Anthropic于2026年6月30日推出Claude Science，这是一个AI工作台，将60多个科学数据库、计算工具和研究工作流程整合到单一环境中。该产品面向当前需要在PubMed、Jupyter、R和集群终端等工具之间切换的生命科学研究人员。Claude Science目前以测试版形式提供给Claude Pro、Max、Team和Enterprise订阅用户，支持macOS和Linux系统。
此次发布使Anthropic直接与OpenAI和Google DeepMind在快速增长的市场中展开三方竞争。OpenAI于2026年4月发布了GPT-Rosalind，这是一个专门针对生物推理优化的模型。Google在5月的I/O大会上推出了Gemini for Science，将其专有的AlphaFold和AlphaGenome模型与30多个数据库捆绑在一起。每家公司都在采用根本不同的分发策略，以赢得科学家的青睐，最终争取价值数十亿美元的制药预算。
Claude Science的工作原理
Anthropic强调，Claude Science并没有引入任何新模型或专门的生物智能。该产品运行在现有的Claude模型上，包括Claude Opus 4.8，并在此基础上增加了针对研究的数据库连接器、计算管理和溯源跟踪层。
根据Anthropic的公告，该系统使用一个充当项目经理的主协调代理。该代理连接到为基因组学、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学预先构建的工具包。它还可以为专门任务创建子代理，或将工作交给研究人员自己构建的定制专家代理。
Claude Science相比标准Claude体验的几个突出特点：
- 可重复性跟踪。Claude Science生成的每个图表都包含生成它的精确代码、环境和对话历史。研究人员可以在数月后验证结果。
- 内置事实核查。一个独立的审查代理在输出到达研究人员之前检查引用和计算。这一点很重要，因为AI辅助写作已在已发表的论文中引入了虚构的引用。
- 本地基础设施。该应用程序在实验室自己的机器上运行，因此敏感数据集保留在现有系统中。只有每个分析步骤所需的上下文才会发送给Claude。
- 计算管理。对于蛋白质折叠或基因组学管道等大型任务，代理会起草计划、请求批准，并通过SSH或Modal将作业提交到实验室现有的计算资源。
Anthropic还集成了NVIDIA的BioNeMo代理工具包，将Claude Science连接到包括Evo 2、Boltz-2和OpenFold3在内的生命科学模型。根据NVIDIA的说法，同一工具包也可供OpenAI使用，这意味着两个平台都可以访问相同的基础科学模型，同时在它们之上的工作流程层展开竞争。
同一市场的三种策略
此次发布最引人注目的方面是Anthropic、OpenAI和Google在科学AI方面的不同方法。每家公司都对研究人员实际需要什么做出了不同的判断。
Anthropic选择了广度和工作流程。Claude Science向任何付费订阅者开放，专注于连接现有工具，而非构建专门的科学智能。其判断是，科学家需要更好的操作环境，而非更智能的模型。这类似于Claude Code之所以被开发者广泛使用，不是因为模型的优越性，而是因为它解决了工作流程问题。
OpenAI选择了深度和专业化。GPT-Rosalind是一个专为生物推理微调的定制模型，针对药物化学和基因组学等药物研发领域进行了优化。据OpenAI称，该更新模型在长期基因组学分析中比GPT-5.5使用的token减少了31%，同时提高了准确性。然而，访问权限仍然受到限制。OpenAI将GPT-Rosalind设置在企业资质审查流程之后，仅限通过安全审查的认证组织使用。
Google选择了专有科学。Google DeepMind拥有AlphaFold和AlphaGenome等基础模型，这些是Anthropic和OpenAI都无法复制的。其Gemini for Science平台将这些专有模型与AI协作科学家假设引擎捆绑在一起，后者通过多代理竞赛系统生成、辩论和评估研究假设。Google还通过其获得诺贝尔奖的AlphaFold蛋白质结构预测工作，在科学AI领域拥有最深厚的根基。
这种三方分化的格局之所以重要，是因为每种策略对谁可以获得访问权限、成本多少以及最适合支持哪些类型的研究都有不同的影响。
为何制药公司采取对冲策略
大多数关于Claude Science的报道没有深入考察的一个细节是客户名单的重叠。诺和诺德(Novo Nordisk)同时出现在Anthropic和OpenAI的指定合作伙伴名单上。艾伦研究所也同时与两个平台合作。这表明主要制药公司并没有选择单一AI供应商，而是在并行评估多个平台。
