走出 DeepMind：顶级研究员创业图谱

2026 年，DeepMind 与 Google Brain 研究员的创业潮蔓延到了最资深的一批人。David Silver 创办的 Ineffable Intelligence 在 4 月公布 $1.1B 种子轮；8 月，Jeff Dean 与 Quoc Le、Oriol Vinyals 以及 Google 分布式系统工程师 Sanjay Ghemawat 一起推出 Discovery Loop；到 9 月，Thore Graepel、Nando de Freitas 和 Genie 团队的 Jack Parker-Holder 也都进入了创业或募资阶段。Bloomberg 9 月 25 日的报道把这五个人放在了一起。^[S1][S3][S7]

这些团队选的路各不相同。有人想让 AI 从经验中持续学习，有人把搜索与规划放在中心，有人造世界模型，还有人干脆把机器学习实验、蛋白质设计、材料研发和芯片设计做成公司的主业。把这些公司放在一起看，它更像一张研究路线与商业化路径图：研究者正在把不同的技术判断，组织成不同类型的公司。每一家都要回答三件事：下一阶段的能力从哪里来，用什么实验检验这个判断，最后由谁为成果付钱。

本文的口径较宽：纳入 DeepMind、Google DeepMind 与 Google Brain 出身的核心创始人，混合团队逐一注明。Alphabet 内部创设的 Isomorphic Labs，以及 H Company、Inflection AI 这两个已经走过一段曲折的案例，单独列出，不与独立离职创业混算。金额沿用披露币种（$1B 即 10 亿美元，$1M 即 100 万美元）；来源没有区分投前投后的，估值就不标口径；募资目标不算已完成的融资。

David Silver：学习不止于已有的人类数据

Silver 的创业与他的研究经历一脉相承。他曾任 Google DeepMind 强化学习负责人，参与 AlphaGo、AlphaZero；Ineffable 想建的，是能从自身经验中获得新知识和新能力的学习系统。2026 年 4 月 27 日，公司公布 $1.1B 种子轮，Sequoia 与 Lightspeed 联合领投，NVIDIA、Google、DST、Index、EQT Ventures、BOND、英国 Sovereign AI 基金与 British Business Bank 等参与；投后估值 $5.1B 写在公司律所 Cooley 的公告里。^[S4][S3][S2]

创始团队也不只 Silver 一人。Fortune 9 月报道，公司确认新增了六位联合创始人：Chris Apps、Wojciech Czarnecki、Lasse Espeholt、Junhyuk Oh 来自 DeepMind，Alexandre Laterre 来自 InstaDeep，Heather Gorham 来自 Flying Fish。^[S6]

这里要把研究目标和已有能力分开。“不依赖人类数据”是公司自己的说法，却容易让人以为它已经证明，一套系统可以完全脱离人类知识、任务设计和反馈机制而成长。眼下更准确的说法是：Ineffable 希望把能力增长的主要来源，从已有数据扩展到持续产生的新经验。这仍是一个有待验证的研究纲领。^[S5]

Jeff Dean：先让 AI 当机器学习研究者的同事

Discovery Loop 于 2026 年 8 月 5 日公开亮相，是一家特拉华州公共利益公司。四位创始人中，Dean、Le、Vinyals 来自 Google Brain 与 DeepMind，Ghemawat 则是 Google 的分布式系统工程师；公司的自我介绍是“三位 AI 领域被引用最多的研究者，加上两位分布式系统领域被引用最多的研究者”。初始融资由 Radical Ventures 与 Khosla Ventures 联合领投，Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital 和 Alphabet 参与，Alphabet 还与它建立了长期的云与算力合作。金额与估值，律所公告和公司网站都没有给出。^[S7][S8]

它公开的路线比“AI 自动化全部科学”窄得多：先自动化机器学习研究与工程，拿自己的技术栈当第一个客户，再扩展到其他领域。提出实验、实现并运行、检查结果、再迭代，这是它想自动化的基本单位。网站列出的长远目标是美国工程院的“大挑战”，没有点名芯片或材料；所以芯片、生物、药物与材料只能算可能的扩展方向，不宜与眼下的业务并列。^[S8]

