Lila Sciences押注AI能跑完整套科学方法：融资5.5亿美元，估值13亿

一家位于马萨诸塞州剑桥的公司，构建“科学超级智能”平台和AI科学工厂：自动化机器人实验室，生成假设、设计并运行实验，并从生命科学、化学和材料科学的结果中学习。

科学方法——假设、实验、学习——可以由AI和机器人实验室端到端自动化，使原本需要实验室数年的发现现在只需数周。

首轮2.35亿美元扩大并完成A轮3.5亿美元；总融资5.5亿美元；估值约13亿美元（2026年8月）

Flagship Pioneering于2023年创立了Lila Sciences，前Flagship合伙人Geoffrey von Maltzahn担任联合创始人兼CEO。Flagship此前已孵化出Moderna，而Lila的前提是科学方法本身——而不是任何单一领域——才是AI可以自动化的对象。

Lila展示了早期证明：AI生成的新颖抗体、碳捕获材料和水分解催化剂，其性能超过了贵金属行业所依赖的材料——其中三分之一的建议最初被其加州理工培训的团队驳回，而《财富》报道称这些催化剂现在是有记录以来性能最高的。其首轮从2.35亿美元扩大到2026年年中完成的3.5亿美元A轮，投资者包括NVentures (NVIDIA)、Analog Devices等；总融资达5.5亿美元，估值约13亿美元。该公司在剑桥签署了23.55万平方英尺的设施租约，并开始接纳第一批客户。

扩张中：融资5.5亿美元，估值约13亿美元，入选CNBC颠覆者50强第25位，首批商业客户正在入驻，AI设计的水分解催化剂据报道是有记录以来性能最高的。

科学方法在每个领域都是相同的循环，因此一次自动化就创造了一个跨药物、材料和能源的平台，而不是单一产品。

Flagship的孵化为Lila提供了资本和跑道来同时构建AI模型和实体实验室，这是纯软件初创公司无法做到的。

在多个领域的成功——抗体、碳捕获、催化剂——将一个哲学赌注变成了投资者可以定价的证据。

在首批客户仍在入驻时估值达13亿美元，表明市场为平台定价，而非收入。

月搜索量增长2400%表明，这个赌注本身成了人们正在查找的故事。

自动化循环，而非产品：Lila跨领域拥有假设、实验和学习，因此一个领域的突破变成了软件知识产权，并复合到下一个领域。

截至2026年8月18日，Lila已完成A轮融资3.5亿美元，总融资5.5亿美元，估值约13亿美元，在剑桥租赁了23.55万平方英尺的设施，首批商业客户正在入驻。Von Maltzahn公开表示，代理式AI和科学方法在结构上是相同的循环，AI永久改变科学方式的“Claude Code时刻”即将到来。