这在战略上是合理的。根据Global Market Insights和Roots Analysis等多家市场研究公司的预测，药物研发AI市场预计将从2026年的约40亿美元增长到2035年的超过250亿美元。在美国，药物开发通常需要10到15年时间才能从靶点发现到获得监管批准，而早期发现阶段即使是微小的AI驱动改进，也能累积成为下游显著的时间和成本节约。
对于像诺和诺德这样的公司来说，2026年4月已与OpenAI签订了涵盖药物研发、制造和商业运营的更广泛战略合作协议，理性的做法是同时测试Anthropic的以工作流程为先的方法。早期选择错误供应商的风险高于同时评估多个平台的成本。
这种动态也解释了Anthropic的定价和访问策略。通过向任何付费订阅者提供Claude Science，而非将其限制在企业资质审查之后，Anthropic降低了试用门槛。研究人员可以立即开始测试工作台，在采购决策正式确定之前建立机构熟悉度。
其他报道遗漏了什么
大多数关于Claude Science的早期报道都将此视为产品发布新闻。更深层的问题是，科学AI市场是否会围绕专门化模型或通用工作台整合。
Anthropic明确押注工作台方法。该公司强调，该产品并未增加任何新的模型能力或专门的生物训练。它使用的是每个人都已有的相同模型。其价值主张在于工作流程层：连接数据库、管理计算、跟踪来源和检查引用。
OpenAI则押注相反方向。GPT-Rosalind在BixBench（生命科学基准测试）上得分为21.6%，而GPT-5.5得分为20.4%；在实际湿实验室任务的LabWorkBench上得分为63.2%，而GPT-5.5得分为55.8%。这些是有意义的但增量的改进，OpenAI认为随着研究人员将该模型用于更复杂的管道，这些改进将会累积。
Google拥有竞争对手难以轻易复制的第三大优势。AlphaFold预测了几乎所有已知蛋白质的3D结构，因此在2024年获得了诺贝尔奖。AlphaGenome、协作科学家(Co-Scientist)和AlphaEvolve是专有工具，其他公司可以作为外部服务调用，但无法将其构建到自己的产品中。这使得Google在科学AI领域拥有与通用模型质量无关的结构性护城河。
可能的结果是，这三种方法将共存，服务于研究市场的不同细分领域。但在企业制药合同——最大的收入池——方面的赢家，可能是能够将工作流程、模型质量和专有科学工具最佳整合到单一采购决策中的那一家。
接下来会发生什么
Anthropic将为最多50个Claude Science研究项目提供资金支持，每个项目最高3万美元的信用额度。申请开放至2026年7月15日，项目执行时间为2026年9月至12月。Modal将为精选项目提供最高2000美元的额外计算资源。这是一种旨在产生验证该平台的已发表研究成果的播种策略。
欧盟AI法案的高风险条款将于2026年8月2日生效，可能会将某些药物研发AI归类为高风险。监管机构如何区分早期发现工具和监管关键应用，将影响所有三个平台的采用模式。
目前，科学AI竞赛的重点不在于哪个模型最聪明，而在于科学家实际上将日常工作的重心放在哪个平台上。Anthropic押注便利性和广度将获胜。OpenAI押注专门化的准确性。Google押注无人拥有的科学知识产权。制药公司则三者都押注。
常见问题
Claude Science是什么，与普通Claude有何不同
Claude Science是一个建立在现有Claude模型之上的AI工作台应用程序。它增加了60多个科学数据库连接器、计算管理、可重复性跟踪和内置事实核查代理，专门为研究工作流程设计。普通Claude不包含这些科学整合功能。
Claude Science是一个新的AI模型吗？
不是。Anthropic将Claude Science构建为建立在其现有模型家族（包括Claude Opus 4.8）之上的工作台应用程序。底层没有专门的科学模型。该产品在标准Claude体验基础上增加了研究工具、数据库连接器、计算编排和审查代理。
Claude Science与GPT-Rosalind相比如何？
Claude Science是一个面向任何付费Claude订阅者的通用研究工作台，而GPT-Rosalind是一个专为生物推理微调的专门化模型，需要通过企业资质审查才能访问。Anthropic专注于工作流程整合，而OpenAI专注于特定领域的模型性能。
Claude Science的费用是多少？
在测试期间，Claude Science已包含在现有的Claude Pro（每月20美元）、Max（每月100美元）、Team和Enterprise计划中，不额外收费。目前支持macOS和Linux系统。
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