95后MIT博士用AI研發(fā)新材料，高瓴、祥峰搶著給錢

　　1492年，哥倫布帶著臨時(shí)組建的船隊(duì)和船員，從西班牙巴羅斯港出發(fā)，歷時(shí)70天橫渡大西洋，到達(dá)巴哈馬群島中的一座小島，在世界地圖上首次標(biāo)下了美洲大陸的位置。

　　事實(shí)上，哥倫布的航海計(jì)劃最初并不被看好，他曾在十幾年里輾轉(zhuǎn)多地，向葡萄牙、英國(guó)、法國(guó)等多個(gè)國(guó)家尋求資助，但均被拒絕。各國(guó)王室認(rèn)為他提出的航海計(jì)劃太不切實(shí)際，地圓說理論也不足以讓人信服。

　　直到哥倫布來到西班牙，一番游說后，終于得到了女王伊莎貝拉一世的支持，她甚至愿意動(dòng)用私人資金來資助哥倫布的航行計(jì)劃。最終，哥倫布以西班牙國(guó)王和王后的名義宣布占領(lǐng)新發(fā)現(xiàn)的小島，并將其命名為“圣薩爾瓦多”。

　　數(shù)百年后的今天，AI與科學(xué)的交界處也產(chǎn)生了一片新海域，無數(shù)科學(xué)界的“哥倫布”整裝待發(fā)，試圖在其中找到屬于自己的彼岸。

　　其中，「深度原理」是一支國(guó)際化背景的95后華人團(tuán)隊(duì)，成立不足一年，已在學(xué)術(shù)界和創(chuàng)投圈引起不小的關(guān)注。近日，公司宣布已完成最新一輪融資，由祥峰投資中國(guó)基金(Vertex Ventures China)獨(dú)家投資。

　　這支年輕的團(tuán)隊(duì)如何在啟航之初就在AI for Chemistry領(lǐng)域嶄露鋒芒，并獲得數(shù)家資深科技投資機(jī)構(gòu)的青睞?這段創(chuàng)業(yè)故事給出了答案。

　　“你們準(zhǔn)備好all in了嗎?”

　　2023年10月，深度原理創(chuàng)始人、CEO賈皓鈞還是MIT化學(xué)工程系博士五年級(jí)在讀生。但此時(shí)他的微信通訊錄里，已經(jīng)有好幾位投資人的聯(lián)系方式。

　　同門師兄段辰儒是他的合伙人。讀博期間，段辰儒是MIT的學(xué)術(shù)明星，共發(fā)表50多篇論文，其中有20篇是一作。同時(shí)，段辰儒和賈皓鈞也是很好的“學(xué)術(shù)搭子”，二人曾合作發(fā)表文章十余篇。

　　2023年，二人正式成為“創(chuàng)業(yè)搭子”，準(zhǔn)備成立一家AI for Chemistry(化學(xué))領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司——深度原理。對(duì)商業(yè)更感興趣且善于和人打交道的賈皓鈞出任CEO，學(xué)術(shù)成果豐厚且擁有獨(dú)特技術(shù)洞察力的段辰儒出任CTO。

　　“你們準(zhǔn)備好all in了嗎?”

　　這是線性資本投資前，向他們拋出的一個(gè)問題。對(duì)此，兩位年輕的創(chuàng)始人并無遲疑。

　　在賈皓鈞看來，創(chuàng)業(yè)融資的過程就像哥倫布航海前籌集資金一樣，在沒融到錢時(shí)，創(chuàng)始人們需要想各種辦法見投資人，說服投資人相信自己;一旦拿到錢，公司就必須起航了。船開之后，創(chuàng)始人就是這趟旅途最后一個(gè)下船的人。

　　“創(chuàng)業(yè)者要面臨的結(jié)果基本就是兩個(gè)，要么找到新大陸，功成名就;要么就是船沉了，運(yùn)氣好點(diǎn)還能再找塊木板漂回去，說不定還能再來一次，運(yùn)氣不好就只能喂魚了，”賈皓鈞說，“創(chuàng)業(yè)，是一種向死而生的生活態(tài)度。”

