Das Wichtigste in Kürze
Claude Science ist Anthropics neue KI-Werkbench für Wissenschaftler, seit dem 30. Juni 2026 in der Beta-Phase verfügbar — kein neues Modell, sondern eine Workflow-Ebene auf Basis der bestehenden Claude-Modelle.
Das Tool bündelt über 60 wissenschaftliche Datenbanken, Coding-Tools und Rechenleistung in einem einzigen Arbeitsbereich, sodass Forschende von der Literaturrecherche bis zur publikationsreifen Abbildung nicht mehr zwischen Anwendungen wechseln müssen.
Jedes Ergebnis erhält eine nachvollziehbare Historie — Code, Rechenumgebung und Konversation, die zu diesem Ergebnis geführt haben — damit sich Resultate prüfen und reproduzieren lassen.
Der Zugang befindet sich in der Beta-Phase für Claude Pro-, Max-, Team- und Enterprise-Abonnenten unter macOS und Linux, mit vergünstigten Konditionen für akademische und gemeinnützige Labore.
Anthropic positioniert das Tool neben Claude Code als eines seiner wichtigsten vertikalen Produkte — Teil einer Life-Sciences-Strategie, die das Unternehmen seit Oktober 2025 aufbaut.
Anthropic hat 2025 vor allem Coding-Agenten entwickelt. 2026 überträgt das Unternehmen denselben Ansatz auf den Laborbereich. Claude Science wurde am 30. Juni 2026 auf einer Veranstaltung für Pharma-Führungskräfte, Biotech-Gründer und Forschende vorgestellt und soll für die wissenschaftliche Forschung das leisten, was Claude bereits für die Softwareentwicklung leistet: einen fragmentierten, werkzeugreichen Arbeitsablauf übernehmen und einen KI-Agenten in dessen Zentrum stellen. Dieser Beitrag zeigt, was die Werkbench tatsächlich kann, worauf sie aufbaut, wer sie bereits nutzt, und worauf man vor dem produktiven Einsatz achten sollte.
Was ist Claude Science?
Claude Science ist laut Anthropics eigener Ankündigung eine KI-Werkbench, die Wissenschaftlern helfen soll, Forschung zu straffen, Daten zu analysieren und komplexe Rechen-Workflows zu verwalten. Das Tool kombiniert Datenbanken, Coding-Tools, Rechenleistung und Forschungs-Workflows in einem einzigen Arbeitsbereich, mit dem Ziel, dass Forschende Literatur analysieren, Analysen durchführen, Abbildungen und Manuskripte erstellen und jedes Ergebnis bis zum zugrunde liegenden Code und der Rechenumgebung zurückverfolgen können.
Anthropic betont ausdrücklich, dass es sich um ein Workflow-Produkt handelt, nicht um ein neues Spitzenmodell — es läuft auf der bestehenden Claude-Modellfamilie, koordiniert durch einen generalistischen Agenten statt eines eigens für die Wissenschaft trainierten Modells. Eric Kauderer-Abrams, Anthropics Leiter für Life Sciences, sagte gegenüber MIT Technology Review, das Unternehmen sehe das Produkt auf derselben Stufe wie Claude Code und den Kollaborations-Agenten Claude Cowork — intern werde es als einer der bedeutendsten Produktstarts des Jahres behandelt, nicht als Nischenwerkzeug für die Forschung.
Im Inneren der Werkbench: Was sie tatsächlich leistet
Öffnet ein Forscher eine Sitzung, interagiert er zunächst mit einem generalistischen Koordinationsagenten, der Zugriff auf mehr als 60 vorkonfigurierte Skills und Konnektoren hat — von Genomik über Einzelzell-Analyse und Proteomik bis hin zu struktureller Biologie und Cheminformatik. Berichten zufolge zählen dazu Datenbanken wie UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL und ClinVar — genau die Ressourcen, zwischen denen Wissenschaftler heute manuell zwischen Browser-Tabs, Terminals und Notebook-Umgebungen wie Jupyter oder R wechseln.
Der Koordinationsagent kann zudem spezialisierte Agenten für anspruchsvollere Life-Sciences-Aufgaben hinzuziehen. Anthropic hat dafür mit Nvidia kooperiert, um Skills aus dem BioNeMo Agent Toolkit einzubinden — damit erhält die Werkbench Zugriff auf Modelle wie Evo 2, Boltz-2 und OpenFold3, ohne dass Anthropic diese Fachexpertise selbst nachbauen musste. Wie das Unternehmen es formuliert: "Die spezialisierte Wissenschaft bleibt bei den Partnern, die sie entwickelt haben."
Das Tool ist zudem "artifact-first" ausgelegt: Es kann wissenschaftliche Ausgaben nativ darstellen, darunter 3D-Proteinstrukturen, Genom-Browser-Tracks und chemische Strukturformeln, statt sie nur als generische Bildanhänge zu behandeln.
