandboxAQ成立于约五年前，是Alphabet旗下的独立公司，现任董事长为谷歌前首席执行官Eric Schmidt。该公司已从投资者处累计融资超过9.5亿美元。公司将自身定位为服务“定量经济”的AI基础设施提供商，这一经济领域规模超过50万亿美元，覆盖生物制药、金融服务、能源和先进材料等行业。除药物发现和材料科学外，公司业务线还涵盖网络安全、医疗研究、导航系统和即将上线的金融服务与风险建模模块。

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