Lila Sciences 押注 AI 能主導整個科學方法：募資 5.5 億美元，估值 13 億美元

這家位於麻州劍橋的公司正在打造「科學超級智慧」平台與 AI 科學工廠：自動化機器人實驗室能產生假設、設計並執行實驗，並從生命科學、化學與材料領域的結果中學習。

押注的是：科學方法——假設、實驗、學習——可以透過 AI 加上機器人實驗室端到端自動化，讓過去實驗室得花數年才能完成的發現，如今數週即可達成。

2.35 億美元的初始輪募資擴大並以 3.5 億美元 A 輪完成；總募資 5.5 億美元；估值約 13 億美元（2026 年 8 月）

Flagship Pioneering 於 2023 年創立 Lila Sciences，由前 Flagship 合夥人 Geoffrey von Maltzahn 擔任共同創辦人暨執行長。Flagship 先前已分拆出 Moderna，而 Lila 的前提是：AI 能自動化的是科學方法本身，而非任何單一領域。

Lila 展示了早期驗證成果：AI 生成的新型抗體、碳捕捉材料，以及水分解催化劑，其表現優於貴金屬產業所依賴的材料——其中三分之一最初被其受過加州理工訓練的團隊否定，而據《Fortune》報導，這些催化劑如今是紀錄上效能最高的。其首輪募資從 2.35 億美元擴大為 3.5 億美元 A 輪，於 2026 年中完成，投資者包括 NVentures（NVIDIA）、Analog Devices 等；總募資達 5.5 億美元，估值約 13 億美元。公司在劍橋簽下 235,500 平方英尺的設施租約，並開始迎接首批客戶。

規模化：以約 13 億美元估值募得 5.5 億美元，名列 CNBC Disruptor 50 第 25 名，首批商業客戶正在導入，AI 設計的水分解催化劑被報導為紀錄上效能最高。

科學方法在每個領域都是同一個迴圈，因此只要自動化一次，就能創造出橫跨藥物、材料與能源的平台，而非單一產品。

Flagship 的育成讓 Lila 有資金與續航力同時打造 AI 模型與實體實驗室，這是純軟體新創做不到的。

在多個領域展現的成果——抗體、碳捕捉、催化劑——把哲學性的押注變成投資人能夠定價的證據。

在仍在導入首批客戶時就達到 13 億美元估值，顯示市場定價的是平台，而非營收。

單月搜尋量成長 2,400%，顯示這項押注本身已成為人們查找的故事。

自動化迴圈，而非產品：Lila 掌握跨領域的假設、實驗與學習，因此某一領域的突破會成為軟體智慧財產，並複利到下一領域。

截至 2026 年 8 月 18 日，Lila 已完成 3.5 億美元 A 輪募資，總計 5.5 億美元，估值約 13 億美元，簽下 235,500 平方英尺的劍橋設施租約，首批商業客戶正在導入。Von Maltzahn 公開主張，代理式 AI 與科學方法在結構上是同一個迴圈，而「Claude Code 時刻」——AI 永久改變科學運作方式的那一刻——即將到來。