前OpenAI首席产品官创业估值7.5亿美元，AI for Science赛道进入基建期

事件概述

OpenAI前首席产品官Kevin Weil今年早些时候离开OpenAI，正在为新的创业项目融资。该项目定位为“为AI模型收集科学数据”的平台，目前产品未公开、公司未命名，但估值已达7.5亿美元，计划募资1.5亿美元。

Kevin Weil此前在Meta和Twitter担任产品高管，在OpenAI期间主导推出了科研工作空间Prism。他曾公开表示，“2026将是AI与科学的一年，就像2025是AI与软件工程的一年。”

核心信息

• Prism的局限：Prism是OpenAI“AI for Science”战略的首个产品化尝试，定位是“将前沿大模型嵌入科学家工作流”。但从用户反馈看，它主要解决了论文写作、排版、引用管理等“科学表达”层面的效率问题，在实验设计、假设验证、数据洞察等“科学发现”核心环节存在感不强。

• 大厂的结构性瓶颈：谷歌前AI负责人Jeff Dean在YC对谈中表示，材料科学、芯片设计、生物计算等硬核科学领域，大厂通用大模型往往束手无策。AlphaFold的成功源于极少数核心研究员对特定领域的极度痴迷和顶级技能，而非算力堆叠。这一判断解释了为何大厂难做垂直科学AI，也间接说明Prism可能受限于OpenAI对通用大模型的资源倾斜。

• AI4S赛道分层：过去几周，AI4S领域出现三家代表性玩家，分别对应不同生态位：

  • 数据层：Kevin Weil的新公司，不碰实验、不训模型，只做科学数据的收集与结构化，试图成为AI时代科学数据的供给方。
  • 模型层：Jeff Dean与Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le共同创立的Discovery Loop，押注用前沿模型并行运行实验循环，让AI自动化科学研究全过程。
  • 应用层：前OpenAI研究员Liam Fedus和前Google DeepMind研究员Ekin Dogus Cubuk创立的Periodic Labs，做“AI科学家+自动化实验室”，让机器人直接做实验并生成训练数据，投资方包括a16z、Accel、贝索斯和施密特。

值得关注

Kevin Weil新公司7.5亿美元的估值，来自赛道升温、OpenAI履历溢价，以及对数据层长期壁垒的预期。科学数据不公开、不标准化、获取门槛高，拥有实验室资质、伦理审查和设备投入等壁垒，理论上可能成为产业链“收费站”。

但风险同样明显：科学数据高度碎片化，生物实验、材料计算、粒子物理的数据格式互不兼容，跨领域整合难度可能被低估。此外，数据不等于知识，若没有模型层突破和应用层闭环，单纯的数据平台可能沦为“管道工”。科学家为何将数据交给第三方，而非直接用于自有模型或自动化实验室，仍是关键问题。

AI4S正从“工具叙事”跨入“基建时代”，数据、模型、应用三层玩家将如何协同与竞争，值得持续关注。