估值只见于报道。Business Insider 援引知情人士称，公司曾以约 $10B 估值寻求 $1B，数周后又以约 $50B 估值寻求融资，并说条款仍可能变化。这是两个募资目标，不能写成“估值几周翻了五倍”。Tech Funding News 的标题恰好是这么写的，还把 $10B 说成联合领投那一轮定下的数字，所以本文以 Business Insider 为源头。^[S9][S10]

Emulate：Genie 团队的世界模型

Emulate 由 Jack Parker-Holder、Matthew McGill 和 Philip Ball 于 8 月创办，三人都来自 DeepMind 的世界模型团队，接着做 Genie 这条线的研究，面向可交互环境、机器人与仿真。FT 报道公司正深入洽谈最高 $700M 的融资，Index 与 Lightspeed 拟联合领投，Creandum 参与；Bloomberg 的标题称之为种子轮。估值有三种说法：Tech Funding News 写“本轮后约 $3.7B”，TNW 则说 FT 报的是投前 $3.7B，Bloomberg 报的是投前约 $3B。本文只写约 $3.7B、口径有争议，不标投后。条款尚未谈定，不能写成融资完成。^{[S11][S12][S13]}

Graepel 与 de Freitas：判断值得关注，技术细节还要等

Graepel 并不是从 DeepMind 一步走到创业。他的个人主页列出：2015–2021 年在 DeepMind，参与 AlphaGo 及其后继；2021–2025 年在 Altos Labs；2025–2026 年回到 Google DeepMind 的 Post-AGI 团队。公司名 Metis Reasoning 来自 Bloomberg 的报道和公司网站。据 Bloomberg 9 月 24 日报道，他正向少数早期投资方寻求数千万美元，之后可能以更高估值再融数亿美元；洽谈尚在初期，投资方与估值都没有披露。^{[S15][S14][S16]}

两种说法要分清出处。“把 AlphaGo 式的推理带到前沿 AI，让机器在不确定中规划和行动”“搜索与学到的判断”，出自 Graepel 的个人主页。公司网站说的是另一件事：现有模型一旦越出训练数据推理就很脆弱，它要在具身智能、科学与工程这类高风险领域，给出有依据、可信的结论和行动。两者都是目标，都还不是一套得到验证的“搜索加世界模型”产品架构。^[S15][S16]

de Freitas 在 DeepMind 工作约十年，2024 年离开，之后在 Microsoft 任职。Revolution Labs 的融资至今只有媒体报道，公司没有宣布：Bloomberg 9 月 25 日报道公司正洽谈至少 $100M 的初始融资，Accel 是在谈领投的基金之一；Sifted 10 月 15 日独家报道 Accel 将领投一轮 $60M，比 9 月的数字小，不过 Bloomberg 当时也说融资可能分几批。Dealroom 对 Sifted 报道的摘要称 GV 与 NEA 据称也已加入。Sifted 正文本站未能读到，估值没有披露。^{[S1][S17][S18]}

“用扩散模型取代 Transformer”这个说法要小心，而它恰恰出自 Bloomberg 原文：报道称扩散模型是“支撑大语言模型的 Transformer 技术之外的另一种选择”。扩散模型说的是一种生成建模方式，Transformer 是一种网络结构，两者可以结合，Diffusion Transformer（DiT）早已是成形的研究路线。现有公开信息不足以判断 Revolution Labs 是否放弃 Transformer。^[S1][S19]

Periodic Labs：让实验数据进入模型训练

Periodic Labs 汇合了两条研究背景：Ekin Doğuş Çubuk 曾在 Google Brain 与 DeepMind 带材料与化学团队，GNoME 是其中的项目；Liam Fedus 曾任 OpenAI 研究副总裁，更早在 Google Brain 与 Çubuk 共事。公司要把模型、物理模拟和自动化实验室连起来，用实验产生的新数据改进科学 AI。^{[S20][S21][S22]}

