Vijay Pande曾经在学术界比投资界更为知名。大约十二年前，这一状况发生了改变。当时，Marc Andreessen和Ben Horowitz——他们的公司在最初五年里刻意回避医疗和生命科学领域——最终决定押注该领域，并将管理权交给了Pande。彼时，他是斯坦福大学的化学教授，以创建Folding@home项目闻名，该项目利用全球数百万台家庭电脑组成超级计算机，用于疾病研究。在接下来的十多年里，他将a16z在该领域的投资规模扩大到近40亿美元。

然而，去年六月，Pande做出了令人意外的决定，离开了这一切，创立了一家规模更小的新公司VZVC，与长期投资人Zach Werner共同创办。该公司每年只进行少量集中投资，没有助理团队，且在日常运营中大量依赖人工智能。

本周，我们采访了Pande，探讨他为何选择少量集中下注而非分散投资，以及AI驱动的生物技术领域面临的一个有趣难题：与文本数据不同，生物数据无法从互联网直接抓取，几乎每家公司都必须构建自己的封闭数据集。这对AI在医疗领域的进展意味着什么？谁能真正获得这些数据？

以下内容经过编辑以保证简洁与清晰。完整访谈可在下方收听。

你曾说生物学正从“发现科学”转向可工程化的领域，这具体指什么？

过去，药物开发很大程度上依赖幸运。现在，AI和机器学习让计算机能够理解极其复杂的生物过程，帮助确定针对特定疾病的药物靶点，辅助药物制造，甚至参与临床试验——这是整个流程中最昂贵的部分。

我以为临床试验成本在降低，因为药企使用了更多合成数据，减少了试验人数。

这是一个理想目标。AI确实缩短了进入临床试验的时间和成本，但一场试验仍可能花费数亿美元，导致药物价格昂贵。药物从第一阶段试验成功到第三阶段试验结束的概率仅为20%。如果80%的药物失败，而每次试验成本高昂，平均成本自然水涨船高。失败的原因通常不是生物学家失误，而是药物设计基于动物模型（如小鼠），而动物模型对人体的预测能力有限。AI模型虽然不完美，但远优于动物模型，一旦达到这个标准，前景非常令人兴奋。

接下来是药物是否适合“我”这个个体？

这就是所谓的精准医疗。当你去看医生时，医生只能根据有限信息做出猜测，给你开药。如果药物无效，再换另一种。精准医疗的目标是让第一种药物就是最合适的。通常血液检测结果是与群体平均值比较，但更合理的做法是判断结果对你个人是否异常。我们正在努力实现对个体最合适治疗方案的理解。

你觉得这一进展是缓慢稳定还是最近爆发？

是多种因素共同作用。精准医疗长期以来依赖基因组学，但基因组只是“房屋建造时的蓝图”，而现在的身体状态已大不相同。蛋白质组学等其他测量手段更能反映当前健康状况。自动化机器人测量与AI结合也推动了进步。过去十年，AI在生物学和化学领域稳步发展，生物学关注疾病治疗，化学关注设计针对特定蛋白的药物，取得了显著进展。

你提到生物学是AI无法直接从互联网抓取数据的少数领域之一，这对行业发展意味着什么？

这意味着没有统一的数据集供所有人训练模型，数据无法在模型间直接迁移。这对AI技术本身是个有趣的挑战。

这是否反映了医学领域医生间存在的“信息孤岛”问题？

确实如此。比如某种癌症涉及肿瘤学和内分泌学两个领域的医生，他们之间往往缺乏协作。AI有潜力成为各领域专家的集合，发现单个医生难以察觉的细节，相当于拥有一支顶尖医生团队同时为你诊断。

但目前数据共享足够支持这一愿景吗？我理解创始人和投资人为何保护各自数据，但……

一个重要趋势是构建生物信息图谱，通常是基础模型。随着这些模型越来越普及，我们可能会看到类似开源大型语言模型对抗企业模型的局面：开源基础模型在生物领域产生广泛影响。

你参与了Genesis Therapeutics（源自你在斯坦福的实验室）和Insitro（由前同事Daphne Koller创立的药物发现公司），还在孵化一位认识20年的创始人创办的公司。你看重什么样的创始人和领域？

我主要关注两个领域：医疗服务的AI应用和临床试验的AI优化。对创始人来说，我最看重的是彼此的信任和诚信，能言出必行。我希望这是一段长远的合作关系，理想情况下能持续5到10年以上，甚至延续到他们的下一家公司。我喜欢那些不仅想赢、想超越别人，更愿意思考“我们如何共同赢”的人。

你在投资生涯中有哪些成功和失误？

十多年前我开始谈论AI、机器学习与生物医药时，遭遇了很多质疑和抵制，很多人认为这永远不会实现或有用。如今这种抵制大大减少，看到这一进展让我非常满足。我也逐渐意识到，无论技术多么吸引人，市场推广才是关键。我常告诉创始人，尤其是来自科学或产品背景的，要把所有才华和创造力用在市场推广上，因为这部分往往比技术更难。

你如何设计这家新公司，与之前在a16z的工作有何不同？

我们现在做的事情非常不同。VZ的名字来自我和合伙人Zach Werner的名字首字母。我们刻意保持小规模，投资团队只有我们两人。原本计划招聘助理，但我们开发的智能代理让这变得不必要。

“集中投资”具体有多集中？

我们不会一年做30笔投资，可能只有5笔左右，非常集中。对一般基金来说，投资一家新公司就像加个Facebook好友一样简单快速，但对我和Zach来说，这更像是迎接另一个孩子，是一件大事。

在这种模式下，你们的竞争对手是谁？

有趣的是，我们通常不与人争抢热门融资轮，反而别人会为我们留位置。我们受欢迎是因为我们能提供的价值和亲力亲为的支持。我受到Antonio Gracias（Valor投资人）和Thrive基金的启发，他们都坚持集中投资多年，取得了显著成绩。a16z也在我DNA里，但我也在吸收新的思考方式。

目前AI和生物技术领域有哪些被过度炒作的方面？

AI确实能发现人类难以察觉的洞见。但当有人宣称AI能治愈一切时，我会保持谨慎。原因不是怀疑AI本身，而是数据不足。大型语言模型之所以有效，是因为有海量数据可供学习。当数据缺乏时，AI无法凭空解决问题。