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据当地媒体报道，9月18日消息显示，AI企业Anthropic正筹备搭建实体生物实验室（Wet Lab），聚焦于生物学方向的探索。该设施选址于旧金山湾区，目前已启动针对生物化学方向专业人才的招聘工作。

与纯粹依赖算法仿真的干实验室不同，湿实验室长期以来被视为生物医药产业中不可或缺的关键工序。Anthropic生命科学板块主管Eric Kauderer-Abrams指出："无论过去还是未来很长一段时间，评判生物学研究成果的最终标尺，始终是扎实的台架实验操作。"

他进一步披露，生命科学已成为该公司配置人力与资金最为集中的赛道之一，并称之为落实企业愿景"迄今最具潜力的突破口"。

这意味着，Anthropic距离构建起AI驱动的药物发现（AIDD）中干、湿实验完整循环体系，已仅剩最后一步。实际上，围绕打造AI赋能的自动化湿实验平台，该公司的布局早已悄然展开。

今年8月底，Anthropic推出了MHS协议——一套专门针对物理设备的AI智能体操控与交互规范，实现了大语言模型与实体硬件之间的接口统一化。该标准可为光学显微镜、液体处理工作站、工业机器人手臂等各类仪器提供通用对接方案，为湿实验室的智能化运转奠定基础设施层面的技术底座。

将目光再拉回此前，6月份该公司上线了Claude Science产品，部分科研任务已交由Claude调度机器人执行，目标是在极少人工介入的前提下完成湿实验全流程；而早在4月，Anthropic便以大约4亿美元的价格并购了生物技术初创企业Coefficient Bio，借此为后续湿实验室的建设储备核心技术团队与关键人才。

那么，湿实验室究竟为何如此关键？

在自有湿实验能力成型之前，Anthropic不得不借助Twist Bioscience、Adaptyv Bio等第三方实验外包机构来获取数据。不过多项信号提示，此类"基础设施供应商"的服务能力可能已接近瓶颈。例如，Twist近期已公布2.5亿美元的股权融资方案，目的正是大规模提升其DNA合成产能。

作为行业头部实验服务商的掌门人，Emily Leproust坦言，当前令她最为焦虑的问题就是AI制药需求与数据服务能力之间出现严重缺口。她举例称，一个10万美元规模的试点合作，数月之后很可能膨胀为数百万美元级别的正式合同。

从更宏观的视角审视，当下AIDD领域已经跨越纯概念探讨，迈入实际产业化阶段：海外方面，Moderna的mRNA肿瘤疫苗已进入临床试验；国内方面，英矽智能旗下的Rentosertib等项目同样推进至临床环节。中信建投研究报告认为，AIDD有潜力从根本上重构早期新药研发的工作范式，显著缩短先导化合物筛选的时间并提升命中概率，由此带动湿实验需求呈现长期上行趋势。

东吴证券分析称，全球顶级科技企业正通过差异化策略全面渗透生物医药版图，AI制药已步入战略性卡位时期。干-湿闭环构成了AIDD运转的核心机制，其中湿实验环节具有不可逾越的地位。

国联民生证券则强调，AIDD的真正价值不仅体现在"从零到一"的分子设计上，更在于依托湿实验实现高速验证、实时数据回流与模型持续优化——将每一轮实验产出沉淀为下一轮更具指向性和更强结合力的先验知识，从而用更少的合成次数、更紧凑的时间窗口和更经济的投入，不断推高AI所设计分子的成药概率。

就投资维度而言，相关券商研判认为，伴随设计端的效率跃升，药物开发模式将从传统的低频次、线性试错逐步转向高频次的"计算-实验"交替迭代，这将为生命科学研究的上游供应链开辟全新增长空间。具体而言，以下几个细分方向值得关注：

基因合成与DNA组装：基因合成是AI分子设计成果从虚拟空间走向实体世界的第一个转化节点，具备高通量能力和极短交付周期的DNA构建服务平台预计将最先受益于AI研发节奏的加快。

体外蛋白及细胞水平验证：尽管AI能大幅提高候选分子的生成速度与初筛精度，但计算层面的预测结论终究需要经由蛋白质互作、酶学活性以及细胞表型等湿实验加以确认，体外检测是串联"理论推断"与"真实生物学响应"的桥梁。

蛋白表达与纯化：AI制药对上游培养基、色谱填料及纯化试剂的直接拉动效应较为温和，更多表现为实验通量上升所带来的边际消耗增量。

模式动物体内评估：AI虽可加速先导化合物的设计与体外评价进程，但一旦药物迈向临床前阶段，依然必须在完整的活体系统中考察疗效药代动力学参数及安全性指标，模式动物实验是衔接体外研究与人体临床试验之间不可或缺的过渡环节。