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创业团队：谷歌DeepMind的基因传承
Latent Labs[1]由前谷歌DeepMind科学家Simon Kohl创立。Kohl曾是DeepMind中参与AlphaFold2核心团队的研究科学家。AlphaFold2[2]通过机器学习与真实生物数据结合，成功预测约2亿种蛋白质结构。《自然》杂志报道，其使蛋白质结构预测准确性大幅提升，为全球生物学研究带来机遇。
2022年末，Kohl凭借在DeepMind积累的经验和对蛋白质设计领域的洞察，创办Latent Labs。目前，Latent Labs已组建约15人的精英团队，不少成员来自DeepMind，使其从创立就具备深厚技术底蕴和前沿科研视野。
公司布局：跨洋协作推动技术落地
Latent Labs采取独特布局策略，总部位于伦敦，在旧金山设有实验室。伦敦是欧洲重要科技与金融中心，拥有丰富科研资源和成熟投资环境；旧金山的硅谷地区是全球科技创新核心，汇聚顶尖科技人才和先进技术理念。
这种跨大西洋布局，让Latent Labs能利用两地优势。在伦敦，可依托欧洲生物学研究基础，获取科研数据和学术支持；在旧金山，能接触最新人工智能技术和行业动态，在市场中测试模型并获反馈，保障技术进步。
使命与目标：让生物学研究更高效自动化
Latent Labs的核心使命是 “使生物学可编程化”，旨在减少生物学研究对传统实验室实验的依赖，实现高效自动化。
蛋白质是活细胞基础，结构决定功能。但传统确定蛋白质三维结构过程缓慢费力。Latent Labs期望实现：科学家针对特定疾病提出药物靶点假设时，公司模型能 “一键生成”具备理想特性的蛋白质药物。
市场调研机构CB Insights发布的《全球生物技术趋势报告》显示，全球生物技术市场规模未来5年将以每年10% – 15%的速度增长，基于人工智能的蛋白质设计领域是重要驱动力。Latent Labs的目标契合行业趋势，有望在市场竞争中占据有利地位。
商业模式：合作共赢降低研发风险
商业模式上，Latent Labs不采用传统自主研发药物路线，而是与第三方，尤其是生物技术和制药公司合作，以加速并降低早期研发风险。
公司创始人Kohl认为，与生物制药和生命科学公司合作，能最大程度发挥Latent Labs的影响力。该合作模式让Latent Labs专注蛋白质设计模型开发，借助合作伙伴资源和渠道将成果推向市场。
资金助力：5000万美元推动大规模模型开发
Latent Labs获得的5000万美元融资，由1000万美元种子轮和4000万美元A轮投资组成，主要投资方包括Radical Ventures和Sofinnova Partners等。资金将用于扩大团队规模、基础设施建设，特别是提升计算能力。
随着人工智能在生物技术领域应用深入，对计算能力需求呈指数级增长。知名科技调研机构Statista数据显示，到2025年，全球用于人工智能计算的芯片市场规模将超300亿美元。Latent Labs深知计算能力对大规模模型开发的重要性，此次融资将提供有力支持。
行业前景：早期阶段蕴含无限创新空间
越来越多创业公司和科技巨头关注生物技术计算化领域，Latent Labs创始人Kohl认为该领域虽有进展，但整体仍处早期。
从市场需求看，全球对新型药物和生物制品需求持续增长，基于人工智能的蛋白质设计技术可提供新解决方案。Grand View Research报告显示，全球蛋白质设计市场规模2025年预计达50亿美元，并在之后十年保持高速增长。
在技术创新方面，目前蛋白质设计模型仍有优化空间，Latent Labs凭借技术团队优势，有望在模型准确性、效率等方面突破。
引用链接
[1] Latent Labs: https://www.latentlabs.com/[2] AlphaFold2: https://www.deepmind.com/research/case-studies/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