　　當(dāng)然，二人更大的底氣，來自于多年的專業(yè)積淀。

　　段辰儒曾組織了許多AI for Science的社群活動(dòng)和學(xué)術(shù)會(huì)議。過去兩年，段辰儒明顯感受到來參加活動(dòng)的人變多了。“我從本科到博士階段始終專注于這一研究方向，親歷了AI在短短幾年內(nèi)的飛速發(fā)展。”段辰儒表示。

　　賈皓鈞說:“如今，運(yùn)算速度和準(zhǔn)確性大幅提升，之前的計(jì)算成本更多和時(shí)間因素有關(guān)，但現(xiàn)在的變化是，原本可能需要幾個(gè)月的計(jì)算，如今幾秒內(nèi)就完成了，這種效率的提升已然成為推動(dòng)量變到質(zhì)變的奇點(diǎn)轉(zhuǎn)折。”

　　扎實(shí)的技術(shù)功底，加之頗有前景的創(chuàng)業(yè)方向，讓二人很快獲得了投資人的信任。

　　2024年6月，深度原理順利拿下了第一桶金，近千萬美元的種子輪融資讓公司開始逐漸步入正軌。

　　在官宣種子輪融資的同時(shí)，賈皓鈞也迎來了一次重要的身份轉(zhuǎn)換，5年的博士生涯畫上句點(diǎn)，他也正式成為一名全職創(chuàng)業(yè)者。

　　賈皓鈞說:“這是一個(gè)AI for Science的大航海時(shí)代，我們要把握住機(jī)會(huì)。”

　　沒有一頓火鍋解決不了的問題

　　事實(shí)上，創(chuàng)業(yè)的原動(dòng)力，來自于二人心中一個(gè)樸素的愿望，他們希望自己的研究成果能在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界雙向開花，既能上得了“書架”，也上得了“貨架”。

　　賈皓鈞本科畢業(yè)于吉林大學(xué)物理系，四年的學(xué)習(xí)讓他深感物理學(xué)的理論性研究“高處不勝寒”，便開始轉(zhuǎn)向更偏應(yīng)用的化學(xué)系，一路讀到MIT。2019年，賈皓鈞開始攻讀MIT化學(xué)工程系博士學(xué)位。

　　眾所周知，比考上MIT博士更難的，是在MIT如期畢業(yè)�？紤]到這一點(diǎn)，賈皓鈞在選導(dǎo)師組前做了充分調(diào)研。入學(xué)后，賈皓鈞給段辰儒發(fā)了封郵件，了解導(dǎo)師組的情況。段辰儒很快回復(fù)了他，約賈皓鈞一起喝杯咖啡聊一聊。

　　這頓看似平常的下午茶背后，雙方實(shí)則“各懷心思”。段辰儒覺得這個(gè)人有點(diǎn)“軸”， 博士生涯尚未開始，便已在權(quán)衡哪個(gè)研究方向更利于畢業(yè)、更具發(fā)展前景;賈皓鈞則清晰感受到了段辰儒對(duì)學(xué)術(shù)濃烈的熱愛，當(dāng)即決定抱緊這條“大腿”。

　　最終，賈皓鈞加入了段辰儒的導(dǎo)師組。他們的導(dǎo)師是MIT化學(xué)工程系教授、AI化學(xué)設(shè)計(jì)領(lǐng)軍人物Heather Kulik。Heather Kulik和今年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主、Google DeepMind CEO Demis Hassabis是全球最早一批用人工智能做新材料研發(fā)的人。區(qū)別在于，Demis的方向是蛋白質(zhì)，而Heather的方向是化學(xué)材料。

