从哈佛辍学的前OpenAI研究员踏足AI制药，拿下20亿美元估值：VC在赌什么？

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文章摘要

近期，以大模型实验室顶尖人才向科学领域系统性迁移为特征的新趋势正在形成。前OpenAI强化学习团队成员辍学创办AI药物发现公司，在尚无官网和公开管线的情况下，洽谈高达20亿美元估值的融资。这一现象反映出智能制药赛道的火热，以及通用AI能力向垂直科学场景迁移的行业逻辑。大模型实验室的顶尖人才正在系统性向科学领域迁移，通用大模型的认知能力正被应用到科学发现的流程中。

在技术路径上，这种迁移体现了通用人工智能对垂直行业的降维打击。由于大模型在文本、代码和多模态领域的低垂果实已被采摘，科学领域成为下一个需要高算力和高数据来验证通用能力的新战场。创业者选择老药新用作为切入点，通过AI深度整合海量数据并进行逻辑推理，挖掘已有药物的新适应症。这种路径规避了从零设计分子和漫长的一期安全性验证，使大模型的评估与推理优势能够直接转化为商业价值。

然而，从评估AI科研能力到真正研发出药物，仍存在从干实验到湿实验的巨大鸿沟。尽管强化学习在药物发现中有一定应用，但并非当前智能制药的主流技术方向。初创企业不仅需要模型能力，还需要积累与监管机构、药企及合同研究组织打交道的行业经验。智能制药的核心挑战在于跨越理论与实际操作的鸿沟，企业必须补足传统医药行业的经验短板。

在资本市场层面，高额估值释放出风投趋势转变的信号。投资逻辑已从传统的垂直行业经验结合流程优化，转变为寻找极其聪明的人去解决极其难的问题。大模型实验室正在替代传统顶尖高校，成为更高阶、更稀缺的人才认证机构。投资机构高度认可大模型实验室的人才背书，押注顶尖AI人才将科学发现速度彻底改写的全新范式。这些人才的离开实质上是带着实验室的模型能力与研究品味，成建制地赋能垂直科学领域。