Lila Sciences

由 Flagship 孵化的“科学超级智能”初创公司，在药物发现、材料与能源领域运营自主 AI 实验室（AI Science Factories）。

1. 核心产品 / 服务

Lila Sciences（马萨诸塞州剑桥）正在打造其所称的**“科学超级智能”**——一个端到端运行科学方法的 AI 系统，覆盖从提出假设、设计实验、机器人执行到结果解读的全过程 [2]。公司成立于 2023 年，2025 年 3 月从隐身状态走出，孵化于 Flagship Pioneering（Moderna 背后的创投工作室）内部。Lila 将 AI 推理模型 Lila Iris 与 AI Science Factories（AI 科学工厂）相结合：后者是实际运行实验的机器人实验室，并把真实世界的数据回馈给模型，用于下一轮假设循环 [2]。

公司把产出称为**“科学 token”**——类比大语言模型消耗文本 token——通过让更多仪器处于 AI 控制之下来生产 [2]。其商业化分为两条路线：Catalyst（面向客户自有科学家的“实验室即服务”）和 Creation（端到端发现项目，向合作方交付经验证的分子、材料与知识产权）[2]。目标领域涵盖药物发现、化学品、先进材料、能源与国防 [2]。

2026 年中的一项湿实验证据是 RNA Discovery Engine：Lila 已在其 AI Science Factories 中设计、构建并测量了超过 95 万条 mRNA 序列，同时对 5'UTR、3'UTR 和编码区进行联合优化 [8]。以促红细胞生成素（EPO）为例，AI 发现的构建体在第 15 天的蛋白产量，与基准 mRNA 在第 2 天的产量相当——表达持久性大约延长了十倍，而领先技术约为 1.5 天 [8][9]。该平台在另外五种载荷（Factor IX、IL-10、IL-22、eGFP、萤火虫荧光素酶）上也优于已发表序列；在 ASGCT 2026 上展示的体内 CAR-T 研究中，它在非人灵长类动物身上实现了比领先基准更深、更持久的 B 细胞清除 [8][9]。

2. 目标用户与痛点

• 制药 / 生物技术及工业合作方：希望获得经验证的分子或材料，而不必自建自主实验室技术栈——通过 Creation 项目服务。
• 科研团队：希望获得实验室产能加 AI 副驾驶——通过 Catalyst 服务。

解决的痛点：传统发现流程受限于人工湿实验的通量，以及碎片化的点状 AI 工具。Lila 押注闭环——AI 提出、机器人测试、数据再训练模型——能压缩从假设到结果的周期。公司承认仍需人类科学家监督设备，这也使“完全自主”的说法打了折扣 [2]。

3. 竞争格局

Lila 的差异化在于物理闭环——拥有机器人实验室，而不只是一个模型——这让它更难被证伪，但相对纯软件竞争对手也更吃资本 [2]。

4. 独立观察

• 估值跳升本身就是故事。 Lila 的估值从约 13 亿美元（2025 年 10 月 A 轮）跃升至约 85 亿美元（2026 年 B 轮），仅用了大约八个月——期间没有临床资产，也没有披露商业收入 [2][4][5]。约 85 亿美元被标记为 AI-for-science 赛道的纪录 [1]。分析人士称其为 AI4S 浪潮中估值最高、“最难证伪”的名字，这一价格在很大程度上依赖 Flagship Pioneering 的品牌溢价 [2]。
• 通用闭环 vs. 领域点状方案。 Lila 的雄心是一台能通用地做科学的机器，而不是单一检测或模型。这直接押注于与 ai-for-science 中所记录的该领域历史规律相反的方向——领域专用的任务模型至今仍占主导；Lila 是对“直接造通用闭环”这一论点迄今最纯粹的检验。
• Flagship 的第二代平台打法。 CEO Geoffrey von Maltzahn 此前在同一工作室内创立了 generate-biomedicines，Noubar Afeyan 同时担任两家公司的董事长。Lila 是 Flagship 在检验：Moderna 式的打法——在工作室内孵化平台公司、重金投入、规模化——能否迁移到自主科学 [2][6]。
• mRNA 是第一个可证伪的产出。 15 天的 EPO 结果和 NHP CAR-T 数据，首次给了 Lila 一个具体、可检验的能力主张，使其从“最难证伪”的叙事向实际的湿实验交付靠拢。约 10 倍的表达延长是 Lila 迄今最具体的 AI4S 成果，但需注意该平台仍缺少同行评审数据或临床资产 [7][9]。

