SandboxAQ brengt ‘Large Quantitative Models’ naar Google Cloud: wat zijn LQMs en waarom ze de toekomst van wetenschappelijke AI zijn

Wat zijn Large Quantitative Models (LQMs)?

Large Quantitative Models (LQMs) zijn een fundamenteel andere categorie AI dan de Large Language Models (LLMs) die chatbots als ChatGPT en Gemini aandrijven. Volgens SandboxAQ zijn LQMs "AI die verankerd is in de fysieke wereld" .

Hoe LQMs verschillen van LLMs

De verschillen vallen uiteen in drie gebieden: trainingsdata, doelstelling en output.

Data en training. LLMs worden getraind op internetteksten en natuurlijke taal – boeken, artikelen en gesprekken – om menselijke taal te begrijpen en genereren. LQMs daarentegen worden getraind op kwantitatieve data en de fundamentele wetten van de natuurkunde, scheikunde en wiskunde . SandboxAQ omschrijft ze als gebouwd op numerieke gestructureerde data in plaats van tekst .

Doelstelling. LLMs optimaliseren voor taalbegrip en -generatie – het voorspellen van het volgende woord in een zin of het samenvatten van een document. LQMs optimaliseren voor specifieke kwantitatieve doelstellingen, zoals het voorspellen van materiaaleigenschappen, chemisch gedrag of financiële risicometrieken .

Output. LLMs produceren tekst, samenvattingen en conversaties. LQMs produceren voorspellingen, simulaties en technische inzichten die geworteld zijn in de fysieke realiteit . Zoals SandboxAQ het uitlegt: waar LLMs een chemische reactie kunnen beschrijven, kunnen LQMs deze simuleren .

SandboxAQ-CEO Jack Hidary heeft gezegd dat LQMs LLMs zullen overtreffen in sectoren als farmacie, materialen, energie en financiën . Het bedrijf benadrukt dat LQMs geen vervanging zijn voor LLMs, maar complementaire instrumenten – LLMs verzorgen de interactie met mensen, terwijl LQMs zorgen voor kwantitatieve precisie .

Welke modellen worden aangeboden?

SandboxAQ biedt in eerste instantie twee LQM-producten aan via de Google Cloud Marketplace :

• AQCat (materiaalontdekking) – wordt als eerste beschikbaar
• AQPotency (medicijnontdekking) – volgt na AQCat

Beide zijn toegankelijk via de marketplace. SandboxAQ heeft zijn LQMs ook toegankelijk gemaakt via toonaangevende LLMs, zodat onderzoekers ze kunnen bevragen via natuurlijke taalinterfaces die ze al kennen .

Wat is de Gemini for Science-bundel?

Gemini for Science is geen enkel model. Het is een suite van experimentele AI-tools die Google tijdens I/O 2026 (19-20 mei 2026) aankondigde, ontworpen om de wetenschappelijke methode te versnellen . Het kan het best worden begrepen als een "orkestratielaag" voor wetenschappelijk onderzoek .

Gemini for Science bundelt drie kernpijlers:

• Hypothesegeneratie – gebouwd op Co-Scientist, een team van AI-agenten die samenwerken om onderzoekshypothesen te genereren, bediscussiëren en evalueren. Google publiceerde eenzelfde dag een Nature-paper ter validatie van de aanpak .
• Computationele ontdekking – gebouwd op AlphaEvolve en Empirical Research Assistance (ERA). ERA versloeg naar verluidt het voorspellingsmodel van de CDC voor infectieziekten in benchmarks die bij lancering werden gepubliceerd .
• Literatuurinzichten – gebouwd op NotebookLM, met geautomatiseerde literatuursamenvatting en onderzoeksanalyse .

Bovendien bevat Gemini for Science Science Skills, een aparte laag in Google Antigravity die verbinding maakt met meer dan 30 life-science-databases .

De experimentele tools zijn beschikbaar via Google Labs op labs.google/science, met gefaseerde toegang vanaf de lancering .

Commerciële logica achter het partnerschap

Voor Google Cloud: De LQMs van SandboxAQ vertegenwoordigen een nieuwe, hoogwaardige workload-categorie – wetenschappelijke en kwantitatieve AI – die cloudconsumptie stimuleert. Google Cloud krijgt een onderscheidend, enterprise-grade product naast zijn algemene Gemini-modellen en positioneert zichzelf als de infrastructuurleverancier voor "AI-native wetenschappelijke ontdekking" .

Voor SandboxAQ: De Google Cloud Marketplace biedt directe toegang tot Google's enorme enterprise-klantenbestand, een vertrouwd facturatie- en inkoopkanaal en schaalbare infrastructuur – inclusief integratie met NVIDIA DGX Cloud op Google Cloud . SandboxAQ, een spin-off van Alphabet die nu gewaardeerd wordt op $5 miljard, verdiept zo een natuurlijke commerciële relatie .

Wat de marketplace-notering betekent voor wetenschappelijke AI

Dit is een commerciële mijlpaal voor wetenschappelijke AI. Het is de eerste keer dat gespecialiseerde Large Quantitative Models – een categorie die losstaat van algemene LLMs – beschikbaar zijn via een grote cloud-marketplace met enterprise-inkoop, facturatie en beveiliging .

Het signaleert dat wetenschappelijke AI zich verplaatst van onderzoekslaboratoria en maatwerkimplementaties naar een gestandaardiseerde, commercieel genoteerde productcategorie die bedrijven uit de schappen kunnen kopen. SandboxAQ-CEO Jack Hidary heeft gezegd dat LQMs LLMs zullen overtreffen in sectoren als farmacie, materialen, energie en financiën , en de beschikbaarheid via de marketplace is de infrastructuur die die verschuiving werkelijkheid maakt.

Belangrijkste punten

• LQMs zijn getraind op natuurkunde, scheikunde en wiskunde – niet op tekst – en optimaliseren voor kwantitatieve voorspellingen in plaats van taalgeneratie.
• AQCat (materialen) en AQPotency (medicijnen) zijn de eerste twee LQM-modellen die beschikbaar zijn op Google Cloud Marketplace.
• Gemini for Science is een orkestratiesuite, geen enkel model, die Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA en NotebookLM bundelt.
• Het partnerschap positioneert Google Cloud als de infrastructuur-backbone voor wetenschappelijke AI en geeft SandboxAQ enterprise-distributie.
• De marketplace-notering vertegenwoordigt de eerste keer dat gespecialiseerde LQMs beschikbaar zijn via een enterprise cloud-inkoopkanaal.