Reproduzierbarkeit ist das eigentliche Verkaufsargument
Das Feature, auf das Anthropic am stärksten setzt, ist die Nachvollziehbarkeit. Jede Abbildung oder Tabelle, die die Werkbench erzeugt, erhält den exakten Code und die Rechenumgebung, mit der sie entstanden ist, dazu eine allgemeinverständliche Erklärung der einzelnen Schritte und den vollständigen Konversationsverlauf. In der Praxis bedeutet das: Ein Forscher kann in natürlicher Sprache verlangen, Gitterlinien zu entfernen oder auf eine logarithmische Achse umzustellen, und trotzdem Monate später exakt rekonstruieren, wie die finale Version zustande kam — Gutachter und Kollaborateure können an jedem Punkt dieser Historie nachvollziehen, iterieren, zurücksetzen oder verzweigen.
Das steht bewusst im Kontrast dazu, wie ein Großteil des explorativen Forschungscodes heute tatsächlich entsteht: schnell, in einem Notebook, ohne echte Aufzeichnung, welche Version welches Skripts welche Abbildung erzeugt hat. Das Design macht diese Prüfspur zum Standard, statt sie den Forschenden separat überlassen zu müssen.
Wo die Werkbench tatsächlich läuft
Die Werkbench ist so konzipiert, dass sie auf Infrastruktur läuft, die das Labor bereits selbst kontrolliert — lokal auf dem eigenen macOS- oder Linux-Rechner eines Forschers, oder per SSH-Fernzugriff auf den eigenen HPC-Cluster oder ein On-Demand-Rechenkonto des Labors. Größere Aufträge plant der Koordinationsagent und übergibt sie dann an diese bestehende Infrastruktur; an Claude selbst wird jeweils nur der für den einzelnen Analyseschritt nötige Kontext gesendet. Für Labore mit sensiblen Daten — Patientenakten, unveröffentlichte Ergebnisse, proprietäre Verbindungen — ist das eine bedeutsame Designentscheidung, da der Großteil der Daten auf Infrastruktur verbleibt, die die Institution bereits kontrolliert, statt vollständig in eine gehostete Umgebung wandern zu müssen.
Zugang, Preise und das Forschungsförderprogramm
Claude Science befindet sich aktuell in der Beta-Phase und steht jedem Nutzer mit Claude Pro-, Max-, Team- oder Enterprise-Abo unter macOS und Linux zur Verfügung — bei Team- und Enterprise-Konten muss ein Administrator die Funktion zunächst aktivieren. Anthropic bietet zudem vergünstigte Team-Tarife speziell für akademische und gemeinnützige Forschungslabore an, zusätzlich zu den regulären Claude-Preismodellen.
Zum Launch kündigte Anthropic an, bis zu 50 Forschungsprojekte mit jeweils bis zu 30.000 US-Dollar an Modell-Guthaben zu fördern, wobei Modal zusätzlich 2.000 US-Dollar an Rechen-Guthaben pro angenommenem Projekt beisteuert. Dieses Förderfenster ist bereits geschlossen — Bewerbungen waren bis zum 15. Juli 2026 fällig, angenommene Projekte wurden bis zum 31. Juli benachrichtigt, und der Förderzeitraum läuft vom 1. September bis zum 1. Dezember 2026. Es lohnt sich also, direkt bei Anthropic nachzuprüfen, ob inzwischen eine weitere Förderrunde angekündigt wurde.
Wer das Tool bereits einsetzt
Zu den in der Berichterstattung genannten frühen Zugangspartnern zählen das Allen Institute, wo Neurowissenschaftler das Tool berichtenswert genutzt haben, um Literatur-Reviews zu verkürzen, sowie Manifold Bio, das es für das Screening von Wirkstoff-Zielstrukturen einsetzt. Eine Epidemiologin der UCSF wurde mit der Aussage zitiert, eine Gliom-Analyse-Pipeline habe etwa ein Zehntel der Zeit eines konventionellen Ansatzes benötigt. Solche frühen, anbieternahen Fallstudien sollten als Hinweis, nicht als Garantie für vergleichbare Ergebnisse bei der eigenen Arbeitslast verstanden werden — die ehrliche Einschätzung lautet: Das Tool wirkt für computational biologists, die nicht in erster Linie Softwareentwickler sind, tatsächlich nützlich — eine reale und bislang unterversorgte Zielgruppe —, aber eine unabhängige Prüfung der Ausgabequalität über verschiedene Disziplinen hinweg steht noch aus.
