Anthropic Cloud Science aposta em um fluxo de trabalho, e não em um modelo novo, para conquistar cientistas

A Anthropic apresentou na terça-feira o CloudScience, um ambiente de trabalho de IA que oferece aos cientistas um ambiente para pesquisas computacionais, libertando-os do incômodo de alternar entre bancos de dados, pipelines e ferramentas.

Para ser claro, a Anthropic diz que CloudScience “não é um novo modelo de IA e nem um modelo mais capaz para a biologia. Ele roda nos mesmos modelos de nuvem que já estão disponíveis para todos hoje (incluindo Cloud Ops 4.8), sem acesso especial e sem git.

O Workbench baseia-se no lançamento do Cloud for Life Sciences da Anthropic em outubro de 2025, que essencialmente aprimorou o Cloud Chatbot com melhorias nas tarefas de ciências biológicas. CloudScience é um lugar dedicado a fazer exatamente isso.

O lançamento, anunciado terça-feira no AI for Science Brief, se enquadra no esforço mais amplo da Entropy para ser mais do que um fornecedor modelo e possuir ainda mais a camada operacional para setores específicos, da mesma forma que o CloudCode se tornou a camada operacional para o desenvolvimento de software. A Anthropic está cada vez mais apostando seu crescimento em produtos verticais em nível de fluxo de trabalho e não apenas na capacidade bruta do modelo (que pode ser a forma como ela compete com concorrentes e preços).

Funciona assim: O principal assistente de IA atua como gerente de projeto para os cientistas. Ele está conectado a mais de 60 bancos de dados científicos e vem com kits de ferramentas pré-construídos para áreas específicas, como genômica, estrutura de proteínas e química. Esse assistente pode então criar subassistentes para ajudar a distribuir o trabalho, como atribuir tarefas a especialistas líderes do projeto ou atribuir trabalho a um assistente “especialista” personalizado que o usuário criou para sua própria pesquisa. Uma IA de verificação de fatos separada verifica novamente as referências e os cálculos antes de publicar qualquer coisa.

Esta etapa de verificação de fatos é importante, pois muitos artigos assistidos por IA acabam em artigos com referências falsas e estatísticas não verificáveis. Dito isto, ainda é o mesmo modelo básico que verifica a si mesmo, e não uma fonte independente de verdade.

A Cloud Science tem outras maneiras de garantir a reprodutibilidade, diz a Anthropic. Por exemplo, o Workbench pode gerar figuras como estruturas de proteínas 3D e reações químicas juntamente com o código que as gerou. Cada figura inclui “o código exato e o ambiente que a gerou, uma explicação em linguagem simples de como foi criada e um histórico completo de mensagens”, segundo a empresa. Esse processo também economiza tempo dos cientistas, permitindo que editem dados em linguagem simples, incentivando os agentes a editar seu código original.

Outra maneira pela qual a Cloud Science pode economizar o tempo dos cientistas é executando a configuração da infraestrutura do próprio laboratório em vez de enviar dados aos servidores da Anthropic.

Os primeiros adotantes dizem que já estão fazendo isso. O neurocientista do Allen Institute, Jerome Lecock, usou a ferramenta para construir um pipeline de revisão computacional multiagente. O grupo de Stephen Francis no Centro de Tumor Cerebral da UCSF confiou na ciência da nuvem para acelerar a análise abrangente da linha germinativa do glioma muito mais rápido do que o necessário anteriormente, com resultados verificados de forma independente.

O lançamento do Cloud Science ocorre meses depois que a OpenAI abordou o mesmo problema de um ângulo diferente. Em abril, a OpenAI lançou o GPT-Rosalind, um modelo único e bem preparado para o raciocínio biológico.

A diferença entre as duas abordagens não se trata apenas de saber se um modelo específico é necessário – mas também de quem obtém acesso e com que rapidez. Rosalind foi lançada como uma prévia da pesquisa limitada a clientes empresariais qualificados nos EUA, posicionada atrás da Análise de Elegibilidade e Segurança. Parceiros como Amgen, Allen Institute, Moderna, Thermo Fisher e Novo Nordisk receberam acesso antecipado.

E há o DeepMind do Google, que joga um jogo completamente diferente. Na verdade, o DeepMind possui modelos científicos básicos como AlphaFold e AlphaGenome, que os outros dois só podem chamar de ferramentas. A Plataforma Gemini para Ciência também reúne mais de 30 bancos de dados de ciências biológicas em um conjunto de habilidades.

O efeito líquido é que três estratégias de distribuição muito diferentes estão agora a competir pelo mesmo mercado de investigação científica: a Anthropic alargando-se com amplo acesso participativo, a OpenAI estreita e fechada à empresa, e a Google apoiando-se em modelos proprietários que mais ninguém possui. O modo como isso se desenrola pode ser um sinal precoce de como os fornecedores de IA competirão em outros setores especializados, como direito, finanças e engenharia, no futuro.

CloudScience está disponível em versão beta para todos no Pro, Max, Team e Enterprise. A Anthropic também nomeou a Novo Nordisk e o Allen Institute como estudos de caso de clientes, sugerindo que as organizações farmacêuticas já estão trabalhando com vários fornecedores de IA.

A Anthropic apoiará até 50 projetos Cloud Science, fornecendo até US$ 30.000 em créditos: “Estamos em busca de projetos de pós-doutorado e pós-graduação com foco principal nas áreas de pesquisa biomédica, explorando domínios e limites da ciência.