融资有两笔要分开看。2025 年 9 月的 $300M 种子轮已经公布：TechCrunch 后来写明由 a16z 领投、Felicis 投了第一张支票，Periodic 自己的公告列出 DST、NVentures、Accel，以及 Jeff Bezos、Elad Gil、Eric Schmidt、Jeff Dean 等个人投资者；$1.3B 估值不在公告里，出自 Forbes。2026 年 5 月，Forbes 报道公司正深入洽谈以约 $7.5B 估值融资至少 $500M，由 Anjney Midha 创立的投资机构 AMP 领投。报道没有给出轮次名称和投前投后，本文也没有找到交割公告，所以它仍是洽谈。^{[S20][S22][S23]}

它研究的对象包括超导体和磁性材料，公司也披露过帮一家半导体制造商解决散热问题；把它概括成“只做高温超导”，会漏掉已经公开的工业问题导向。它要搭起来的循环是：确定要做什么材料，预测怎么合成，执行实验，判断实际做出了什么，再更新下一轮研究。公司自己把这写成三个阶段外加一步修正重复，这里的五步多拆出了“执行实验”。^[S20][S24]

在这个循环里，实验结果并不天然就是能直接用的奖励信号。模型得读懂测量数据、认出异常、判断产物和预期是否一致；失败的实验也只有被记录、被解释，才可能变成有用的训练材料。

2026 年 9 月 15 日，Periodic 在《Building Labs that Learn》中介绍了 Periodic Neon：一个 1 万亿参数、经他们后训练来分析实验结果的模型，在自家实验室数据上做了中期训练和强化学习，已部署到公司在 Menlo Park 的物理实验室，重点之一是 X 射线衍射（XRD）分析。它是在开源权重模型 Kimi K2.6 上后训练而来，不是公司从零预训练的基础模型：这篇公告没有写基座，同日发布的研究稿《Nature Is Our Learning Environment》写明了 Kimi K2.6。公司称 Neon 在衍射分析上胜过 Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra，这是它自己的评测。Periodic Labs：实验结果开始变成模型的训练信号 →^[S24][S25]

这提供了一个比“打造 AI 科学家”具体得多的观察点：实验数据能否改进科学分析，改进后的分析能否帮它挑出更好的实验。但模型的分析能力、实验闭环的效率、新材料的性能和工业放大是四个不同的验证层次，前一层有进展，不等于后一层已经完成。

科研自动化、蛋白质与芯片

这一组除了 Inherent、Latent、Ricursive、Orbital，还应算上 Recursive Superintelligence 和 Sakana AI：它们与 Discovery Loop、Inherent 一样，关系到“AI 如何参与研究、如何改进自身”这个核心问题。Sakana 按创始人的 Google Brain 与 Google 研究背景纳入，不写成纯 DeepMind 团队。

Recursive Superintelligence 在 2026 年 5 月 13 日带着 $650M 早期融资亮相，公司称估值 $4.65B，GV 与 Greycroft 联合领投，NVIDIA 与 AMD 旗下风投参与。几处来源都没有给出轮次名称（GV 只说“早期融资”），也没有说明投前还是投后。Richard Socher 任 CEO，联合创始人包括曾在 Google DeepMind 领导开放式学习与自我改进团队的 Tim Rocktäschel，团队是混合的。公司说自己先研究 AI 本身的科学：递归自我改进和开放式算法。^{[S26][S27][S28][S29]}

Sakana AI 由 David Ha（曾领导 Google Brain 东京研究团队）、Llion Jones（Transformer 论文作者之一）和伊藤錬创办，伊藤出身日本外务省、Mercari 与 Stability AI。它的 B 轮在 2025 年 11 月 17 日公布，当时 TechCrunch 报的是 ¥20B（约 $135M）、投后 $2.65B；2026 年 4 月 9 日公司更新公告，本轮扩大到约 ¥32B，投后约 ¥432B，累计融资约 ¥66B，按公司自己 ¥160 兑 1 美元的折算，分别约合 $200M、$2.7B 和 $412M。投资方包括 MUFG、Khosla、NEA、Lux、Google、Salesforce Ventures、Citi、Macquarie 与 IQT，没有标明领投。它的方向横跨模型协作与演化、自我改进和 AI Scientist，同时做日本企业与国防业务。^{[S30][S31][S32]}

