小赌注大未来：Pande的投资转型之路

从学术明星到投资巨擘

曾几何时，维杰·潘德(Vijay Pande)在学术圈的名气远大于投资圈。然而，大约十二年前，这一情况发生了戏剧性转变。当时，马克·安德森(Marc Andreessen)和本·霍洛维茨(Ben Horowitz)——这两位曾明确表示公司前五年将避开医疗保健和生命科学领域的创始人——突然改变了主意，认为这一领域值得投资，并将大权交予潘德。

彼时，潘德是斯坦福大学的化学教授，最为人熟知的工作是构建了Folding@home项目，这是一个分布式计算项目，将数百万家庭电脑转变为疾病研究的超级计算机。在接下来的十多年里，他将a16z的赌注发展成为一项管理近40亿美元的业务。

转向小规模投资

因此，当潘德在去年6月放弃一切，转而创办规模小得多的新公司时，这多少令人意外。事实上，他与长期投资者扎克·韦纳(Zach Werner)共同创立的新公司VZVC，围绕每年少数几笔集中投资而非数十笔交易构建，没有智能体，并且严重依赖AI进行日常运营。

为了深入了解潘德的这一重大转变，我们本周与他交流，探讨为何在当前市场环境下，他选择专注于少量集中投资而非分散精力，以及AI驱动的生物技术领域一个更有趣的难题：与文本不同，生物数据无法从互联网上抓取，导致几乎每家公司最终都构建了自己的隔离数据集。这对医学AI所承诺的所有进步意味着什么，以及谁才能真正获得这些技术的访问权限？

从发现科学到工程学

您曾表示生物学正在从”发现科学”转变为可以工程化的领域。这是什么意思？

在药物开发的许多方面，很大程度上都带有偶然性。我认为转变在于，AI和机器学习使计算机能够围绕极其复杂的事物形成自己的理解…试图确定您希望药物针对特定疾病攻击哪些靶点，能够制造这些药物，甚至现在还能帮助临床试验——这是过程中最昂贵的部分。

临床试验的现状

我以为临床试验正在变得更便宜，因为药物开发者使用更多合成数据，所以这些试验不需要那么多人参与。

我认为这很大程度上是一种愿景。

到达临床试验的成本和时间一直在减少，特别是在AI的帮助下，但一个试验仍可能花费数亿美元，这就是为什么药物非常昂贵。药物从第一次试验成功到第三次试验结束的概率仅为20%。如果十分之八的药物失败，而这些事情又花费数亿美元，摊销成本会变得非常高。它们失败的原因通常不是生物学家做错了什么；而是这些药物所基于的实验都是在小鼠等动物模型上进行的，最终，动物模型并不能很好地预测人体反应。AI模型不会完美，但它会比任何动物模型好得多，一旦它跨越了那个门槛，事情就变得真正令人兴奋了。

[那之后的阶段是]：这种药物对我来说是对的吗？

精准医疗的崛起

您是指个性化医疗…

这里的行话是所谓的精准医疗。如果您因非小毛病去看医生，他们必须猜测发生了什么，因为他们能了解的有限。然后他们会给您开一种药——如果这不起作用，他们会给您另一种药，再另一种药。这在癌症中发生，在许多其他领域也是如此。如果第一种药物就是正确的，我们所有人的情况都会好得多。通常，您的血液检测值是与人群平均值进行比较。但实际上，它们应该与：这个[结果]对您来说是否异常？我们在医学方面也开始做的[能力]是理解什么对个体是正确的。

AI与生物技术的融合

您说通往这个时刻的道路是缓慢而稳定的，还是最近才加速？

我认为这是许多不同因素[共同作用的结果]。例如，精准医学长期以来一直基于基因组学。但现实是，您的基因组就像您房子最初的蓝图，但您的房子现在与建造时的样子已经大不相同。所以现在人们可以在蛋白质组学等方面测量许多其他东西，这些对于理解疾病和您现在的身体状况要相关得多。在机器人测量方面也[有大量]自动化，这与AI自然地结合在一起，这两者确实配合得很好。

在过去十年中，生物AI和化学AI都稳步发展。生物学部分是：我们如何治疗这种疾病？然后化学部分是：我们如何提出一种药物来攻击那个特定的蛋白质？在过去的10年里，实际上已经有了非常重大的进展。