5. 财务 / 融资

• 种子轮（2025 年 3 月）：2 亿美元，Flagship 领投 [2]。
• A 轮（2025 年 9–10 月）：首次交割 2.35 亿美元（Braidwell + Collective Global 联合领投），外加 1.15 亿美元的追加（Nvidia NVentures、Analog Devices、IQT），合计 3.5 亿美元，估值超过 13 亿美元 [2][3]。
• 截至 2025 年 10 月累计：约 5.5 亿美元 [2]。
• B 轮（2026）：Bloomberg 报道其正洽谈募资约 20 亿美元，投前估值约 85 亿美元（2026 年 6 月）[4]；StockAnalysis 列出 2026 年 7 月 31 日的估值为 85 亿美元、累计融资 25.5 亿美元，暗示该轮已完成——不过一份投资者资料在 2026 年 7 月时称“尚未完成”，因此各来源对交割时点的说法并不一致 [5]。

约 85 亿美元这一数字是 AI4S 融资的高水位线 [1]。

6. 团队与关系

• 联合创始人 / CEO：Geoffrey von Maltzahn——Flagship 普通合伙人；generate-biomedicines、Tessera Therapeutics、Quotient Therapeutics、Indigo Ag 的创始 CEO [2][6]。
• 联合创始人 / 董事长：Noubar Afeyan——Flagship 创始人兼 CEO，Moderna 联合创始人 [2]。
• 其他联合创始人：Alexandra Sneider、Molly Gibson、Rafael Gómez-Bombarelli、Ben Kompa [6]。
• 核心高管：CTO Andrew Beam；科学智能高级副总裁 Kenneth Stanley（前 OpenAI）；首席科学家 George Church [2]。
• 投资方：Flagship Pioneering（孵化方）、Nvidia（NVentures）、Braidwell、Collective Global、Analog Devices、IQT [2][3]。
• 设施 / 规模：在剑桥 Alewife Park 租用 235,500 平方英尺；截至 2025 年 12 月约 250 名员工；计划扩展至旧金山和伦敦 [2]。

来源

• [1] Internal research notes（Lila Sciences 约 85 亿美元估值，AI4S 融资纪录）
• [2] https://svtr.ai/articles/profile-013-lila-sciences (2026-09-07) — 商业模式、“科学超级智能”表述、创始人、融资
• [3] https://www.finsmes.com/2026/06/lila-sciences-raises-350m-in-series-a-funding.html (2026-09-07) — A 轮交割
• [4] https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-03/lila-sciences-said-in-talks-for-funds-at-8-5-billion-valuation (2026-09-07) — 85 亿美元 B 轮洽谈
• [5] https://stockanalysis.com/private/lila-sciences/ (2026-09-07) — 85 亿美元估值（2026 年 7 月 31 日）、累计融资 25.5 亿美元
• [6] https://www.cnbc.com/2026/05/19/lila-sciences-cnbc-disruptor-50-ranking.html (2026-09-07) — CNBC Disruptor 50 第 25 位、创始人名单
• [7] Internal research notes（Lila mRNA 约 10 倍表达延长）
• [8] https://www.lila.ai/news/inside-lilas-rna-discovery-engine (2026-09-28) — RNA Discovery Engine、95 万+ 序列、EPO 15 天结果
• [9] https://www.tipranks.com/news/private-companies/lila-sciences-advances-vision-of-scientific-superintelligence-across-biopharma-and-energy (2026-09-28) — 15 天对 1.5 天、CAR-T NHP 结果