　　隨著時(shí)間推移，段辰儒發(fā)現(xiàn)，自己對(duì)賈皓鈞的第一印象被徹底顛覆。5年的博士生涯中，賈皓鈞一直在鉆研一個(gè)“前無古人”的方向，在賈皓鈞之前，從沒有人做出過成果。賈皓鈞表示，自己開始做這個(gè)課題后，中間一度有2年半的時(shí)間，幾乎毫無進(jìn)展。“當(dāng)時(shí)沒想那么多，就是很簡(jiǎn)單地想把它做出來。”正是因?yàn)檫@個(gè)選擇，賈皓鈞也成為導(dǎo)師眼中“最勇敢的學(xué)生”。

　　不知不覺，段辰儒和賈皓鈞的友情從實(shí)驗(yàn)室延伸到日常生活，一起做科研，發(fā)論文，即使后來段辰儒到微軟工作，二人基本每周也會(huì)約一次飯。

　　但對(duì)于未來選擇，他們一度有著不同的追求。創(chuàng)業(yè)的想法在賈皓鈞心中不斷生長(zhǎng)，而段辰儒則堅(jiān)定地想在高校任教、做研究。

　　直到2020年，賈皓鈞聽導(dǎo)師說，有一個(gè)學(xué)生一篇文章產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，比她在MIT過去9年的研究綜合還多。這讓賈皓鈞很受觸動(dòng)，隱約感到在AI和化學(xué)材料的交界處，潛藏著尚未浮出水面的機(jī)會(huì)。

　　2022年夏天，賈皓鈞考慮正式啟動(dòng)創(chuàng)業(yè)想法。此后，賈皓鈞開啟了為期一年的市場(chǎng)調(diào)研，他給自己定了一個(gè)目標(biāo):在工業(yè)界聊夠100個(gè)人，找到真正的行業(yè)痛點(diǎn)切入。

　　與此同時(shí)，賈皓鈞也在尋找自己的合伙人。最初，賈皓鈞沒想拉段辰儒合伙創(chuàng)業(yè)。當(dāng)時(shí)，段辰儒即將博士畢業(yè)，來自伯克利大學(xué)的計(jì)算化學(xué)界泰斗Martin Head-Gordon向他拋出了橄欖枝。這對(duì)任何做計(jì)算化學(xué)的博士生，都有著極大的吸引力。

　　然而，段辰儒的深造計(jì)劃被“意外”打斷了。

　　當(dāng)時(shí)，由于段辰儒博士期間成果出眾，微軟主動(dòng)發(fā)來Offer邀請(qǐng)其擔(dān)任研究科學(xué)家，并表示免去繁雜的面試流程，邀請(qǐng)段辰儒到微軟體驗(yàn)工業(yè)界的氛圍。這是段辰儒的第一份工作邀約，他沉浸在在學(xué)術(shù)界多年，一直好奇AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，思考再三，最終改變計(jì)劃動(dòng)身去微軟總部。

　　命運(yùn)的齒輪悄悄轉(zhuǎn)動(dòng)。

　　真正在工業(yè)界泡了一段時(shí)間后，段辰儒發(fā)現(xiàn)，自己的研究成果真的能夠解決實(shí)際問題，只是目前的時(shí)間點(diǎn)下使用壁壘還比較高，他認(rèn)為微軟采用的PaaS的模式并不是最優(yōu)的商業(yè)模式，這讓他開始思考繼續(xù)深挖AI在化學(xué)材料研究領(lǐng)域的應(yīng)用機(jī)會(huì)。

　　“某種程度上，創(chuàng)業(yè)和我最初想做學(xué)術(shù)的初衷是一致的。我熱愛的是研究和解決問題的過程，而創(chuàng)業(yè)更適合實(shí)現(xiàn)它。另外，在工業(yè)界接觸了很多化學(xué)材料公司，看到了他們的變化和需求，也讓我看到了這個(gè)機(jī)會(huì)窗口。”段辰儒曾對(duì)媒體表示。

　　于是，2023年4月的一天，賈皓鈞和段辰儒例行約了一頓火鍋，一口氣從中午聊到晚上，最終決定一起創(chuàng)業(yè)。二人根據(jù)過往研究和在工業(yè)界的所見所聞所想，敲定了大致的切入方向以及四大核心算法思路。

　　留美還是回國(guó)?

