前 DeepMind 研究人员筹集了 5000 万美元来构建人工智能，以找出哪些科学问题值得提出
一句话看懂：伦敦 AI 实验室 Inherent 完成 5000 万美元种子轮融资，由 Index Ventures 和 Radical Ventures 领投、英伟达旗下 NVentures 参投，计划构建名为 Faraday 的 AI 平台，核心目标是帮助科学家确定“哪些科学问题值得提出”，而非仅仅加速答案生成。这是 2025 年欧洲最大的一笔 AI 隐形公司融资之一，团队背景包括前 DeepMind 研究员和拜登政府 AI 政策负责人。
事件核心：发生了什么
Inherent 于周三在伦敦正式公开，同期公布 5000 万美元种子轮融资。团队核心成员 Tantum Collins 和 Edward Hughes 此前在 DeepMind 从事合作式 AI 研究，另一位联合创始人 Louis Kirsch 也出自 DeepMind，Kaloyan Aleksiev 则来自 Reka AI 和微软。值得注意的是，Collins 曾任职拜登白宫 AI 政策团队，这一政策背景在 AI 创业公司中极为少见。公司已聘请英国前 AI 事务专员、Entrepreneurs First 联合创始人 Matt Clifford 担任顾问。
Inherent 正在开发的 Faraday 平台，核心逻辑不同于现有 AI 科学工具——它不追求更快地回答已知问题，而是通过迭代自我改进的 AI 智能体，辅助人类研究者自主探索“哪些假设值得验证”。公司将此范式称为“AI 原生科学”，并指出这可能与过去 400 年的科学实践方式有本质不同。Index Ventures 在投资博客中将这一方向描述为“更混乱、更不易解读，但能产出例外成果”。
Inherent 在法律上注册为公共利益公司（Public Benefit Corporation），这一结构在风投支持的 AI 实验室中并不常见，意味着公司必须将社会影响与股东回报并列考虑。
为什么重要
这一融资事件在三个层面具有行业意义。第一，欧洲 AI 创业公司在资金规模上正迅速缩小与硅谷的差距——Inherent 的 5000 万美元种子轮，与此前 Peec AI 六个月达到 1000 万美元 ARR、Lovable 单月收入 1 亿美元等案例一同显示，欧洲在新范式 AI 创业方向上的融资能力已显著提升。第二，Faraday 定位的“问题发现”而非“问题回答”模式，直接挑战了当前 AI 应用于科学领域的核心假设：即大模型只是加速已知流程的工具。第三，创始团队的 DeepMind 技术背景加白宫政策经验，使其能够同时向科学界和政府科研拨款机构进行有说服力的提案，这在 AI 实验室中构成罕见的竞争壁垒。
类比来看，Anthropic 的 Glasswing 项目已证明，前沿 AI 在漏洞发现方面能以超过人类修复的速度运行。Inherent 的赌注是，同样的动态也适用于科学发现——AI 探索假设空间的速度远超人类，而科学家负责提供判断、品味和伦理边界。
对用户/开发者/创作者的影响
对科研人员和学术机构而言：如果 Faraday 按设想落地，它将改变科学假设生成的方式，可能显著加速基础研究中的试错过程，尤其适合材料科学、药物发现等假设空间庞大的领域。对 AI 开发者和研究者来说：这代表了一个新的模型应用方向——从“通过问答提供信息”转向“通过探索生成值得验证的假设”，可能催生围绕科学假设生成的新 API 和工具生态。对投资者和技术采购方：这笔融资的规模和政策背书表明，AI 在科学发现中的应用正在从“辅助工具”阶段进入“自主发现实验”阶段，相关赛道值得长期跟踪。
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值得关注的后续
第一，Faraday 平台目前仍处于早期开发阶段，目前公开信息显示其尚未推出可供外部使用的产品或 API，产品实际效果和落地计划有待后续披露。第二，公共利益公司结构是否会限制其商业变现速度，以及是否吸引更多以治理为卖点的 AI 创业公司跟进，值得观察。第三，欧洲 AI 科学发现赛道是否会出现类似 Mistral LLM 式的融资爆发效应，将取决于 Inherent 能否在 12-18 个月内展示可复现的“AI 发现结果”。
来源：The Next Web
