Latent Labs的5000万美元押注：前DeepMind科学家用AI让生物学变得可编程

构建AI基础模型，生成并优化蛋白质——酶、抗体——面向生物技术和制药合作伙伴，通过直接模型访问或项目合作提供。

基于生物学训练的生成模型可以按需设计治疗性蛋白质，将药物发现从多年湿实验室迭代缩短为计算过程。

1000万美元种子轮加4000万美元A轮（2025年2月），总计5000万美元

Simon Kohl曾是DeepMind AlphaFold2团队的高级研究科学家，共同领导蛋白质设计团队，并在弗朗西斯·克里克研究所建立了DeepMind的湿实验室。他于2022年底离开DeepMind，2023年中在伦敦注册成立Latent Labs，并组建小团队专注于蛋白质设计的生成模型。

在隐身状态下，Latent Labs从Kindred Capital、8VC和Pillar VC筹集了1000万美元种子轮，并从DeepMind、Google和Microsoft招募了约15人，分布在伦敦和旧金山。2025年2月，公司结束隐身，宣布获得由Radical Ventures和Sofinnova Partners共同领投的4000万美元A轮，天使投资人包括Google首席科学家Jeff Dean、Cohere创始人Aidan Gomez和ElevenLabs创始人Mati Staniszewski。

公司刻意避免开发自己的药物候选；收入来源是合作伙伴。截至2025年2月公告时，资金用于计算资源、英国和美国招聘，以及建设服务合作的能力——尚未公布具体的制药合作或产品。

AlphaFold展示了机器学习可以大规模预测蛋白质结构，为生成性蛋白质设计打开了大门。

蛋白质设计是广阔且未收敛的空白区域，专注的团队可以胜过同时进行多方向的组织。

模型团队旁边的湿实验室提供现实世界的反馈，使预测得到验证，而不是盲目信任。

跳过内部药物开发使公司专注于一件事：销售模型及其相关的合作。

当大型实验室分散在多个前沿时，专注的衍生公司可以占领空白领域——将前沿模型与小湿实验室结合，弥补了大多数模型公司缺乏的验证闭环。

截至2026年9月，公开的事实仅有2025年2月启动时的信息：Latent Labs正在将5000万美元用于更大模型的计算资源、扩大伦敦和旧金山团队，以及建设服务合作计划的商业能力。在审核的来源中，尚未披露商业产品、已公开的制药合作或治疗候选药物。