　　公司團(tuán)隊(duì)初步建成后，首先要做一個(gè)重要抉擇——留美還是回國(guó)?要回答這個(gè)問題，還要從深度原理的定位說起。

　　深度原理聚焦AI for Chemistry領(lǐng)域，希望將人工智能、量子化學(xué)(Quantum Chemistry)和高通量實(shí)驗(yàn)(HTE)技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)材料領(lǐng)域，讓材料創(chuàng)新的工作流程得以改善，加速化學(xué)材料研發(fā)創(chuàng)新效率。

　　然而，在AI for Science的大方向下，AI和化學(xué)材料的結(jié)合一直是相對(duì)“冷門”的存在，而AI制藥的發(fā)展更快，也更成熟。“整體來看，AI在化學(xué)材料領(lǐng)域的應(yīng)用幾乎比AI制藥晚了10年。目前主流的高通量計(jì)算和高通量實(shí)驗(yàn)等技術(shù)變革，最初都是從Biotech領(lǐng)域遷移過來的。”賈皓鈞說。

　　造成這種差異的原因有三:

　　首先，2018年，DeepMind推出AlphaFold猶如劃破行業(yè)夜空的一道閃光，為同行指明了一個(gè)已經(jīng)被證明的方向。作為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)商業(yè)落地的重要方向，AI制藥也順勢(shì)而起;其次，藥企們對(duì)新技術(shù)的態(tài)度更開放、也更主動(dòng)地?fù)肀�新技術(shù);另外，醫(yī)藥巨頭們過往在數(shù)據(jù)方面的積累更豐富，也更規(guī)范，為訓(xùn)練AI模型提供了更好的養(yǎng)料。

　　相比之下，化學(xué)材料領(lǐng)域雖有著比藥物市場(chǎng)更大的市場(chǎng)規(guī)模，但全球的各大頭部企業(yè)因?yàn)樾虏牧习l(fā)現(xiàn)的長(zhǎng)周期和高難度，較少利用新技術(shù)來賦能新材料品類的開發(fā)，研發(fā)所涉及的數(shù)據(jù)種類也更冗雜。

　　此外，在陶氏化學(xué)核心研發(fā)部門實(shí)習(xí)期間，賈皓鈞也對(duì)大公司內(nèi)部的各種拉扯深有感受。他給創(chuàng)業(yè)邦做了一個(gè)假設(shè):陶氏化學(xué)有99%的人都在做實(shí)驗(yàn)，1%的人做AI研發(fā)，如果董事會(huì)撥來一筆錢，公司讓做AI研發(fā)的人用，剩下99%的人能同意嗎?退一步講，即使真的分給1%的人開發(fā)AI，他們真的懂AI嗎?“其中的問題很復(fù)雜。你很難讓1%的人面向99%的人發(fā)起‘革命’，這不現(xiàn)實(shí)。”

　　在此背景下，一邊是熱火朝天的AI制藥，一邊是相對(duì)“冷門”的AI for Chemistry，如果按照行業(yè)發(fā)展成熟度來看，賈皓鈞和段辰儒選擇AI制藥切入創(chuàng)業(yè)，似乎是一種更“合時(shí)宜”的選擇。但他們考慮再三，選擇了更“冷門”的材料領(lǐng)域。

　　為什么?