Inherent 的创始人是三位前 DeepMind 研究员 Tantum Collins、Edward Hughes、Louis Kirsch，加上来自 Reka 与 Microsoft 的 Kaloyan Aleksiev，是混合团队。公司名就叫 Inherent，法律实体是 Inherent Laboratories，属公共利益公司。2026 年 5 月它结束隐身，$50M 种子轮由 Index 与 Radical 联合领投，NVentures、Ex/Ante、Metaplanet、Macroscopic、Mythos 参与，估值未披露。^[S33][S34]

它也不该只被概括成“帮科学家想问题的平台”。5 月发布时 Faraday 已是它的平台名；8 月 14 日，公司公开了 Faraday 背后的科研智能体：一个 27B 参数、用长程强化学习训练、把编码智能体当工具调用的模型，任务是在限定的时间和算力内、看不到原图的情况下，复现论文里的一张图（100 篇论文、310 个任务）。切入点很具体：先检验系统能不能补回论文没写出来的那“99% 的汗水”，再谈它有没有更广的创新能力。Inherent Faraday：一个 27B 判断模型调用前沿编码智能体做科研 →^[S35][S33]

Latent Labs 由 Simon Kohl 创办，他曾任 DeepMind 蛋白质设计团队联合负责人，也是 AlphaFold2 的资深研究员；公司做蛋白质与抗体的生成设计。2025 年 2 月 13 日公布累计 $50M，其中 $40M A 轮由 Radical Ventures 与 Sofinnova Partners 联合领投，个人投资者包括 Jeff Dean、Aidan Gomez 和 Mati Staniszewski；估值未披露，此后没有查到新一轮。^[S36]

Ricursive Intelligence 由 AlphaChip 的共同创造者 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 创办，做 AI 驱动的半导体设计，用它自己的话说是让 AI 与硬件共同进化。2026 年 1 月 26 日完成 $300M A 轮，投后估值 $4B，Lightspeed 领投，DST、NVentures、Felicis、Sequoia、49 Palms、Radical 参与。^[S38]

Orbital Industries 原名 Orbital Materials，由 Jonathan Godwin 等创办，Godwin 在 Google DeepMind 做了五年 AI for Science 与先进材料研究。公司的核心模型 Orb 用来模拟原子，产品已经延伸到无 PFAS 的数据中心冷却液和模块化数据中心。2026 年 5 月 28 日完成 $50M B 轮，Plural 领投，NVentures 与老股东 Radical、Compound、Fly Ventures 参与，估值未披露。^[S37]

Recursive 与 Ricursive 是两家公司：前者先研究 AI 如何改进 AI，后者先做芯片设计。名字只差一个字母，融资、团队与业务不能合并。

这些公司的区别，也不只是自建湿实验室与否。它们面对的反馈，可能来自代码执行、论文复现、分子实验、材料表征或芯片设计约束；反馈的成本、速度与可靠性，决定了整套学习系统要怎么设计。

基础模型与智能体：并非人人都在离开 LLM

Mistral、Reflection 和 Cohere 是重要的对照：Google 与 DeepMind 出身的创业者，也在继续做语言模型、多模态模型和企业智能体。把整张图说成“集体押注 LLM 之外”，会掩盖这些公司实际的产品选择。

Mistral AI 的 Arthur Mensch 出身 DeepMind，另两位联合创始人 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix 来自 Meta。2026 年 9 月 8 日，它宣布完成 €3B D 轮，投后估值超过 €21B：Samsung 领投，EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 与老股东 PSG Equity 共同领投，BlackRock 管理的基金与账户新加入，ASML、NVIDIA、a16z 等老股东跟投。本文保留欧元原值，TechCrunch 折合约 $24.4B。它的方向是开放权重模型、企业部署与主权 AI。^[S39][S40]

Reflection AI 由两位前 Google DeepMind 研究员 Misha Laskin 和 Ioannis Antonoglou 于 2024 年创办，做开放前沿模型、编码与智能体推理。公司新闻页收录了 2026 年 4 月 23 日的 CNBC 采访，标题写的是 CEO 确认新一轮已按 $25B 投前估值完成；TechCrunch 7 月也写它“目前投前估值 $25B”、累计融资接近 $2.6B。本轮金额没有同样明确的一手来源，本文不写；2025 年的投资方名单也不当作 2026 年的。^[S41][S42]

