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本文資訊以2026年7月為準，產品仍在beta測試階段，細節可能隨時間調整。
科技圈最近討論度最高的，大概就是 Anthropic 剛在發布會上拿出來的 Claude Science。這東西簡單來說就是幫科學家量身打造的 AI 工作台，不過最讓人意外的不是工具本身，而是這家 AI 巨頭居然宣布要自己啟動內部新藥發現計畫，準備跳下去做新藥研發。以前大家總覺得 AI 公司就是賣模型、提供工具，現在看來角色定位正在發生很大的轉變。畢竟新藥研發是個高風險、高成本，隨便都要熬個十年的硬工夫。這對生命科學研究人員或是一般的 AI 觀察者來說，絕對不只是多了新產品可以選，而是整條賽道的玩法都變了。這就來把 Claude Science 實際在做什麼、背後的策略邏輯想通，同時整理出研究團隊現在就能跟上的測試方向。
Claude Science 核心功能是什麼？把軟體開發邏輯搬進生物實驗室
Claude Science並不是一個新模型──Anthropic明確聲明，它運行的就是現在人人都能使用的Claude模型（包括Claude Opus 4.8），沒有特殊權限，也沒有額外閘門。真正新的，是專為科學計算工作量離真設計的「工作環境」。
串接超過 60 個科學資料庫，打造不需要切換平台的統一研究環境
Claude Science連接超過60個科學資料庫，預裝基因體學、蛋白質科學、結構生物學與化學信息學等多項工具包，同時內建PubMed、Jupyter、R等常用分析工具，讓研究人員不需要在不同平台間不斷切換。應用可在Linux、macOS本地執行，也可連接遠端機器或高性能運算資源（HPC）。這套環境建基於2025年10月推出的Claude for Life Sciences，但目前的差別在於後者只是聊天機器人的工具化升級，Claude Science則是一個完整的專屬工作環境。
拆解三層代理人設計：主代理人交辦任務與專屬審核代理人即時除錯
Claude Science採用分層的代理人設計：一個主代理人負責統籌整個專案，可以自行派出專門子代理人分頭工作，或將任務交給研究人員自行建立的自訂代理人。在任何產出發布前，還有一個專屬的審核代理人（reviewer agent）獨立審查引用與計算，在發布之前拓出並修正錯誤。這種「執行層」而非「模型層」的產品定位，跟Claude Code在軟體開發領域扮演的角色非常接近。
Anthropic 為什麼要自己研發新藥？從賣工具到直接入局的前臨床策略
除了發布Claude Science，Anthropic同時宣布將啟動內部前臨床新藥發現計畫，專注於傳統製藥產業不願意碰的「neglected diseases（被忽略疾病）」，包括部分罕見疾病。
「Neglected diseases」策略：別人不做的市場
這些疾病商業值低，傳統藥廠治療群小、回收期長，若循著現行新藥開發流程的資本邏輯衡量，很難納入企業的優先項目。Anthropic選擇從這個區塊入手，既能避開與現有大藥廠的直接商業競爭，也合乎其倡議式企業的爭議。
產業背後的邏輯：不下海就造不出好工具
Anthropic生命科學部門負責人Eric Kauderer-Abrams在發布會上講的一段話經常被Reuters、CNBC引用：若不實際從事前臨床工作，就難以真正想清楚科學家需要什麼。這跟Anthropic從Claude Code學到的道理一樣：若本身不寫程式碼、不做軟體工程，就很難把Claude Code打造得夠好用。同樣的邏輯搬到生命科學領域：若不自己做前臨床研發，就難以真正把Claude Science打磨成產業實用工具。
與OpenAI相比：同樣都在押注生命科學