　　在此前的市場(chǎng)調(diào)研中，賈皓鈞得出兩個(gè)結(jié)論:

　　首先，AI制藥和AI for Chemistry有著不同的行業(yè)瓶頸。

　　藥物從一個(gè)新化合物從最初的發(fā)現(xiàn)到申請(qǐng)上市，大約需要經(jīng)過15年的時(shí)間，期間最大的瓶頸是臨床試驗(yàn)，而不是找藥物分子的過程。

　　而化學(xué)材料研發(fā)的瓶頸則在于如何找到一個(gè)合適的材料配方。當(dāng)分子結(jié)構(gòu)與配方確認(rèn)后，通過實(shí)驗(yàn)，小試就能知道這個(gè)材料性能是否可以滿足需求，也意味著科學(xué)性風(fēng)險(xiǎn)被完全釋放，后續(xù)的中試放大與規(guī)�；�量產(chǎn)更多對(duì)應(yīng)工程類風(fēng)險(xiǎn)，而這正是中國(guó)制造業(yè)領(lǐng)先全球的地方。從這個(gè)角度來說，用AI解決材料研發(fā)問題相對(duì)更容易些，也更能解決行業(yè)內(nèi)的痛點(diǎn)。

　　而這些AI for Chemistry方向蘊(yùn)藏的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，也和賈、段二人的研究方向十分匹配。

　　其次，選定創(chuàng)業(yè)方向后，在設(shè)計(jì)商業(yè)化路徑時(shí)，賈皓鈞和段辰儒達(dá)成一個(gè)共識(shí)，即不能拿著錘子找釘子，要緊貼產(chǎn)業(yè)需求做事。

　　“科技創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)在于挖掘生產(chǎn)力顯著提升所帶來的商業(yè)價(jià)值，無論采取什么樣的商業(yè)模式，我們的產(chǎn)品必須要和工業(yè)界的客戶協(xié)同迭代，這樣才能保證我們的產(chǎn)品是好用的，真正有產(chǎn)業(yè)價(jià)值的。”賈皓鈞說。

　　而AI for Chemistry領(lǐng)域通常有三類商業(yè)模式:一是做SaaS，直接把AI工具賣給客戶;一類是AI+CRO，幫客戶解決研發(fā)需求;一類則是自己或與客戶共同搭建管線，生產(chǎn)最終產(chǎn)品賣給終端客戶。

　　賈皓鈞和段辰儒首先排除了純粹的SaaS模式。

　　首先，SaaS模式或PaaS模式均要求產(chǎn)品有很高的可擴(kuò)展性和更強(qiáng)的普適性。要做到這一點(diǎn)，便需要投入大量人力做工程優(yōu)化，這對(duì)于尚在早期的初創(chuàng)企業(yè)而言，可能會(huì)造成較大的負(fù)擔(dān)。

　　其次，工具賣給客戶后，一旦沒有產(chǎn)生明顯效果，客戶可能會(huì)把原因歸結(jié)為工具不好用，而工具廠商對(duì)此往往只能“啞口無言”，因?yàn)樗麄兒茈y自證自己的產(chǎn)品是否“好用”。如果要證明這一點(diǎn)，便需要自建管線，這就涉及到更復(fù)雜的生產(chǎn)和商業(yè)鏈條，難度更大。

　　因此，賈皓鈞和段辰儒希望盡早和產(chǎn)業(yè)方建立密切聯(lián)系，以便及時(shí)捕捉最新的需求變化，從而優(yōu)化自身的產(chǎn)品。“無論我們是定位為CRO還是新材料開發(fā)商，首要任務(wù)是讓我們的技術(shù)深度切入行業(yè)的痛點(diǎn)，在場(chǎng)景中應(yīng)用與迭代。”賈皓鈞說。

　　以此為出發(fā)點(diǎn)來看，中國(guó)化工制造產(chǎn)業(yè)鏈完整;在材料研發(fā)管線所需的相關(guān)配套設(shè)施方面，國(guó)內(nèi)建設(shè)效率也更高。而美國(guó)受“去工業(yè)化”的政策影響，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用機(jī)會(huì)并不多，初創(chuàng)企業(yè)也更偏向于尖端研發(fā)。

