" 之前都是‘淺礦’，AI 到了要去挖‘深礦’的階段了，這點無法回避。"
深勢科技創始人、CEO 孫偉杰說公司的終極業務就是原子尺度的 " 活字印刷 "，" 這其實是上帝的業務 "。初中化學課本對原子的描述是：構成一般物質的最小單位。真能實現，那理論上就可以造萬物。
深勢科技被歸納在了 AI for Science（科學智能，簡寫為 "AI4S"）這個賽道里。最近的一次高光時刻，是 2024 年的英偉達 GTC 大會，英偉達 CEO 黃仁勛提到 AI 領域的三個關鍵方向：LLM（大語言模型）、具身智能，以及 AI4S。
這是個很前沿的領域，相比 AI 的其他兩個領域，已出現多家全球知名的公司，AI4S 領域最知名的公司是谷歌的 DeepMind，但其更重要的戰場是在大語言模型中與 ChatGPT 對打。今年 5 月，DeepMind 發布了新一代 AlphaFold3 模型，可以用于預測幾乎所有生物的分子結構和相互作用。而在 2021 年底，深勢科技曾是全球首家成功復現 AlphaFold2 的公司。
注意是 " 預測 "。到了原子這個尺寸，再貴的顯微鏡都看不清楚。它動得太快了，剛剛過去的一秒鐘，已動了 100 萬億次。是真的 " 看不到 " 怎么動，只能模擬，更不用說把它 " 打印 " 出來。
" 細胞是由無生命的原子構成的，如果我們從一個原子開始模擬，直到組成蛋白質，一點點往上加，加到什么時候突然就有生命了？生命是‘涌現’的，邊界在哪里？" 孫偉杰說，鋰枝晶號稱 " 電池殺手 "，是一種讓鋰電池失效的機制，這個過程涉及至少數十萬個原子在微秒甚至毫秒內發生變化。如果能了解它，那電池就有機會顛覆式地進步。
這聽上去既 " 虛幻 "，又 " 科研 "。中國科學院院士、北京大學國際機器學習研究中心主任鄂維南高度概括了這件事：科學計算只有兩類問題，一類已經解決，比如汽車制造、飛機制造等；一類還沒有解決，包括經常提到的材料、生物制藥等，AI4S 就是為了推動后者。
孫偉杰可不想只做前沿技術研究。他提到公司的一個關鍵節點，2020 年拿到第一輪融資后，其商業模式被定義成 " 微尺度的工業研發平臺 "。一開始，別人不知道他們在做什么，他會經常用達索系統（Dassault Systemes）來類比。這家法國公司借助 3D 建模、虛擬仿真等技術，在戰斗機、智慧城市等現實世界的領域，把工業研發做到了極致。
深勢科技是微觀尺度的達索系統，邏輯相同，只是面對的問題不同。這很重要，深勢科技必須是一個能提供解決方案的公司。" 早期我最怕出現‘拿著錘子找釘子’的情況。" 在孫偉杰看來，首先應該 " 找釘子 "，即行業中的實際問題，然后再設計出相應的 " 錘子 "。
3 年左右的時間，深勢科技完成 5 輪十幾億元融資。他一開始盤算這件事大概需要多少錢，" 我們想去訓練一個涵蓋宇宙所有物質的萬物模型，覺得至少需要 10 億個數據點，一個數據點差不多 10 元。這個成本是可以優化的，如果我們優化到一個數據點 1 元，那也要 10 億元。" 當時，他和合伙人銀行卡里只有 20 多萬元。
今年，他明顯感受到了市場的變化，" 主動來找我們的客戶變多了，不像一開始我們都要跟客戶打磨產品，他們現在也都清楚深勢能干什么。" 在最初的預測中，孫偉杰覺得 2026 年之前都是基礎設施建設階段，而過了這個拐點，AI4S 將迎來爆發。
01 商業化，必須商業化！
孫偉杰的創業 " 搭子 " 是大學同學張林峰，兩人都畢業于北京大學元培學院。本科畢業后，孫繼續在北大讀教育經濟與管理學研究生，之后進入了風險投資行業，張則是到美國普林斯頓大學攻讀應用數學系博士。
不過，孫偉杰很明確自己是要創業的，風險投資的經歷讓他明白了商業模式、發展路徑，以及資源配置對于一個公司的戰略意義。尤其是他當時主看互聯網教育賽道，行業的大起大落，令他感觸頗深。
2017 年夏天，張林峰把自己的一次模擬結果分享給了孫偉杰，這是深勢科技的原點。
張林峰在一趟從北京飛紐約的航班上，用自己的筆記本電腦模擬出了 64 個水分子在 10 皮秒內（天文學名詞，1,000,000,000,000 皮秒 =1 秒）的運動結果。跟這組數據比對的是 1985 年用量子力學原理計算出來的數據，兩組驚人地相似。40 年前的那次試驗，消耗了 2 億核時，按現在幾分錢 1 核時的計算費用，都要上千萬元——這對他來說就是天文數字，張林峰的數據能耗只是一上飛機電腦一直插著電。
他覺得不可思議，立即給當時的導師鄂維南發郵件求證，得到的回復簡潔有力："Too good to be true（好得難以置信）。"
當孫偉杰聽到同學的描述時，他第一反應是 " 沖擊 "。如果說 AI 就是在探尋世間萬物規律，并基于此發展新科技和新領域，那還有什么比最底層的科學規律更有價值的事情呢？
