“你有一把能够挖出金子的铲子，肯定不会先给别人用”｜对谈开物纪陆子恒：用AI发明新材料

🚥 本周十字路口的嘉宾是开物纪创始人陆子恒。**他们刚成立就拿到数亿元的种子轮融资，投资方阵容强大**：Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。

**开物纪的使命是用 AI 更快发现并验证能够“改变人类命运”的新材料，并让它们从实验室走向可量产、可商用。**

子恒会和我们介绍：当我们讨论 AI 发明材料时，AI 究竟在“发明”什么，瓶颈在哪里，商业化又将如何展开。

子恒也在中关村学院带 PhD，我们聊到了 AI 时代的学习和人才：在工具与范式都快速变化的今天，应该如何学习？读 PhD 还有必要吗？又该如何判断自己适合走学术路线，还是去产业一线？

**最后，虽然这一期聚焦 AI for materials，但它对所有想把 AI 用在垂直行业的人都有启发：**从如何定义问题、积累高质量数据，到如何把 AI 大模型的能力嵌入业务流程，形成可持续的交付与商业闭环，这些方法论都能迁移到其他行业。

**更进一步说，几乎每个 AI+垂直行业都会遇到同一个问题：**当你终于造出一把能挖出金子的“铲子”（模型与能力）时，是把它交到别人手里，还是选择自己下场去挖？

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📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 **00:00:43 快问快答**

• 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍开物纪、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

🟢 **00:02:44 一块材料，能值多少钱**

从硅谷为什么叫 Silicon Valley，到一个日本团队发现的粉末材料撑起了整个固态电池产业。

• 材料的本质，其实是一个"往白纸上放原子的游戏"。
• 历史上最赚钱的材料 IP，往往集中在极少数人手上——Goodenough 一个人做了锂电里大半的核心材料。开物纪想用 AI 批量造出这样的人。
• 发现一个材料，然后呢？它是怎么变成钱的？

🟢 **00:08:10 材料界的 Flagship Pioneering**

他对标的既不是陶氏，也不是巴斯夫，而是孵化出 Moderna 的那家基金。

• "如果真的能挖出金子，我肯定不会先把铲子给别人用。"
• 两类目标同时在跑：一类是"要发财的"，一类是"要 show muscle 的"——具体是哪两类？
• 为什么他认为，这个行业现在需要的是有人先从头打到尾走出一个范例？

🟢 **00:14:12 那一天，大家吃完饭随手测了一下**

一个震撼了所有人、但没有任何人当面说出口的瞬间——成了开物纪出发的原点。

• 为什么这帮科学家没有声张？子恒怎么形容他们的？
• 他们看到的那个能力跃升，和 GPT 3.5 之间有什么关系？
• DALL-E 的出现，跟材料模型的技术路线选择，有什么意想不到的关联？

🟢 **00:19:12 差异化？现在还没到竞争那一步**

• "今天大家不应该把用 AI 做出来一个好材料当成一个竞争。"——他为什么这么说？
• 他认为这个领域真正的壁垒，不在模型，不在算力，而在一件很难被复制的事情。
• 美国那几家对标公司——Periodic Labs、Project Prometheus、CuspAI——和开物纪的路线，到底哪里不一样？

🟢 **00:22:49 克级、公斤级，然后呢**

AI 不是要搜遍整个宇宙，只要有一个能卖钱就行。

• 从 AI 给出候选材料，到客户愿意在自己产线上验证——中间到底要走几步？
• 他说这整件事是"暴力美学"——为什么从 AlphaFold 到 LLM 到具身，走的都是这条路？
• AI 在这条管线里，最大的价值究竟是在哪一步？

🟢 **00:27:43 开了三张 offer，手都在抖**

• 钱主要花在哪里？实验室？算力？还是人？答案可能颠覆直觉。
• 他为什么说商业反馈不是对研究的妥协，反而是研究的加速器？
• DeepSeek 和具身机器人的崛起，能给 AI for Science 什么启示？

🟢 **00:35:33 面试的时候，我现在不知道该问什么了**

知识性问题，GPT 全都能答，而且知识面比我强。

• 他学生成式模型，是怎么学的？一篇论文都没看过。
• 他说未来五年内，有两类能力会变得非常不值钱——是哪两类？
• Taste、Vision、主动性——在 AI 时代，他给这三件事排的优先级是什么？

🟢 **00:47:38 给 10 年后的自己：还折腾得动吗**

• 从本科目标"月薪 3,000"，到剑桥，到微软，到创业——每次转变背后，是什么驱动了他？
• 为什么这么多年在外漂泊，他几乎从来不想家？他的解释出乎意料。
• PhD 到底值不值得读？他的答案简洁到有点狠。

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