智通財經APP獲悉，六個月前成立的人工智能藥物研發初創公司Chai Discovery已經從全球頂級風險投資公司Thrive Capital，以及大名鼎鼎的AI領域領導者OpenAI籌集接近3000萬美元，計劃將這筆資金用於人工智能大模型與生物醫藥研發全面結合。Thrive Capital與OpenAI領銜的這一筆投資意味着“AI+醫療”浪潮再度掀起巨浪，此前已有多家人工智能藥物研發領域的初創公司公佈突破性的AI大模型進展並且獲得多家風投巨頭鼎力支持，意味着全球資本以及科技公司們非常看好人工智能全面融入醫療領域，有望大幅縮減產品創新週期以及全面加快現代醫學進展。
據瞭解，Chai Discovery開發出了獨家的前沿人工智能基礎大模型，可以預測生化分子的結構，並重新編程它們之間的相互作用，這一過程是開發新藥物的核心技術環節。“我們想借助AI把生物醫學從科學轉變成爲工程學，”該初創公司的聯合創始人兼首席執行官約書亞·邁爾在接受採訪時表示。
該公司的新一輪種子融資由風險投資巨頭Thrive Capital領投，Dimension Capital也參與其中。經歷該融資交易之後，成立僅僅六個月時間的初創公司Chai Discovery的估值大約爲1.5億美元。
近年來，人工智能大模型在加速藥物發現方面的潛力引起資本市場的極度亢奮情緒。2022年，谷歌DeepMind所開發的AlphaFold工具憑藉其預測數百萬種蛋白質結構的強大能力，令整個科學界爲之驚歎。最近，在6月份，EvolutionaryScale推出了一種有能力生成新型蛋白質的人工智能大模型，並獲得了高達1.42億美元的種子資金支持。
在醫療診斷方面，人工智能大模型未來可能也將扮演極其重要的角色。聚焦於將最前沿AI技術與醫療科學以及生物技術全面結合的法國初創公司Bioptimus，近日重磅發佈全新的人工智能大模型，這一最新的AI大模型將全面有助於各種複雜疾病的研究工作進程以及協助醫生加速各類疾病診斷效率。這家總部位於巴黎的公司在一份聲明中表示，新推出的名爲“H-optimus-0”的AI模型能夠執行極度複雜的醫學診斷任務，包括精準識別癌細胞和檢測腫瘤中的遺傳異常。
在週一，Chai Discovery發佈了第一個開源分子結構模型Chai-1，並附有一份技術分析報告，將該大模型的性能與AlphaFold以及ESM3進行了比較，ESM3是由EvolutionaryScale所開發。約書亞·邁爾表示，在測試數據的基準上，Chai Discovery的模型明顯更好。
他表示：“我們看到，在我們應用它解決具體的生物學問題層面，成功率提高了10%到20%。”“例如，當我們與AlphaFold進行比較時，我們發現我們開發的AI大模型在對藥物發現至關重要的細節任務上始終表現更好。”
據瞭解，在正式加入Chai之前，邁爾是生物技術公司Absci Corp.的首席人工智能技術官，並在科技巨頭Meta Platforms Inc.以及ChatGPT開發商OpenAI短暫擔任過技術研究員。今年3月，他與傑克·丹特等人共同創立了這家AI藥物發現初創公司，丹特之前則是支付巨頭Stripe公司的技術工程師。邁爾表示，到目前爲止，Chai Discovery的僱員還不到10人，但是吸引了來自OpenAI、谷歌和Meta等科技公司的最頂尖人才。
登特表示，Chai Discovery首次推出的大模型將免費且開源提供，目前還沒有討論將其技術商業化的具體計劃。