Reflection 的算力合同不是融资。新闻页列出的 SpaceX（最高 $6.3B）与 Nebius（$1B）两笔都是算力采购，钱是从 Reflection 流出去的，不是流进来的；TechCrunch 写的是 Nebius 将向它提供 NVIDIA 最新芯片的使用权。这两笔不能和股权融资相加。^[S41][S42]

Cohere 的三位创始人中，Aidan Gomez（Transformer 论文作者之一，曾在 Google Brain 实习）与 Nick Frosst（2016–2020 年在 Google Brain）有 Google 研究背景，Ivan Zhang 没有查到。2025 年 8 月 14 日，公司宣布以 $6.8B 估值融资 $500M；9 月 24 日，BetaKit 报道同一轮第二次交割追加 $100M，估值升至约 $7B，投资方包括 BDC、Nexxus、AMD Ventures、HOOPP、Inovia、NVIDIA、PSP、Radical 和 Salesforce Ventures。^[S43][S44]

此后还有两件事要分开写。2026 年 4 月，Cohere 宣布计划与 Aleph Alpha 合并，同时在融 E 轮，由 Aleph Alpha 的主要支持方 Schwarz Group 领投，Schwarz 承诺提供约 €500M（约 $600M）的结构化融资；TechCrunch 援引 Handelsblatt 称，条款清单给合并后公司的估值约 $20B。9 月 16 日，两家签署最终业务合并协议，但交易仍需最终监管批准，预计年内完成。合并不等于新一轮融资完成：E 轮和 $20B 估值都还没有交割的记录。^[S45][S46]

Reka 由 Dani Yogatama 等创办，团队有 DeepMind 与 Google Brain 背景；联合创始人 Yi Tay 已于 2024 年 11 月回到 Google DeepMind，早于下面这轮融资。2025 年 7 月 22 日，Reka 宣布融资 $110M，NVIDIA 与 Snowflake 在新老投资方之列；公告没有估值，“超过 $1B”来自 Tech Funding News 和 Bloomberg 的报道。之后格局变了：2026 年 6 月 11 日，Reka 宣布与 Moonvalley 合并，前 DeepMind 研究员 Mateusz Malinowski 与 Mikołaj Bińkowski 进入 Reka 的研究领导层。Reka 现在自称是为物理世界打造基础智能的研究实验室，合并后的团队主攻 World Language Action Model，本文因此把它归入世界模型一类。^{[S47][S48][S49]}

Moonvalley 自己的最后一轮是在 2025 年 7 月 14 日：老股东 General Catalyst 领投追加 $84M，CAA、CoreWeave、Comcast Ventures 为新投资方，Khosla 与 Y Combinator 跟投，累计 $154M，未披露估值。它的视频模型 Marey 只用授权内容训练，CEO Naeem Talukdar 并非 DeepMind 出身。The Information 报道这次合并是全股票收购，公告本身没有交易条款。^[S50][S49]

Elorian 由在 Google Brain 与 DeepMind 工作约 14 年的 Andrew Dai 创办，联合创始人 Yinfei Yang 曾是 Apple 的机器学习研究员，所以不能写成清一色的 Google 团队。它做视觉理解与视觉推理。2026 年 4 月 9 日宣布 $55M 种子轮，Striker Ventures、Menlo Ventures、Altimeter 领投，49 Palms 参与，公司网站另列 NVIDIA 与 Jeff Dean。TechCrunch 7 月报道估值 $300M，标题里的“pre-seed valuation”是松散用法，不代表投前；投前还是投后仍未核实。^[S51][S52]

机器人：从模型能力到真实环境里的成功率

Physical Intelligence 由 Karol Hausman、Brian Ichter 等前 Google DeepMind 机器人研究者，与 Sergey Levine、Chelsea Finn 等共同创办，做连接视觉、语言与动作的通用机器人基础模型。2025 年 11 月那一轮是 $600M、估值 $5.6B，CapitalG 领投，Lux、Thrive、Jeff Bezos 跟投；但 SiliconANGLE 明确说公司没有正式披露这一轮，数字来自 The Information 与 Bloomberg 引述的信源，所以只能写“据报道”，也不标投后。SiliconANGLE 称 Index Ventures 与 T. Rowe Price 为新投资方，The Robot Report 则把 T. Rowe Price 列为老股东。^[S53][S54]

