SandboxAQ的LQM蓝图，是AI下一波浪潮还是营销故事？

         一、公司背景

SandboxAQ是一家定位为量子AI技术的公司，起初是谷歌母公司Alphabet旗下的一个独立部门，2022年3月，团队正式从Alphabet剥离独立成为公司，并迅速收获了总额超1亿美元的融资。公司由前谷歌首席执行官Eric Schmidt和Alphabet前员工Jack Hidary共同创办。董事长Eric Schmidt担任过谷歌首席执行官和董事长，并在Alphabet担任过要职，在科技、商业和政策方面拥有深厚影响力。

SandboxAQ凭借AI和量子两个当下最热门的风口，获得了各大投资公司和科技巨头的青睐，成立三年以来，公司已从包括谷歌、英伟达、法国巴黎银行（BNP）在内的新投资者处筹集了1.5亿美元。这笔投资使SandboxAQ的E轮融资增加到4.5亿美元，总融资额达到9.5亿美元，至此，公司估值已达到57.5亿美元。

SandboxAQ致力于将AI与量子技术相结合，推出Large Quantitative Models（大型定量模型，简称LQM）、AQBioSim、AQChemSim、AQtive Guard、AQMed、AQNav技术方案，虽然其标榜主攻量子AI技术，但从公司官网上看，似乎更倾向于强调LQM这一新型的人工智能解决方案，而有关量子的内容仅在AQtive Guard和AQNav中涉及量子加密算法和量子传感技术。因此，目前来看，公司主推的仍是AI训练模型——LQM。

二、大型定量模型LQM

大型定量模型（Large Quantitative Models，简称LQM）是人工智能领域的新范式，专注于解决科学和工业中的复杂定量问题。与基于海量文本训练的大型语言模型（LLM）不同，LQM的核心在于基于物理学、化学和生物学的量化规则和基础方程生成专有数据，并通过经过验证的数学方法训练模型，用于模拟现实世界的复杂系统（如分子交互、金融模型、工程设计）。LQM被认为是继LLM后的“下一波AI浪潮”，在航空航天、生物制药、金融等需高精度计算的领域具备变革潜力。 简单来说，LLM是“语言的专家”，优化沟通与信息处理；LQM是“科学的引擎”，驱动实质性的技术创新与问题解决。

表1.LQM和LLM区别

	LQM	LLM
核心	基于物理、化学、数学等领域的定量数据和方程进行高精度模拟，解决现实世界的复杂科学和工程问题	基于海量文本数据进行训练，理解、生成和处理人类语言
目标	驱动核心价值创造和创新，加速研发，降低成本，获得更精确的结果	优化流程、提高效率、改善沟通和知识管理，自动化基于语言的任务
关键应用	1. 材料科学与化学：模拟分子相互作用，设计新材料。 2. 药物发现与医疗：建模药物相互作用，预测药效，加速新药研发。 3. 金融与经济建模：分析海量数据，预测市场趋势，优化投资组合，评估风险。 4. 工程与工业优化：模拟流体动力学、结构完整性等，优化设计。	1. 营销与内容生成：创作营销文案、博客文章等。 2. 客户支持与聊天机器人：提供智能、自然的客户交互。 3. 文档处理与总结：快速总结报告，提取信息，自动化数据录入。 4. 搜索与知识检索：提升搜索引擎功能，快速检索相关信息。

上海图书馆（上海科学技术情报研究所）整理

LQM的优势在于：（1）精准性：在数值预测和计算方面具有高精度；（2）具备可扩展性，能处理海量数据集；（3）更快的速度，比传统方法更快地执行复杂分析，支持实时决策。此外，它还能与LLMs集成，将定量分析优势与自然语言解释能力相融合。

LQM的劣势在于：（1）数据质量要求高，模型效果严重依赖于训练数据的质量，有偏或不准确的数据会导致错误结果；（2）实施复杂度高，开发和维护LQMs需要AI和特定定量领域的深厚专业知识；（3）可解释性不强，复杂的模型可能产生难以解释的结果，确保输出透明易懂对建立信任至关重要。

图1.SandboxAQ预计LQMs将对各大科技领域产生显著影响

图片来源：SandboxAQ

三、SanboxAQ的LQM应用潜力

1、LQM在生物医药领域的应用

SandboxAQ的AQBioSim平台是利用LQMs来精准模拟分子行为。AQBioSim使生物制药团队能够进行模型构建、结果预测以及优化候选药物——所有这些都可在计算机中完成。与协调模拟工作流程的Agentic AI化学家相结合，SandboxAQ的解决方案能够探索庞大的化学空间，优先筛选出具有高潜力的化合物，并将研发周期缩短多达4倍。借助LQM技术，生物制药团队可以：（1）通过以模拟为基础的工作流程大幅缩短研发周期，从数年缩短至数周；（2）通过亚原子级别的分子结合模型提高候选药物的质量；（3）更早预测毒性和有效性，从而减少试验失败的情况。