Warum Anthropic das jetzt aufbaut
Es ist nicht Anthropics erster Schritt in die wissenschaftliche Forschung. Bereits im Oktober 2025 veröffentlichte das Unternehmen unter dem Namen "Claude for Life Sciences" eine schlankere Reihe von Plug-ins, die Claude Zugriff auf wissenschaftliche Software und Datenbanken gaben, allerdings ohne eigenständiges Produkt. Das Produkt ist der vollwertige Nachfolger dieses Ansatzes und erscheint parallel zu Berichten, wonach Anthropic John Jumper — Nobelpreisträger und Mitentwickler von AlphaFold — von Google DeepMind abgeworben hat, was die meisten Beobachter als Signal für den Ernst der wissenschaftlichen Ambitionen des Unternehmens werteten.
Anthropic erklärte zudem, die Werkbench intern nutzen zu wollen, um eigene Forschung zu Behandlungen für seltene, vernachlässigte Krankheiten voranzutreiben — das Produkt wird damit nicht nur verkauft, sondern auch als Werkzeug positioniert, auf das das Unternehmen die eigene Forschungsagenda setzt. Der Launch fällt zudem in eine Phase, in der Anthropic Berichten zufolge einen möglichen Börsengang vorbereitet — eine belastbare neue Einnahmequelle in Life Sciences und Pharma ist neben der erklärten wissenschaftlichen Mission auch eine nachvollziehbare geschäftliche Überlegung.
Das Wettbewerbsumfeld
Das Produkt existiert nicht im luftleeren Raum. Anthropic ist eines von mehreren großen KI-Labors, die mit agentischen Tools um wissenschaftliche und pharmazeutische Forschungsnutzer werben, und die Berichterstattung zum Launch ordnet ihn überwiegend so ein, dass Anthropic sich damit Boden in diesem Wettlauf sichert, statt als Erster dort angekommen zu sein. Angesichts des Tempos in diesem Bereich sollte jeder konkrete Wettbewerbsvergleich als Momentaufnahme und nicht als endgültige Rangfolge verstanden werden — es lohnt sich, aktuelle Angebote direkt zu prüfen, bevor man annimmt, dass dieses Tool die einzige ernstzunehmende Option für einen bestimmten Workflow ist.
Häufig gestellte Fragen
Ist Claude Science ein neues KI-Modell?
Nein. Anthropic hat ausdrücklich klargestellt, dass es sich nicht um ein neues Spitzenmodell handelt — es ist ein Workflow-Produkt auf Basis der bestehenden Claude-Modelle, koordiniert von einem generalistischen Agenten mit Zugriff auf spezialisierte Skills, Konnektoren und Modelle von Drittanbietern aus dem Life-Sciences-Bereich.
Wer kann das Tool aktuell nutzen?
Es befindet sich in der Beta-Phase für Claude Pro-, Max-, Team- und Enterprise-Abonnenten unter macOS und Linux. Bei Team- und Enterprise-Konten muss ein Administrator die Funktion aktivieren. Akademische und gemeinnützige Forschungslabore erhalten vergünstigte Team-Tarife.
Sendet das Tool meine Daten an Anthropics Server?
Es ist so konzipiert, dass es auf Infrastruktur läuft, die das Labor selbst kontrolliert — lokal oder über die eigene Remote-/HPC-Umgebung —, und sendet an Claude nur den für den jeweiligen Analyseschritt notwendigen Kontext. Das ist ein deutlich anderes Datenexpositionsprofil als bei einem vollständig gehosteten Tool, dennoch sollten Institutionen mit regulierten oder sensiblen Daten die Details gegen ihre eigenen Data-Governance-Anforderungen prüfen, bevor sie das Tool einsetzen.
Für welche Art von Forschung eignet sich Claude Science besonders?
Öffentliche Berichterstattung und frühe Fallstudien deuten auf computergestützte Biologie, Genomik, Proteomik, strukturelle Biologie und Cheminformatik hin — passend zu den mehr als 60 vorkonfigurierten Konnektoren. Positioniert ist das Tool vor allem für Forschende, die anspruchsvolle Rechenarbeit leisten müssen, ohne in erster Linie Softwareentwickler zu sein.
Läuft das Forschungsförderprogramm noch?
Nach aktuellem Stand nicht mehr. Die Bewerbungsfrist für die erste Runde (bis zu 30.000 US-Dollar Modell-Guthaben pro Projekt, plus 2.000 US-Dollar Rechen-Guthaben von Modal) endete am 15. Juli 2026, der geförderte Projektzeitraum läuft bis zum 1. Dezember 2026. Auf Anthropics Website lässt sich prüfen, ob inzwischen eine weitere Runde angekündigt wurde.
Wenn Ihr Team Claude Science oder agentische KI-Tools für die Forschung allgemein evaluiert und eine zweite Einschätzung dazu sucht, wie das Tool in den eigenen Workflow passt, sprechen Sie mit unserem Team über eine gezielte KI-Integrationsprüfung.