　　因此，考慮到未來的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用機(jī)會(huì)，深度原理核心團(tuán)隊(duì)所有成員共同決定，于今年6月回國(guó)創(chuàng)業(yè)。

　　“我想做創(chuàng)造Alpha的人”

　　雖然剛回國(guó)不久，但深度原理已經(jīng)獲得多家頭部投資機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)方的認(rèn)可。

　　在剛剛過去的10月里，深度原理相繼完成分別由高瓴創(chuàng)投(GL Ventures)和祥峰投資中國(guó)基金(Vertex Ventures China)獨(dú)家投資的兩輪新融資。

　　祥峰投資執(zhí)行董事姜如昕表示，過去幾年，她見了國(guó)內(nèi)大部分AI for Chemistry領(lǐng)域的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，但深度原理真正讓她“眼前一亮”。

　　原因是，深度原理是為數(shù)不多擁有國(guó)際領(lǐng)先技術(shù)水平，有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)兩手抓的團(tuán)隊(duì)。

　　對(duì)于國(guó)內(nèi)的材料化工企業(yè)而言，一些企業(yè)并未意識(shí)到AI對(duì)于材料開發(fā)的實(shí)際作用;同時(shí)，國(guó)內(nèi)企業(yè)都把研發(fā)數(shù)據(jù)看作最寶貴的資產(chǎn)之一，不會(huì)輕易交給其他公司;此外，很多材料企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程仍在早期，很多關(guān)鍵數(shù)據(jù)并未積累下來。

　　但現(xiàn)在，行業(yè)情緒已經(jīng)發(fā)生變化。越來越多的企業(yè)意識(shí)到，AI和計(jì)算正潛移默化地推動(dòng)著材料研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)，有些企業(yè)甚至成立了不小的團(tuán)隊(duì)專門研發(fā)AI如何在材料開發(fā)和生產(chǎn)中提效降本。

　　這種情況下，國(guó)內(nèi)AI for Chemistry領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)便需要找到適合自己的切入點(diǎn)。姜如昕觀察到，AI for Chemistry領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)大概可分為兩類:

　　一類偏向于研發(fā)的上游，從第一性原理出發(fā)，提供更高效、更低成本的計(jì)算方案，以此避開較為敏感的數(shù)據(jù)問題，但解決的問題非常具象化，且很難觸及客戶真正的痛點(diǎn)需求。

　　一類則向產(chǎn)業(yè)下游延伸，瞄準(zhǔn)一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域單點(diǎn)的細(xì)分場(chǎng)景，以提供深度服務(wù)的方式切入市場(chǎng) 。但這種模式的弊端在于，進(jìn)入門檻和服務(wù)門檻都比較高，服務(wù)的泛化能力也不足，長(zhǎng)期來看業(yè)務(wù)很難大規(guī)模增長(zhǎng)。

　　這兩類之外，還有很多企業(yè)依然處在探索階段，仍在尋找與自身能力相匹配的切入點(diǎn)。

　　相比之下，深度原理的切入點(diǎn)有些與眾不同。

　　技術(shù)方面，深度原理系統(tǒng)梳理了材料研發(fā)流程的痛點(diǎn)環(huán)節(jié)，定義了AI for Chemistry的實(shí)現(xiàn)路徑與關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并針對(duì)性地開發(fā)了四大算法平臺(tái)，為工業(yè)客戶提供了產(chǎn)品化、系統(tǒng)化的“AI+材料”解決方案。

　　1.ReactGen:生成式人工智能對(duì)新型化學(xué)材料和反應(yīng)的主動(dòng)生成和快速采樣，采用反向設(shè)計(jì)，無需在10^60全化學(xué)材料空間進(jìn)行篩選;

　　2.ReactBO:結(jié)合貝葉斯算法和主動(dòng)學(xué)習(xí)來發(fā)掘化學(xué)材料和優(yōu)化反應(yīng)條件，在擁有3250萬大小的材料空間中發(fā)掘可合成的目標(biāo)材料并實(shí)現(xiàn)1000倍加速;