根據PitchBook的統計數據，2023年，風險投資公司們向創新藥物開發初創領域投入接近300億美元。對於Chai Discovery來說，競爭不僅來自其他聚焦於人工智能藥物開發領域的初創公司，還有像谷歌這樣的科技巨頭，谷歌管理層正在密切關注其人工智能主管德米斯·哈薩比斯所說的價值可能超過1000億美元的超級人工智能業務。
“這個空間看起來足夠容納每個人。”Thrive Capital的合夥人邁爾斯·格里姆肖表示，他負責領導對Chai Discovery的這一輪投資。“在這個領域工作的一件重要事情是，讓一件事變得更好，其本身就非常有利可圖。”
經過“AI教父”認證的“黃金賽道”!“AI+醫療”堪稱英偉達最關注的細分領域
作爲英偉達的掌舵人，有着“AI教父”稱號的黃仁勳已經不止一次地在各種公開場合將“AI+醫療科學/生物學”稱爲全球技術領域中“下一場驚人的革命”。他甚至在近期舉行的一場會議中放言，人人都必須學會計算機的時代過去了，生物學以及醫學纔是人類未來。
AI在醫療領域的應用已經取得了多項顯著進展，特別是在藥物發現、基因編輯、疾病診斷、患者監護和醫療影像分析等方面。比如，英偉達通過其高算力支持的BioNeMo雲服務和其他AI平臺，爲醫療領域提供了強大的計算硬件支持和AI軟件工具支持，加速了藥物研發和疾病診治的過程。而在融入AI大模型的藥物發現以及醫療影像等技術背後，可能都離不開英偉達GPU以及英偉達CUDA軟件生態提供強大的算力支撐。
有統計數據顯示，在過去兩年間，英偉達旗下的風投部門將很大一部分資金投向了生物技術以及藥物研發領域——單是在2023年，英偉達就投資了8家專注於藥物研發領域的初創生物科技公司。
融入AI大模型的醫療技術背後，可能都離不開“英偉達高性能AI GPU+CUDA生態平臺”所提供強大的人工智能算力支撐，英偉達不僅提供GPU硬件，還提供了一套完整的配套加速軟件工具和庫，以支持醫療融合AI技術的發展模式。
英偉達AI GPU搭配CUDA加速工具集和AI軟件開發工具，不僅全面加速醫學影像處理、創新藥物發現、蛋白質結構預測、基因序列分析等領域的研究，還支持極度複雜的算法和大模型高效率運行。因此英偉達的軟硬件生態在幫助醫療行業實現更高效、更精確的診斷和治療方案方面起到不可或缺的作用。從醫療行業底層AI大模型角度來看，英偉達 AI GPU+CUDA可謂是訓練醫療領域與AI大模型全面融合的首選軟硬件協同平臺，這些大模型在醫療領域中用於從疾病診斷到治療建議的各種應用。
GMI Research最新研究報告顯示，2022年融合AI技術的醫療保健市場價值僅僅約爲104億美元，預計2030年有望達到1899億美元，在此期間的年複合增速(CAGR)高達43.7%。GMI Research表示，在分析極其復發的醫療數據時，AI往往能夠以更短的時間和更低的成本執行任務，從而大幅優化患者、醫生和醫院管理人員之間的聯繫;並且該機構預計AI有望全面應用於醫學成像與快速診斷、藥物發現、醫療手術輔助機器人、基因級別的精準醫療、藥物模擬篩選以及蛋白質結構預測等領域，大幅縮減產品創新週期、全面提高現代醫學的精準率以及在同樣的時間內覆蓋更大範圍的患者。
Markets And Markets最新研報顯示，預計2024年融合AI技術的醫療保健市場價值僅僅約爲209億美元，預計2029年有望達到1484億美元，在此期間的年複合增速(CAGR)高達48.1%，龐大的增幅主要基於突破性的人工智能技術在愈發精準的基因組學、創新型藥物發現、醫療系統成像和醫療診斷方面大幅增長的需求潛力市場，以及大幅提高護士護理工作和處理醫患交流工作方面的高效率促進醫院大面積部署AI系統。
