AI4Science 投资地图 01｜模型变快后，价值开始向实验和数据迁移
作者提出 AI4Science 的五层产业投资框架，指出随着模型快速生成科学假设与候选设计的成本下降，真实世界的实验验证、测量和数据生产能力成为新的瓶颈。文章以 Moderna 个性化 mRNA 疗法、Anthropic 蛋白质设计等案例说明假设生成变快而验证跟不上的矛盾。通过分析 Tempus（数据变现）、Recursion（持续生产数据）、Twist 与金斯瑞（科学数据工厂）、TMO（卖铲子）及自主实验室等模式，提出数据护城河五维评估：稀缺性、质量、因果价值、可复用性和反馈速度，并给出评估 AI4Science 公司的五个关键问题。
