据雷峰网报道，前OpenAI首席产品官Kevin Weil正在为新创业项目筹集资金。该项目定位为“为AI模型收集科学数据”的平台，目前尚未公开产品，公司名称也未确定，但估值已喊到7.5亿美元，计划募资1.5亿美元。Kevin Weil曾任职Meta和Twitter，今年早些时候离开OpenAI。他曾公开表示，“2026将是AI与科学的一年，就像2025是AI与软件工程的一年。”
Kevin Weil在OpenAI的最后一个重要作品是Prism，这是一个将前沿大模型嵌入科学家工作流的工作空间，被视作OpenAI“AI for Science”战略的首次产品化。不过，使用者反馈显示，Prism主要解决了“科学表达”的效率问题，如排版、引用管理，而在实验设计、假设验证、数据洞察等“科学发现”环节存在感不强。有分析认为，这背后可能是大厂的结构性瓶颈：OpenAI资源集中在通用大模型迭代上，科学数据供给体系难以排到第一优先级。
与Prism“AI服务科学家”的逻辑不同，Kevin Weil新公司让科学家成为数据源、AI成为消费者。这或源于他摸到了AI4S的上游瓶颈：科学数据散落在实验室笔记、Excel表格和私有数据库中，格式混乱、互不流通，无法被模型训练利用。有评论将新公司比作“科学数据领域的AWS”，但也有质疑认为，科学数据高度领域特定、受知识产权保护，跨领域数据整合难度可能被低估。
近期，AI4S赛道正在从概念热词进入产业链分层阶段。数据层、模型层、应用层均出现代表玩家。Kevin Weil新公司处于数据层；前谷歌科学家Jeff Dean创办的Discovery Loop处于模型层，目标让AI自动化科学研究全过程；由前OpenAI研究员和前Google DeepMind研究员创立的Periodic Labs处于应用层，做“AI科学家+自动化实验室”，投资方包括a16z、贝索斯等。三者互为上下游关系。
Kevin Weil新公司的7.5亿美元估值被认为与赛道升温、人才溢价和数据层想象空间有关。但科学数据与互联网数据不同，数据本身不等于知识，若模型层和应用层没有突破，数据层可能沦为“管道工”。实验室数据孤岛能否打通，是资本市场可能低估的难题。雷峰网表示将持续跟踪。