SandboxAQ 大型定量模型登陆 Google Cloud 市场：科学 AI 进入商用快车道

优化目标。 LLM 优化的是语言理解和生成能力——预测句子中的下一个词或总结文档。LQM 优化的是 具体的定量目标，例如预测材料属性、化学行为或金融风险指标 。

输出结果。 LLM 生成文本、摘要和对话。LQM 生成的是 根植于物理现实的预测、仿真和工程见解 。正如 SandboxAQ 所解释的：LLM 可以描述一个化学反应，而 LQM 可以模拟它 。

SandboxAQ 首席执行官 Jack Hidary 曾表示，在制药、材料、能源和金融等垂直领域，LQM 将超越 LLM 。公司强调，LQM 并非要取代 LLM，而是与之互补——LLM 处理人机交互，LQM 负责定量精算 。

首批上线哪些模型？

SandboxAQ 将通过 Google Cloud Marketplace 推出两款 LQM 产品 ：

• AQCat（材料发现）——率先 上线
• AQPotency（药物发现）——紧随其后

两款产品均可通过市场获取。此外，SandboxAQ 已使其 LQM 可通过主流 LLM 访问，因此研究人员可以通过他们熟悉的自然语言界面进行查询 。

什么是 Gemini for Science 套件？

Gemini for Science 并非单一模型。 它是 Google 在 I/O 2026（2026 年 5 月 19-20 日）上发布的一套实验性 AI 工具，旨在加速科学方法 。更准确地说，它是科学研究的“编排层” 。

Gemini for Science 包含三大核心支柱：

• 假设生成 —— 基于 Co-Scientist，由一组 AI 代理协作生成、辩论和评估研究假设。Google 在同一天发表的 Nature 论文验证了该方法 。
• 计算发现 —— 基于 AlphaEvolve 和实证研究助手（ERA）。据称，ERA 在发布时的基准测试中击败了美国疾病控制与预防中心（CDC）的传染病预测模型 。
• 文献洞察 —— 基于 NotebookLM，提供自动化的文献摘要和研究分析 。

此外，Gemini for Science 还包括 Science Skills，这是 Google Antigravity 中的一个独立层级，可连接超过 30 个生命科学数据库 。

这些实验性工具可通过 labs.google/science 访问，从发布时开始逐步开放权限 。

合作背后的商业逻辑

对 Google Cloud 而言： SandboxAQ 的 LQM 代表了一个全新的高价值工作负载类别——科学和定量 AI——这将推动云资源消耗。Google Cloud 获得了一款差异化的企业级产品，与通用的 Gemini 模型互补，从而将自己定位为“AI 原生科学发现”的基础设施提供商 。

对 SandboxAQ 而言： Google Cloud Marketplace 提供了接触 Google 庞大企业客户群、可信赖的计费和采购渠道以及可扩展的基础设施的捷径——包括与 NVIDIA DGX Cloud on Google Cloud 的集成 。SandboxAQ 作为 Alphabet 的衍生公司，目前估值已达 50 亿美元，此次合作深化了这一天然的商业关系 。

市场上架对科学 AI 意味着什么

这是一个 商业里程碑。专用的大型定量模型——一个与通用 LLM 截然不同的类别——首次通过主流云市场提供，并支持企业级采购、计费和安全 。

它标志着科学 AI 正从研究实验室和定制化部署，转向 标准化、可商用的产品类别，企业可以直接购买。SandboxAQ CEO Jack Hidary 曾表示，在制药、材料、能源和金融等垂直领域，LQM 将超越 LLM ，而市场上架正是让这一转变成为现实的基础设施。

核心要点

• LQM 基于物理、化学和数学进行训练，而非文本，其优化目标是定量预测，而非语言生成。
• AQCat（材料）和 AQPotency（药物）是首批登陆 Google Cloud Marketplace 的两款 LQM 模型。
• Gemini for Science 是一套编排套件，而非单一模型，整合了 Co-Scientist、AlphaEvolve、ERA 和 NotebookLM。
• 该合作使 Google Cloud 成为科学 AI 的基础设施支柱，同时为 SandboxAQ 提供企业级分销渠道。
• 此次市场上架标志着专门化 LQM 首次通过企业云采购渠道进行销售。