　　3.Reactify:使用推薦算法引擎來進(jìn)行方法選擇和改進(jìn)決策，讓誤差減少六倍，使高通量DFT 計(jì)算首次達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度;

　　4.ReactControl:使用多種ML模型進(jìn)行即時(shí)決策，實(shí)現(xiàn)成本和準(zhǔn)確性之間的最優(yōu)解，節(jié)省⼀半以上評(píng)估的時(shí)間和成本。

　　圖片來源:深度原理

　　業(yè)務(wù)方面，盡管公司剛剛成立短短幾個(gè)月，但賈、段二人已經(jīng)充分感受到，各大產(chǎn)業(yè)龍頭都對(duì)AI賦能材料研發(fā)有著旺盛且具體的需求。

　　“在目前的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀下，深度原理和客戶深度綁定的模式是比較巧妙的選擇。因?yàn)槌鮿?chuàng)公司首先要讓客戶知道你的能力邊界是什么，傳統(tǒng)的化學(xué)材料企業(yè)很難迅速get到這個(gè)新技術(shù)的價(jià)值有多大，所以他們可能希望先和供應(yīng)商合作一兩個(gè)項(xiàng)目，看一看具體的效果。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)而言，這種合作共創(chuàng)的方式也能一定程度降低和客戶的溝通門檻。”姜如昕表示。

　　不過，姜如昕也坦言，見賈皓鈞和段辰儒之前，心里還有些忐忑，擔(dān)心兩位95后創(chuàng)業(yè)者如何面對(duì)有數(shù)十年產(chǎn)業(yè)積淀的工業(yè)巨擘，甚至要說服他們?yōu)樽约旱漠a(chǎn)品和服務(wù)買單。但實(shí)際接觸過后，姜如昕很快打消了疑慮。她發(fā)現(xiàn)，賈皓鈞和段辰儒有著遠(yuǎn)超同齡人的成熟。“他們兩個(gè)人的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，而且整個(gè)團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力都很高，這是超出我預(yù)期的。”

　　事實(shí)上，賈皓鈞和段辰儒一直在不斷拓展自己的能力邊界。“有時(shí)候，為了做成一件事，我們可能需要去做100件不想做的事。”賈皓鈞說。

　　創(chuàng)業(yè)以來，賈皓鈞的生活變化很大，一周工作80-90個(gè)小時(shí)是常態(tài)，大部分時(shí)間都在推進(jìn)與全球材料領(lǐng)域龍頭公司建立技術(shù)與業(yè)務(wù)的合作。但最大的不同在于，之前做科研更像在一片固定的海域，逐步向更深處探索，而創(chuàng)業(yè)更像在一片未知海域自由探索，每一步都暗流涌動(dòng)。

　　對(duì)于公司的發(fā)展節(jié)奏，賈皓鈞和團(tuán)隊(duì)并未嚴(yán)格劃定時(shí)間線，而是以結(jié)果為導(dǎo)向，全力完成每個(gè)階段的目標(biāo)，而這些小目標(biāo)最終都將通向深度原理的終極愿景——用AI決策模型和生成式AI，重塑化學(xué)和材料研發(fā)的格局。

　　“金融行業(yè)常用Beta來代表行業(yè)的平均增長(zhǎng)值，用Alpha來代表高于行業(yè)平均水平的增量。如果我能開辟一個(gè)增量市場(chǎng)，我們就會(huì)變成行業(yè)的‘Alpha’。我想做創(chuàng)造Alpha的人。”賈皓鈞表示。

　　這個(gè)愿景似乎有些過于宏大。但正如賈皓鈞在朋友圈寫下的那樣:

　　“人生要是沒有一些艱難的選擇，其實(shí)很難有什么亮點(diǎn)。如果碰到一些艱難的選擇，也恭喜你，你的人生可能因此精彩。”