导读

英灵殿创始人 Odin 把公司的目标描述为“理解和创造所有分子”。这句话很容易被当成创业修辞，但访谈真正有信息量的部分，是他怎样把目标拆成 DNA、RNA、蛋白质和小分子四类对象，怎样从单模态项目逐步寻找共同建模方法，又怎样处理平台、药物管线、实验验证与商业客户之间的现实冲突。

Odin 的表达混合了物理直觉、科研经历、佛学和北欧神话，个人叙事十分强烈。本文将技术路径、组织选择与个人信念分开整理：前两者是可讨论的创业方案；后者解释他为什么愿意押注这条路线，却不能替代技术验证。

阅读主线

  • “全模态分子世界模型”试图统一哪些对象，它与只做蛋白质设计有什么不同；
  • 一名本科生同时推进八个靶点的实验，怎样体现 AI for Science 的实际价值；
  • 为什么英灵殿短期选择做平台、不直接押注自有药物管线；
  • AI 分子设计仍受哪些实验、合成、组织和商业化环节约束；
  • 创始人的宏大叙事如何帮助组队，又如何在融资中反过来异化公司。

一、什么是全模态分子世界模型

时间点：02:26–17:56

本节要点：Odin 希望同一模型理解小分子、蛋白质、DNA、RNA 及其相互作用；关键不是抹平模态差异，而是在共享表示与各自实验约束之间建立统一设计能力。

从被学科分开的四类分子重新开始

生命过程涉及 DNA、RNA、蛋白质和小分子。传统研发往往按对象分工：药化团队用计算工具寻找小分子，蛋白质研究者发展结构预测和蛋白设计，核酸又有自己的数据与实验体系。每个领域一旦获得一把有效的“锤子”，通常会立即用它推进自己的药物管线，因此单模态工具更容易形成早期成果和商业闭环。

Odin 想做的是，让同一个模型理解不同分子以及它们之间的相互作用，并进一步完成跨模态设计。例如，根据小分子设计能够结合它的蛋白，根据蛋白标志物设计 DNA 适配体，或在不同分子组合之间提出候选结构。所谓“世界模型”，在这里不是模拟宏观物理场景，而是把微观生命系统中的分子及相互作用放进较统一的表示与生成框架。

这一路线并不意味着四类分子毫无差异。它的前提恰恰是同时找到共性与 difference：哪些相互作用可以共享建模方法，哪些结构、数据和实验约束必须单独处理。Odin 认为团队的优势来自此前同时做过小分子、核酸和蛋白设计，因此有机会比较不同模态，而非只把多个模型的名称拼在一起。

物理直觉给方向，AI 提供近似求解手段

Odin 回忆，自己学习物理时注意到，氢键、疏水作用、范德华力等生物化学概念，最终都与更基础的电磁相互作用相关。这给了他一个先验判断：不同分子之间应存在可以统一描述的底层规律。

但物理上的统一来源，不等于工程上已经有一条方程可以解决全部分子设计问题。AI 的作用，是在精确解析解不可得时，从大量结构与实验数据中学习近似关系。团队的实际路径也不是一开始就训练万能模型，而是先分别做小分子、蛋白质与核酸任务，再尝试把共同表示串起来。这是“先做各个 part，再统一”的迂回路线。

技术进展来自多个工具连续降低失败率

访谈提到几次关键推动：AlphaFold 让蛋白质结构预测跨过重要门槛；扩散模型随后被用于结构生成与蛋白设计。Odin 举例比较，早期设计可能需要筛选上万个蛋白才获得一两个有活性的候选，而 RFdiffusion 一类方法把部分任务的实验命中率提高到几十个候选中出现一个有效结果的量级。

这个比较说明 AI4S 的价值不是一句“AI 发现新药”，而是逐环节改变搜索成本：模型生成更合理的候选，实验团队用较少样本完成验证，再把结果反馈给下一轮设计。命中率提升多少取决于具体任务与实验口径，不能从单一案例外推到所有靶点。

