SandboxAQ выводит «Большие количественные модели» (LQM) в Google Cloud: что это такое и почему это важно для науки

Что такое Large Quantitative Models (LQM)?

Large Quantitative Models (Большие количественные модели, LQM) — это принципиально иная категория ИИ по сравнению с Large Language Models (Большими языковыми моделями, LLM), лежащими в основе чат-ботов вроде ChatGPT и Gemini. По словам SandboxAQ, LQM — это «ИИ, основанный на физическом мире» .

Чем LQM отличаются от LLM

Различия можно разделить на три области: обучающие данные, цель и результат.

Данные и обучение. LLM обучаются на интернет-текстах и естественном языке — книгах, статьях и разговорах — чтобы понимать и генерировать человеческую речь. LQM, напротив, обучаются на количественных данных и фундаментальных законах физики, химии и математики . SandboxAQ описывает их как построенные на числовых структурированных данных, а не на тексте .

Цель. LLM оптимизированы для понимания и генерации языка — предсказания следующего слова в предложении или суммаризации документа. LQM оптимизированы для конкретных количественных целей, таких как прогнозирование свойств материалов, химического поведения или показателей финансового риска .

Результат. LLM выдают текст, резюме и диалог. LQM выдают прогнозы, симуляции и инженерные выводы, основанные на физической реальности . Как поясняет SandboxAQ, если LLM могут описать химическую реакцию, то LQM могут её смоделировать .

Генеральный директор SandboxAQ Джек Хидари заявил, что LQM превзойдут LLM в таких вертикалях, как фармацевтика, материаловедение, энергетика и финансы . Компания подчеркивает, что LQM не заменяют LLM, а дополняют их: LLM отвечают за взаимодействие с человеком, а LQM — за количественную точность .

Какие модели предлагаются?

SandboxAQ изначально предлагает два продукта LQM через Google Cloud Marketplace :

• AQCat (поиск материалов) — будет доступен первым
• AQPotency (открытие лекарств) — появится после AQCat

Оба продукта доступны через маркетплейс. SandboxAQ также сделала свои LQM доступными через ведущие LLM, чтобы исследователи могли обращаться к ним через привычные интерфейсы на естественном языке .

Что такое пакет Gemini for Science?

Gemini for Science — это не отдельная модель. Это набор экспериментальных инструментов ИИ, анонсированных Google на I/O 2026 (19–20 мая 2026 года), предназначенных для ускорения научного метода . Его лучше всего понимать как «оркестровочный слой» для научных исследований .

Gemini for Science объединяет три основные составляющие:

• Генерация гипотез — построена на Co-Scientist, команде ИИ-агентов, которые совместно генерируют, обсуждают и оценивают исследовательские гипотезы. Google в тот же день опубликовал подтверждающую статью в Nature .
• Вычислительные открытия — построены на AlphaEvolve и Empirical Research Assistance (ERA). Согласно опубликованным на момент запуска тестам, ERA превзошла прогностическую модель CDC по прогнозированию инфекционных заболеваний .
• Анализ литературы — построен на NotebookLM, обеспечивая автоматическое реферирование литературы и анализ исследований .

Кроме того, Gemini for Science включает Science Skills — отдельный слой в Google Antigravity, который подключается к более чем 30 базам данных в области наук о жизни .

Экспериментальные инструменты доступны через Google Labs по адресу labs.google/science, с постепенным предоставлением доступа, начиная с момента запуска .

Коммерческая логика партнерства

Для Google Cloud: LQM от SandboxAQ представляют собой новую высокоценную категорию рабочих нагрузок — научный и количественный ИИ — которая стимулирует потребление облачных ресурсов. Google Cloud получает дифференцированный корпоративный продукт в дополнение к своим универсальным моделям Gemini, позиционируя себя как поставщика инфраструктуры для «ИИ-нативных научных открытий» .

Для SandboxAQ: Google Cloud Marketplace обеспечивает немедленный доступ к огромной корпоративной клиентской базе Google, доверенному каналу выставления счетов и закупок, а также масштабируемой инфраструктуре — включая интеграцию с NVIDIA DGX Cloud на Google Cloud . SandboxAQ, выделившаяся из Alphabet и оцениваемая сейчас в $5 миллиардов, углубляет естественные коммерческие отношения .

Что означает размещение на маркетплейсе для научного ИИ

Это коммерческая веха для научного ИИ. Впервые специализированные Large Quantitative Models — категория, отличная от универсальных LLM, — становятся доступны через крупный облачный маркетплейс с корпоративными процедурами закупок, биллингом и безопасностью .

Это сигнализирует о том, что научный ИИ переходит из исследовательских лабораторий и индивидуальных развертываний в стандартизированную коммерчески доступную категорию продуктов, которые предприятия могут покупать «с полки». Генеральный директор SandboxAQ Джек Хидари заявил, что LQM превзойдут LLM в таких вертикалях, как фармацевтика, материаловедение, энергетика и финансы , а доступность на маркетплейсе — это инфраструктура, которая делает этот сдвиг реальным.

Ключевые выводы

• LQM обучаются на физике, химии и математике, а не на тексте, и оптимизируются для количественных прогнозов, а не для генерации языка.
• AQCat (материалы) и AQPotency (лекарства) — первые две модели LQM, доступные на Google Cloud Marketplace.
• Gemini for Science — это оркестровочный пакет, а не единая модель, объединяющий Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA и NotebookLM.
• Партнерство позиционирует Google Cloud как инфраструктурную основу для научного ИИ, одновременно предоставляя SandboxAQ корпоративный канал сбыта.
• Размещение на маркетплейсе — первый случай, когда специализированные LQM доступны через корпоративный канал закупок облачных услуг.