“我身边大概有 10% 的人，反应跟我完全一样，而且他们往往是最聪明的那一批。身边另外 90% 的人则不同，因为 GPT-2 在任何单一领域展现出的能力都不算特别惊艳：它能翻译语言、总结文档，偶尔还能写几行代码。但关键在于它能力的广泛性和通用性。”

“可人们看着它会说：在任何一个具体领域，它看起来都没那么聪明。于是很多人只是耸耸肩，不以为然。”

“我看着这一切，心里想的是，同样的事情一直在反复上演。那些现在看似困难、受限于模型能力的事情，六个月后就会变得容易；而那些看似不可能的事情，十二个月后，模型就能经常做到了。”（Scaling Law）

“我们在 GPT-2 身上看到的一切，正一次又一次地在世界上越来越广泛的领域重演。这个世界终于在逐渐被说服。”

Anthropic 总裁 Daniela Amodei 表示：“我记得当时有一些备受尊敬的计算机科学家以及 AI 和机器学习领域的领军人物，在 Twitter 上欺负参与 GPT-2 研究的研究人员，基本上就是在说：‘这太蠢了。我们都不知道你们为什么要讨论这个，这个模型能力太差了。’”

“当时，如果你认为这是一个真正重要的时刻，别人就会觉得你是个江湖骗子。”

Dario：“这一切都被人选择性地遗忘了。那些当初说‘哦，这就是伪科学，根本说不通’的研究人员，现在全都在申请大语言模型公司的工作。”

“我们从来不会当面跟某个人说出来，但我们看着他们，心里想：‘我们还记得你们在 2019 年说过什么。在这件事上，你们毫无可信度。’”

Generate Biomedicines：用 Claude Code 改进 CAR-T 相关基因设计，有一版比标准方案短约 70%，实验室测试中受体表达约提高 10 倍，杀伤肿瘤细胞更有效。

Divergence Labs：面向食物过敏，约一个月内由 Claude 生成约 3.5 万个抗体设计，初筛发现可结合 IgE 的 3 个命中，以及可解离 IgE 的 20 个命中，其中 3 个解离效果强于现有标准药物。

BigHat Biosciences：约 10 周内制备并测试约 1010 个变体；最优版本结合力提高逾 10 倍，抗癌相关分子热稳定性提升 18°C，另一条延长体内停留时间的分子聚集速度减慢逾 100 倍。

Enveda：用 Claude 审阅 1061 页生产文档，抓出人工已发现的全部 11 处问题，并额外发现 7 处，人工复核时间减少约 89%。两份监管文件初稿中，一份从约三个月缩短到约四小时。

The Column Group：正筹备新公司 Pleiades，试图用 Claude 让小团队并行推进更多、更复杂的药物项目。

BMS：已用 Claude 评估早期临床试验方案与成功概率，计划在 2027 年扩大这项工作，以了解其在提高早期药物研发成功率方面的潜力。

Anthropic 还收购了 Mithril Medicine 公司。其创始人 Cody Tranbarger 委托 Claude 协调 11 家外部实验室的事务，在不到 18 个月的时间里把一候选疗法从想法推进到小鼠上取得了令人鼓舞的成果。若进展顺利，公司预计最早在 2028 年底就能有药物可以开始人体临床试验。

Anthropic 同时提醒：目前工作大多仍处临床前阶段。公司已推出面向科研人员的 Claude Science，还创建了生命科学验证计划，并公开征集客座研究员，希望使用 Claude 研究药物研发及其他领域关键问题的研究团队提交提案。