2026 年 3 月，TechCrunch 援引 Bloomberg 报道，公司正洽谈以超过 $11B 的估值再融约 $1B，交易尚在早期，Founders Fund 将参与。到 8 月，TechCrunch 写的仍是“据报道估值 $11B”。一些称已交割的说法没有一手来源，本文没有找到交割公告，仍按洽谈处理。^[S55][S59]

Generalist AI 由前 Google DeepMind 研究员 Pete Florence、Andy Zeng 与前 Boston Dynamics 工程师 Andrew Barry 创办，做通用机器人模型，靠大规模物理交互数据训练。2026 年 6 月 4 日公司公布 $400M 新融资，Radical Ventures 领投，累计超过 $500M；公告没有估值，SiliconANGLE 与 TechCrunch 报道为 $2B，TechCrunch 称之为 B 轮。8 月那笔钱有一手记录：SEC Form D 于 8 月 24 日提交，发行总额约 $208.2M，已售约 $198.2M，首次出售日为 8 月 7 日，共 32 位投资者。8VC 领投与 $3B 估值则分别来自 Axios 的一位信源和 TechCrunch 的两位知情人士，TechCrunch 把这笔钱写成 B 轮的扩展，该轮因此达到 $600M。^{[S56][S57][S58][S60][S59]}

三个要单独看的案例

Isomorphic Labs 2021 年在 Alphabet 体系内创设，Demis Hassabis 创办并任 CEO，所以不算独立离职创业。2026 年 5 月 12 日，它公布 $2.1B B 轮，Thrive Capital 领投，Alphabet 与 GV 继续参与，MGX、Temasek、CapitalG 和英国 Sovereign AI Fund 新加入；公告和报道都没有估值。^[S61]

H Company 在 2024 年 5 月公布 $220M 种子融资，Accel 参与，Amazon、Samsung、UiPath 在支持方之列，另有 Eric Schmidt。据 Bloomberg 报道（SiliconANGLE 转述），投资方商议的是约四成以股权投入、其余为可转债，所以“股权加可转债”只能按报道来写。创始团队是 Charles Kantor 加四位前 DeepMind 研究员：Laurent Sifre、Karl Tuyls、Daan Wierstra、Julien Perolat。2024 年 8 月，Wierstra、Tuyls、Perolat 因“运营分歧”离开；2025 年 6 月，Gautier Cloix 接替 Kantor 任 CEO。^{[S62][S63][S64]}

Inflection AI 在 2023 年 6 月融资 $1.3B，由 Microsoft、Reid Hoffman、Bill Gates、Eric Schmidt 和新投资方 NVIDIA 领投。约 $4B 的估值不在新闻稿里，出自 TechCrunch 的一位信源；Reuters 后来写明这笔钱是现金加云额度。2024 年 3 月，据 Reuters 援引的知情人士，Microsoft 同意支付约 $650M 取得其模型的使用权，并聘走 Mustafa Suleyman、Karén Simonyan 和 70 人团队中的大部分人。^[S65][S66]

逐家公司：反馈来源、创始人、最近一轮与下一项证据

这份记录能确认什么。

这份记录能确认的是：谁创办了哪家公司，哪些轮次按公司、投资方或律所的公告已经完成，以及 Generalist 8 月的增资（有 SEC 文件为证）。有迹象但未证实的，是报道中的估值、目标与洽谈。未知的，是本文重点讨论的几项早期研究结果能否站住：Periodic Neon 的衍射分析成绩、Faraday 的复现成绩都由公司自己发布、自己评测，还没有外部复核。“公司存在、钱已到位”不能当作“技术可行”的证据。^{[S2][S58][S24][S35]}

融资反映声誉与市场预期

巨额早期融资反映的是研究声誉与市场预期，不能单独证明技术已经兑现。而且这是一组高度筛选过的明星团队：本文挑的本来就是最资深、最出名的一批人，从他们身上读不出研究员创业的一般成败。