于是，兩人決定創業，這樣的初創班子也是多數科技公司的經典合伙人搭配——張林峰任首席科學家，孫偉杰則負責公司的日常運營。孫偉杰說他的理想是 " 做一家源自中國，影響世界的科技公司 "。" 單獨滿足一項都挺容易，全部都滿足，挺難的。" 他在啟動項目時，也有投資人建議他把團隊放在國外，畢竟那里的資本市場對 AI4S 的理解更深刻，而且客群的認知也成熟一些。
開局很順利，他們贏得了一次創業比賽，獎金 1200 萬元，啟動資金有了。關于產品和商業化的問題，孫偉杰一開始的邏輯就特別直接，" 從行業的需求出發，把底層的技術打造成需要的產品形態。"
團隊做的第一件事就是使用孫偉杰在投資機構的方法論——行業研究，把電池、材料、半導體、藥物等行業翻了個遍。高強度地兩天看一個行業，團隊過了差不多二三十個細分行業。
最終確定的策略就是 " 一橫一縱 "，除了平臺技術的 " 一橫 " 之外，孫偉杰一定要先從一個好的場景切入，做出來 " 一縱 "。他要通過這種方式驗證公司的商業價值，之后才有 " 外溢 " 的可能性。團隊的第一個切入點是藥物發現領域，直到 2023 年，又進入了新能源電池領域。
千差萬別的行業，在孫偉杰看來都一樣。" 當你做得足夠底層時，會發現行業內的熱點都與你相關。" 他說，" 目前我們已包含所有了，客觀世界只有生命科學和物質科學兩大門類。"
2020 年底，鄂維南、張林峰等人獲得有高性能計算領域 " 諾貝爾獎 " 之稱的戈登貝爾獎，還因此入選了由兩院院士評選的 "2020 年中國十大科技進展 "。3 年完成 5 輪融資，深勢科技融到的資金早已超過了他們當年預測 AI4S 的啟動門檻—— 10 億元人民幣。
但 2022 年，谷歌的量子科技團隊 Sandbox AQ 拆分出來單獨融資，由谷歌創始人施密特擔任董事長，首輪融資就達到 5 億美元。孫偉杰說，當你的海外對手可能是以每年數十億美元在投入的時候，很難沒有危機感。
02 從 " 服務 " 到 " 工具 "
孫偉杰判斷 AI4S 應該是一個千億美元級別的市場。每年全球在基礎科研、藥物、化學、電池和材料等領域的研發總體投入能達到千億美元級別，用 AI 去優化整個研發效率，有可能替代 50% 低效的實驗。這些都會轉化成企業服務，而且也會因為研發門檻變低，進一步刺激研發市場的規模。
但距離市場爆發點還有相當距離，至少在中國市場，深勢科技要做得更多更復雜。
實際上，作為一款 " 工具 "，深勢科技的產品—— DeePMD 已經足夠好了。比如，幫客戶做香料的有機分子性質預測中，預訓練模型只用了一些公開數據，沒有用到客戶的私域數據，但預測效果已比客戶用積累幾十年數據訓練出來的模型效果還要好。類似的案例還發生在電池材料和藥物分子等領域，客戶反饋一天就能跑出來很多數據，不像之前至少論月算。
" 單純做工具還是太前沿了，很多企業用不好。"孫偉杰考量過三種商業模式：工具、服務和 IP，他內心里最想做的其實是工具。
服務看起來是一個比工具更實際的路徑，團隊幫助客戶找到解決方案，很大程度上是去 " 教 " 客戶如何使用 AI 賦能研發；IP 需要深入到一個細分領域，提供更全面的解決方案，甚至直接面對消費者，但深勢科技會因此失去平臺價值，這不是孫偉杰理想中的商業模式。
" 你會發現最難的是需求提取，客戶未必對技術很懂，還有自己的一套描述方式，時常會出現他們認為的需求和實際需求是不同的。" 孫偉杰說，這就要求他們得有需求提取能力和強大的翻譯能力。
所以，組建銷售團隊非常難。" 要懂 AI，要懂物理化學，也要懂行業客戶。" 孫偉杰說試了很多人才模板，如賣行業軟件的，更熟悉標準產品，不懂 AI；如賣云計算的，少有人懂行業的具體問題。
這就是深勢科技的現狀。尤其是孫偉杰開始面臨商業化的壓力，" 在中國市場，客觀情況是既要有先進技術，又要有快速商業化的能力，對于前沿技術類型的公司肯定很難，因為前期需要大量的投入。"
但在他看來，" 服務 " 越做越多，總歸是有窮盡的那一天，那時會把深勢科技的產品訓練得相對標準化，客戶可以 " 即插即用 "，就接近于 " 工具 " 了。
" 這會改變客戶的研發流程。過去創新藥是線性流程，一步一步往后推，現在變成并行流程，或者是‘ T 字形’流程。很多研發步驟都可以前置了，讓 AI 先把所有問題先算一遍，成功率大大提高。" 孫偉杰經常跟做材料的客戶說，過去你的研發是隨機式的，現在用 AI 可以做 10 億個材料的篩選，然后深勢科技的庫里還對應了六七百套的解決方案。
相比于一年和十年的規劃，孫偉杰說三年規劃要復雜得多。一年規劃，他沒得選，就是商業模式快速復制，提高造血能力；十年規劃，也不用選，徹底解決微觀尺度的工業設計問題，這是創業的初衷；而到了三年規劃，如何在 AI4S 大規模商用的拐點之前，構建自己的護城河，這決定了他是否有機會能站在世界舞臺上跟巨頭們掰掰手腕。
" 之前都是‘淺礦’，AI 到了要去挖‘深礦’的階段了，這點無法回避。" 孫偉杰說。
來源：中國企業家雜志