Anthropic之前已與Bristol-Myers Squibb（BMS）合作，自2026年5月起讓BMS超過3萬名員工使用Claude。相對地，OpenAI則與Novo Nordisk、Eli Lilly、Moderna、Sanofi等多家藥廠建立合作，將AI整合進新藥發現與發展流程。兩家公司的共同點是都在押注生命科學這個領域，但Anthropic選擇自己交出前臨床成果、直接入局發現，而不只是靠合作含重洽談。
生醫研究團隊的實際使用案例：從 Manifold Bio 到 UCSF 的數據流簡化
幾個已公開的實際使用案例，可以看出Claude Science目前真正被拿來做什麼。
生物新藥公司Manifold Bio專門設計「組織對接型」藥物──讓藥物只作用於特定器官或細胞類型，避免影響體內其他部位。該團隊同時測試數百群靶點與數百萬種候選分子在體內的分布情況，並利用Claude Science協助提名新實驗的靶點。UCSF腦腫瘤中心的流行病學學者Stephen Francis，則將它用在研究神經膠質瘤（glioma）的基因規律上，探討數千個小效果生殖線基因變體如何共同影響疾病風險。這些案例的共同點是：研究人員不再需要自己在十幾個工具間搭接資料，而能把時間花在假設本身。
為了鼓勵研究人員早期使用，Anthropic提供高達三萬美元信用額度的補助金，面向高達五十個符合資格的Claude Science專案。
研究團隊如何驗證 Claude Science？確認研究任務與申請補助金的具體步驟
- 先確認自己的研究任務能不能套上。
Claude Science目前都是在beta階段，適合先確認Anthropic列出的工具包（基因離學、蛋白質科學、化學信息學等）是否確實嗆合團隊目前的研究流程，而不是盲目套用在不適用的場景。 - 申請Credit補助金，從小規模專案入手。
這批高達三萬元的信用額度適合免註城式地測試單一分析任務，例如小型基因離學分析或文獻追獲，而不是一下子把整個專案搭上。 - 納入審核代理人的查核結果作為工作流程的一部分，不直接拿來就用。
Claude Science內建的審核代理人會獨立審查引用與計算，但這不代表可以跳過實驗室本身的驗證流程，將AI產出的分析當作初步線索，完整驗證仍交回人類審查。
Claude Science 這一大步，直接把軟體開發的那套經驗搬進了生命科學領域，也讓工具提供商變成直接入局的參與者。雖然新藥研發的周期和失敗率比寫程式複雜太多，但看著這些數據庫和代理人慢慢串在一起，確實給了研究人員一種新的實驗節奏。這不代表明天就能憑空做出一顆新藥，或是原本卡住的研究會瞬間一帆風順，不過至少那些需要耗在十幾個工具之間來回搬運資料的零碎時間，現在好像有機會可以少掉一些，讓人能把心思留給最核心的科學假設。
常見FAQ
Q：Claude Science是一個新的AI模型嗎？
不是。Claude Science運行的是現有的Claude模型（包括Claude Opus 4.8），本質上是一個這套模型的專屬工作環境，連接超過60個科學資料庫與工具。
Q：Anthropic為什麼要自己發展新藥？
Anthropic表示，若不實際參與前臨床發現，就難以真正把Claude Science打磨成對產業有用的工具，這跟公司先前從自己寫程式碼才打造出Claude Code的邏輯一樣。發現專案專注於傳統藥廠往往忽略的疾病。
Q：Claude Science跟Claude Code有什麼關係？
兩者產品邏輯相似：Claude Code把AI代理人搬進軟體工程師的工作流程，Claude Science則把同樣的代理人邏輯搬進科學家的實驗室工作流。
Q：Claude Science目前能官方使用嗎？
目前尚在beta測試階段，Anthropic提供高達三萬美元的Credit補助金給高達五十個符合資格的專案，鼓勵研究團隊早期使用。
Q：Claude Science跟OpenAI在生命科學的布局有什麼不同？
OpenAI採取與Novo Nordisk、Eli Lilly等藥廠合作的模式；Anthropic除了與BMS合作，還選擇自己啟動前臨床發現計畫，直接入局新藥發現。