怎么读估值图

估值图把四类数字分开：公司、投资方或律所公告的（深色实心），轮次已完成但估值来自报道的（浅色实心），只是寻求的目标或洽谈（虚线框），以及历史交易（灰色）。它们日期不同、口径不同，币种按披露保留，只能逐行读，不能当成同一时刻的排名。图上最长的一条是 Discovery Loop 约 $50B 的募资目标，不是完成的估值；Reflection 的 $25B 是投前，Mistral 的 €21B 是投后，这两个也不能直接比。

统计口径：112 这个数算的是什么

常被引用的“112 名 DeepMind 出身者创业”需要改写。Tech.eu 2026 年 5 月 1 日转述 Evertrace 对此前 18 个月的统计：112 人“已创业或计划创业”，其中 38 人确认已创办公司，74 人转入“stealth”职位，而 Tech.eu 自己也说没有逐一确认这些 stealth 职位都是新创业。样本的关联口径比正式研究员宽，包括实习生、顾问和奖学金获得者；112 人中有 70 人在美国，尽管标题说的是欧洲创业公司。准确的说法是：112 名 DeepMind 出身者已创业或疑似在筹备创业，其中 38 人确认。^[S67]

下一阶段的能力增长来自哪里

这些公司的分歧已经逐渐从模型规模，转向一个更底层的问题：下一阶段的能力增长究竟来自哪里？落到每家公司，可以拆成三问：系统从什么反馈中学习，这种反馈够不够可靠，又能不能以合理的成本持续拿到。粗略地说，经验与强化学习押注系统自己产生的数据，搜索与规划押注推理时的搜索，世界模型押注可交互的模拟，Periodic 押注真实实验，研究自动化押注代码执行与论文复现，蛋白质、材料和芯片分别押注分子实验、材料表征与设计约束，机器人押注真实环境里的成功率。这是本文按公开方向做的归类，不是各公司自己的说法。

“自动化科学”其实是几种不同的生意

客户买的到底是什么：模型访问权、研究软件、研发服务、知识产权，还是可以部署的材料或设备？同样叫“自动化科学”，Discovery Loop 先给自己的技术栈做研究，Periodic 已经在帮半导体厂商解决散热，Orbital 卖冷却液和模块化数据中心，Isomorphic 走的是药物管线。付钱的人不同，要证明的东西也不同。^{[S8][S20][S37][S61]}

人离开了 Google，资本网络还连着

Alphabet 参与了 Discovery Loop 的初始融资，还提供长期的云与算力合作；Google 参与了 Ineffable 的种子轮，据 Fortune 报道，Ineffable 7 月又宣布了与 Google Cloud 的算力合作；GV 与 Greycroft 联合领投了 Recursive；CapitalG 领投了 Physical Intelligence 据报道的那一轮；Isomorphic 本来就在 Alphabet 体系之内。评估这些公司时要记得，出资方有时就是算力提供方。^{[S7][S3][S6][S27][S53][S61]}

估值随声誉与预期变动

Discovery Loop 的估值目标几周内从约 $10B 变成约 $50B，中间没有任何新的技术结果公开。这说明估值会随声誉和资金供给变动，不能拿来读一项技术是否成立。^[S9]

先说反馈，再说模型

同样是“AI 做研究”，代码执行的反馈几乎免费、立刻可得，湿实验和材料表征的反馈贵而慢，机器人在真实环境里的成功率更难大量获取。描述一个系统时先交代反馈的来源、可靠性和成本，比先报参数量更能说明它能走多远。

结语：从研究履历走向新的验证记录

接下来最值得跟踪的，是哪家公司先公开一个可以检查、可以复现、并且改变实际研究做法的结果。估值再涨，也改变不了这份记录对哪条路线的判断。

具体来说，值得等的是：Periodic 用实验室数据训练的模型能否在 XRD 之外帮它挑出更好的实验；Faraday 的复现成绩能否由公司以外的人在同一任务集上重跑；Discovery Loop 第一项由闭环自动完成的机器学习研究；Ricursive 流片芯片的实测功耗、性能与面积；机器人公司由第三方在真实环境测出的成功率。每一项都能改变这份记录对某条路线的判断，估值上涨不能。