二、一个本科生和八个靶点说明了什么

时间点：07:50–14:25

本节要点：ODesign 案例显示工具链可能让年轻研究者并行管理多个设计任务，但节目未给出完整对照与复现；AI 压缩重复工程，不能替代合成和湿实验。

团队早期的开源项目 ODesign，是全模态分子设计的一次探索。Odin 说，当时人手和算力有限，一名本科生在团队指导下同时为八个靶点进行一轮蛋白设计，并在这些任务中获得亚纳摩尔级活性的分子候选。节目没有展开每个靶点、对照组与后续复现情况，因此这应被视为嘉宾对项目结果的概述，而不是完整论文评审。

即便如此，这个案例仍说明一种工作流变化。过去，一个博士生可能长期跟进单个靶点，从建模、候选筛选到实验反复协调；工具链成熟后，较年轻的研究人员可以并行管理多个任务，把更多时间放到问题定义、实验判断和失败分析上。AI 没有消除实验，也没有自动完成科学发现，它压缩的是大量重复工程步骤。

Odin 因而把“科学通用人工智能”的目标定义为降低科研门槛：让研究者少做机械搜索，更多处理基础问题。但这里存在清楚边界——模型建议必须经过合成与湿实验。小分子设计尤其容易遇到“模型生成了结构，但现实中难以合成”的问题；蛋白质的合成和验证闭环在某些任务上相对容易，也是蛋白设计更早展示成果的原因之一。

三、为什么先做平台，不急着做药物管线

时间点：10:43–17:56

本节要点：英灵殿先做平台，是为了保护通用模型研发并避免与药企客户竞争；平台和管线并非永久对立，真正选择的是验证与商业闭环的先后顺序。

英灵殿把下一阶段目标分成技术与商业两类。技术上，团队希望发布更接近全模态愿景的设计模型，展示跨分子组合的设计和验证能力；商业上，则需要把模型做成药企能够使用和评估的接口，而不是停留在论文与 Demo。

短期不做自有药物管线，有两个现实理由。第一，药物管线会吸走大量实验、临床和资本资源，使团队偏离通用模型研发；第二，一旦拥有与客户同类的管线，团队就可能从药企的工具提供者变成潜在竞争者，降低合作意愿。平台路线让公司先成为药企的技术伙伴。

Odin 同时承认，平台与管线不是永久对立。平台可以产生更多管线，真实管线的成败又能检验平台价值。真正的问题是顺序：早期先验证工具是否能跨任务稳定工作，还是用一两条资产的商业价值证明公司。英灵殿目前选择前者，并不代表它已经解决平台公司长期如何获得价值回报的问题。

约三十人的团队也围绕这个选择配置。公司从第一天就有具备生物科技背景的 COO，以及行政、HR、财务支持；研究团队主要负责模型与科学问题，商业团队负责产品接口和药企沟通。Odin 的解释是，让研究人员专注核心工作。它与极小团队的常见做法不同，也意味着公司更早承担完整组织成本。

四、从分子动力学到 Baker Lab，再到创业

时间点：19:06–37:25；44:09–49:18

本节要点：Odin 从分子动力学、小分子生成到蛋白设计的迁移，来自一次次实际约束；离开顶级实验室创业是个人对问题范围和协作方式的选择，不是对学术的普遍否定。

Odin 的科研起点是药学与物理的交叉。他先接触分子动力学，随后转向用生成模型处理分子构象，再尝试直接设计小分子。小分子项目暴露出合成难题后，他把注意力转向蛋白质，进入 David Baker 实验室，并在对方获得诺贝尔奖之前就判断蛋白设计会成为重要方向。

离开 Baker Lab 的决定构成访谈中的人物主线。Odin 把顶级实验室的身份形容为“玉做的枷锁”：资源和声誉很珍贵，但如果目标是建立跨模态系统，继续留在成熟体系也可能限制问题范围。这是他的个人选择，而不是对学术机构普遍缺乏创新能力的证明。