2、LQM在医疗诊断领域的应用

SandboxAQ的AQMed致力于通过人工智能和前沿传感技术推动医疗诊断的发展，为此研发了首款产品“CardiAQ™”——一款磁心电图（MCG）设备，有望实现对心血管疾病更快、更准确的诊断。该设备能够对心脏的磁信号进行快速、无辐射的成像，利用LQMs和高性能传感器，为医生提供一种强大的早期诊断工具，从而改善患者的治疗效果。

3、LQM在材料化学领域的应用

SandboxAQ的AQChemSim平台则能让团队在进入实验室之前对物理世界进行模拟。该平台利用LQMs（低质量模型）来提供分子、材料和工业系统在实际条件下行为的高精度预测。公司的“人工智能化学家”将多个LQMs整合在一起，从头开始重新构想研发流程，它智能地协调大规模协作，探索数百万种潜在路径。这些LQMs能够提供有关分子、材料和工业系统在实际条件下行为的前所未有的见解。这使得顶尖的研发团队能够：（1）预测在热、机械和电气应力下的性能表现；（2）通过计算机模拟测试和验证加速配方开发；（3）探索并优化可持续的化学工艺，（4）以更高的精度缩短从数年到数周的开发周期。

4、LQM在加密安全领域的应用

SandboxAQ的AQtive Guard平台利用LQMs来实现加密技术和身份管理的转变,该平台旨在为现代企业提供安全保障，它能让安全团队获得关于加密资产和网络身份标识（NHI）的深入、基于人工智能的洞察，并在威胁演变成实际入侵之前自动进行修复。安全团队可以：（1）查看并监控混合环境中的加密资产和网络硬件标识符；（2）应用基于LQM的风险分析，以最小的干扰揭示高影响漏洞；（3）检测并修复薄弱、过期或不合规的密钥、证书和算法；（4）自动化生命周期管理，包括凭证轮换和证书更新；（5）加快符合FIPS 140-2、PCI DSS、

NIST及自定义策略的要求；（6）为量子未来做好准备，支持后量子加密技术。

四、SanboxAQ的LQM蓝图是否落地

尽管LQM的可应用范围较广，但目前真正落地的案例并不多，仅在生物医药和化学材料领域有合作案例，且仅停留在研究阶段，尚未看到商用化的落地。

在AQBioSim平台方面，SandboxAQ与生物医药公司iOncologi基于该平台建立合作，致力于开发、验证和商业化一种针对胶质母细胞瘤的mRNA疫苗，计划在18个月内推进首个候选药物进入临床试验；SandboxAQ与加州大学旧金山分校的神经退行性疾病研究所合作，利用LQMs加快帕金森病和阿尔茨海默病药物的研发进程。

在AQChemSim平台方面，SandboxAQ锂电池公司NOVONIX开展合作，采用LQMs模拟电化学模式来预测锂电池寿命，预测精度比传统的人工智能模型高出35倍，所需数据量则少50倍，最终使测试时间缩短了95%；SandboxAQ与英伟达合作，将LQMs与英伟达的CUDA加速密度矩阵重整化群（DMRG）算法相结合，该技术使得量化人工智能模拟计算速度比使用传统128核中央处理器的计算速度快80倍以上。两家合作评估了针对铁钼辅酶（FeMoco）和细胞色素P450（CYP）酶的活性化合物的DMRG电子结构计算的性能。

尽管该公司吸引了投资者的高度关注，并掀起了一轮媒体热潮，但无论从技术上还是产业化上，尚未看到实质性的进展，且公司对一些信息进行了保密，需要注册和邮件征询才可能获得。

对于该公司，也存在质疑的声音，认为宣传炒作太多，一些自称该公司的前员工甚至控诉公司高管欺瞒客户和合作方的行为，尽管获得了巨额融资，他们仍然将员工人数控制在200人以下，仅涵盖了5个不同产品的研发、开发、市场营销和销售人员。无独有偶，近期SandboxAQ被其前高管罗伯特・本德（Robert Bender）拖入了诉讼丑闻，本德指控公司现任CEO杰克・希达里（Jack Hidary）滥用公司资源及向投资者提供误导性财务数据，称其提交给董事会的营收数据比向潜在投资者展示的数据低约 50%，而希达里借此机会溢价出售了价值数千万美元的个人股票。

SandboxAQ的LQM蓝图，在当前的高管团队下，到底最终能否实现，还有待观察。

参考文献

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