Chai Discovery联合创始人谈大模型迭代：抗体设计成功率提升至30%

2026年9月6日，AI制药公司Chai Discovery的两位联合创始人接受红杉资本访谈，分享了公司在大模型迭代方法论上的思考与实践。

Chai Discovery成立于2024年，总部位于旧金山，专注于搭建分子生成大模型，而非传统“自己做药”的路线。公司成立仅7个月便完成3轮融资，累计融资超过6亿美元，估值接近40亿美元。截至目前，Chai Discovery已将抗体从头设计成功率从最初的约0.1%提升至15-16%，其第三代模型Chai-3最高可达30%。这一突破吸引了礼来、辉瑞、诺华、argenx、BMS等5家大药企的合作。

访谈中，两位创始人分享了多项核心观点。他们认为，药物设计的Scaling Law进展比预期更快，团队原本只希望将成功率提升至1%，认为20%需要等待三四年。在模型迭代上，团队坚持“做减法”原则，例如Chai-1拥有23个独立子模块，模块过多会掩盖真正的scaling方向，因此需要简化核心部分以实现泛化。他们还指出，生物序列数据的token总量可能比英文互联网语料更多，但大部分是冗余和噪声，需要筛选。与代码生成相比，生物学更可验证，分子能否结合靶点、能否量产都是客观数据，但验证周期较长。关于AI对实验的影响，他们认为AI越强，实验室实验反而会增多，因为单次实验的命中率大幅提升，投资回报率随之提高。

两位创始人还提到，真正的竞争对手不是其他AI公司，而是大自然——传统药物研发方法经过数十年打磨，AI必须跨过这一门槛。未来，Chai Discovery希望推动药物设计从“能否工作”走向“精确可控”，最终实现last-in-class新药。