创业后，他重新联系过去合作过、后来散落在不同机构的伙伴。组队依靠的不只是“创造生命”这样的宏大愿景，还包括早期项目中形成的合作信誉：成员是否见过彼此解决具体问题，是否相信团队能把研究推进到实验和产品。愿景能召集人，长期协作仍要由可交付结果维持。

团队把个体化药物视为较近的应用想象：未来依据一个人的基因型与蛋白表达水平，设计更匹配的药物。不过，从分子设计到临床可用药物之间仍有合成、毒理、药代、试验和监管等漫长环节。“能够设计候选分子”不能直接等同于“能够定制一种药”。

五、融资叙事为什么会异化技术路线

时间点：37:25–44:09；53:26–61:35

本节要点：融资会奖励热门叙事，并可能反过来改变资源配置；公司需要让模型、产品和融资手段服务于可验证目标，而不是让下一轮估值取代技术路线。

Odin 把创业中的一次重要选择描述为：究竟面向 VC、面向市场，还是面向自己。融资环境会奖励特定叙事，创业者很容易把世界模型、agent、机器人、Physical Intelligence、抗衰老等热门词拼成更容易获得估值的故事。问题在于，融资材料中的词汇可能逐渐变成公司真正的资源配置，团队开始为讲通故事而改变产品，而不是为验证核心假设调整方向。

他并不主张完全拒绝市场。创业后最大的认知变化，恰恰是公司从第一天就必须考虑商业化，不能拿到钱后无限期做研究。他想保留的是目标与手段的区别：模型架构、产品接口和融资节奏都可以调整，但调整应帮助团队更快接近“统一分子设计”这一目标，而不是只提高下一轮估值。

Odin 还把创业世界称为“随机”而不是“草台班子”：融资定价、方向选择很少有唯一正确答案，差别在于作出选择后，能否快速让方案与现实碰撞、根据结果收敛。这个判断比“坚持初心”更可操作——初心决定长期方向，碰撞速度决定团队能否发现自己错在哪里。

六、野心是动力，也需要证据约束

本节要点：创造所有分子乃至生命的野心解释了创始人的风险偏好，但当前仍要回到跨模态能力、可合成性、实验复现和客户效果等近期里程碑。

Odin 的英文名来自中文名“浩天”的音近联想，也对应北欧神话中的主神；公司“英灵殿”则借用战士为诸神黄昏集结的意象。他用“如果神存在，我怎能容忍自己不是神”表达创造所有分子的野心，并把最终远景推到重编程生命乃至创造生命。

这些话解释了他的风险偏好，却不应被当作技术进度。当前可检验的仍是更具体的层级：模型能否处理多个分子模态，候选能否合成，实验活性是否复现，平台是否让客户更快完成项目。创造意识、生命定义和伦理问题离现阶段很远，嘉宾也承认目前还没有进入那个阶段。

他用“等待、斋戒、思考”约束日常：等待外部条件，建立个人纪律，持续判断下一步；头巾则提醒自己“永远在路上”。节目最后借“祖师西来意”追问成功后能否记得出发原因。这些属于创始人的自我叙述。对读者更有价值的观察是：宏大目标既能形成长期凝聚力，也可能遮蔽验证不足；编辑和投资判断都需要不断把它翻译回可证伪的近期里程碑。

材料说明与快速回查

  • 全模态路线希望统一建模 DNA、RNA、蛋白质、小分子及其相互作用。
  • AI4S 的近期价值主要是缩小候选空间、提高实验效率，而不是取消实验科学家。
  • 分子生成结果还要经过可合成性、活性、毒理等多层验证。
  • 平台优先可以降低与药企客户的利益冲突，但商业价值仍需真实项目证明。
  • 顶级实验室经历和早期开源项目为团队组建提供了信誉基础。
  • 融资叙事会影响资源配置，公司需要把热门概念重新翻译成可验证里程碑。

本文依据节目转写重编。ODesign 的靶点数量、活性表现及模型效率均为嘉宾在访谈中的概述，本文未把它们扩写为经过独立复核的普遍结论；涉及个体化药物和创造生命的内容属于长期愿景。