Lila Sciences: наука как данные для ИИ — автономная лаборатория за $550 млн
Стартап Lila Sciences из инкубатора Flagship Pioneering строит автономные лаборатории, где ИИ управляет роботами и сам ставит эксперименты. Ставка компании: научный метод — последний неисчерпаемый источник данных для обучения ИИ. Так уже собрано более 10 триллионов проверенных научных токенов, а всего Lila привлекла около $550 млн при оценке ~$1,3 млрд.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Latent Space؛ بتحرير Hamidun News
كشفت شركة Lila Sciences الناشئة في 16 يوليو 2026 في بودكاست Latent Space عن طريقة عمل مختبرها المستقل: الذكاء الاصطناعي يتحكم في الروبوتات والمعدات، ويصمم وينفذ التجارب بشكل مستقل، وقد ولّد بالفعل أكثر من 10 تريليونات توكن مُتحقَّق منها تجريبياً لتدريب النماذج العلمية.
لماذا العلم لا الإنترنت؟
تراهن Lila Sciences على أن المنهج العلمي هو آخر مجموعة بيانات بحجم الإنترنت لم تُستغل بعد. منطق الشركة بسيط: النصوص من الويب لتدريب النماذج الكبيرة أوشكت على النفاد، بينما التجارب المُتحقَّق منها مصدر لا ينضب عملياً للبيانات الجديدة.
يُبنى التدريب هنا على غرار reinforcement learning، حيث تلعب الطبيعة نفسها دور المُحقِّق: يطرح النموذج فرضية، وينفذ الروبوت التجربة، وتؤكد نتيجة العالم الفيزيائي التوقع أو تنفيه. وبفضل ذلك، جمعت Lila أكثر من 10 تريليونات توكن من الاستدلال العلمي المرتبط بقياسات حقيقية، لا بنصوص من الإنترنت.
كيف يعمل مختبر الروبوتات
مختبر Lila هو نظام روبوتات يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي فوق معدات علمية عادية، وليس خط إنتاج مصمماً من أجل السرعة. تؤكد الشركة أنها لا تُحسّن الإنتاجية بل المرونة والقدرة على التعميم: يجب أن يكون الجهاز الواحد قادراً على إجراء أكثر التجارب تنوعاً.
- تتنقل العينات على ألواح تطفو على مسارات ذات رفع مغناطيسي
- نماذج vision-language تدير الأجهزة القديمة، و"تنظر" إليها كما يفعل الإنسان
- تنظيم التجارب يعمل مثل قائمة انتظار SLURM، على غرار حشد حاسوبي
- أُعيد تصميم قياس امتزاز الغازات ليصبح أسرع بنحو 2500 مرة
- اقترح النموذج محفزات كهربائية خالية من معادن مجموعة البلاتين، تفوقت على النتائج السابقة
- خلال ستة أشهر، وصل الفريق إلى بيانات in vivo حول علاج CAR-T لدى الرئيسيات
يقول
Andy Beam، المدير التقني (CTO)، وRafa Gómez-Bombarelli، مدير العلوم الفيزيائية في Lila Sciences، في حلقة Latent Space: "يجب أن يشعر مختبر المستقبل وكأنه مركز بيانات".
كم جمعت الشركة؟
جمعت Lila Sciences في المجمل نحو 550 مليون دولار، ووصلت إلى تقييم يبلغ نحو 1.3 مليار دولار. نشأت الشركة من حاضنة رأس المال الجريء Flagship Pioneering، الحاضنة نفسها التي وقفت خلف Moderna.
أُغلقت الجولة الأولى بقيمة 200 مليون دولار في مارس 2025 بقيادة Flagship Pioneering. وفي أكتوبر 2025، وفقاً لما ذكرته Reuters، جمعت Lila 115 مليون دولار إضافية ضمن توسيع جولة Series A بمشاركة ذراع الاستثمار الجريء التابع لـ Nvidia، ما رفع قيمة جولة Series A إلى 350 مليون دولار والتقييم إلى نحو 1.3 مليار دولار. يقود الشركة الرئيس التنفيذي Geoffrey von Maltzahn، بينما يشغل عالم الوراثة George Church منصب المدير العلمي.
ماذا يعني هذا
إذا نجح رهان Lila، فستتحول سباق الذكاء الاصطناعي من تحليل الإنترنت إلى إنتاج بيانات علمية خاصة: سيفوز من يملك ليس عدداً أكبر من الخوادم المليئة بالنصوص، بل عدداً أكبر من الروبوتات التي تنفذ تجارب حقيقية. حتى الآن، تؤكد ذلك نتائج منفردة - تسريع القياسات ومحفزات جديدة - لكن ليس بعد "تفوقاً علمياً عاماً" شاملاً.
أسئلة شائعة
ما هي Lila Sciences؟
Lila Sciences شركة ناشئة من حاضنة Flagship Pioneering، تبني مختبرات ذكاء اصطناعي مستقلة من أجل "التفوق العلمي العام": الذكاء الاصطناعي يصمم وينفذ التجارب بأيدي الروبوتات. أسس الشركة Geoffrey von Maltzahn مع فريق يضم Andy Beam وRafa Gómez-Bombarelli.
كم جمعت Lila Sciences؟
نحو 550 مليون دولار في المجمل: جولة تأسيسية (seed) بقيمة 200 مليون دولار (مارس 2025)، وتوسيع لجولة Series A بقيمة 115 مليون دولار بمشاركة Nvidia (أكتوبر 2025). تقييم الشركة نحو 1.3 مليار دولار.
لماذا تحتاج Lila إلى روبوتات ومختبر؟
الروبوتات ضرورية لتوليد بيانات تجريبية موثوقة لتدريب النماذج: تعتبر الشركة أن التجربة، لا نص الإنترنت، هي المصدر الرئيسي الذي لا ينضب للبيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. وهكذا جُمع بالفعل أكثر من 10 تريليونات توكن علمي موثّق.
هل تريد التوقف عن قراءة الذكاء الاصطناعي والبدء باستخدامه؟
AI News هو موجز منسق لأخبار الذكاء الاصطناعي. تعلمك Hamidun Academy استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.