百圖生科聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 劉維

2024年諾貝爾化學(xué)獎頒給谷歌DeepMind丹米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·喬普（John M. Jumper），表彰AI大模型實現(xiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，從而引發(fā)國內(nèi)AI For Science（科學(xué)）前沿技術(shù)賽道熱潮。

10月下旬第三屆中國生物計算大會上，李彥宏聯(lián)合創(chuàng)立的BioMap百圖生科發(fā)布全新生命科學(xué)基礎(chǔ)大模型xTrimo V3，擁有2100億參數(shù)，是全球規(guī)模最大的生命科學(xué)領(lǐng)域AI基礎(chǔ)模型，覆蓋蛋白質(zhì)、DNA、RNA 等七大生命科學(xué)主流模態(tài)；在蛋白質(zhì)領(lǐng)域，實現(xiàn)全球首個MoE（混合專家）架構(gòu)；DNA序列長度突破128K，為基因組學(xué)、遺傳病預(yù)測和精準(zhǔn)治醫(yī)療領(lǐng)域提供更高的準(zhǔn)確性。

截至目前，百圖生科已打造超過200個取得評測SOTA水平的任務(wù)模型，先后助力開發(fā)20多種前沿抗體和酶，實現(xiàn)10余個創(chuàng)新靶點及靶點組合的挖掘，進(jìn)入更廣泛的生物制造、農(nóng)業(yè)化工、綠色環(huán)保等領(lǐng)域。

會后，百圖生科聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO劉維對鈦媒體App等表示，“百圖生科的定位成為一家世界領(lǐng)先的生命科學(xué)AI模型提供商”。在今天大量、特定以及前沿生命科學(xué)問題上，基于其AI大模型平臺底座及應(yīng)用場景加速自身商業(yè)化，從而將研發(fā)領(lǐng)先3-5年為行業(yè)創(chuàng)造更多社會價值、經(jīng)濟(jì)價值的AI平臺。

AI技術(shù)解決新藥研發(fā)投資回報低的難題

新藥研發(fā)是人類發(fā)展中極具風(fēng)險和復(fù)雜度、耗時最漫長的技術(shù)研究領(lǐng)域之ー。

據(jù)英國《自然》雜志統(tǒng)計，新藥的研發(fā)成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到十分之一。而2000年-2015年間，近86%的候選藥物都無法達(dá)到目標(biāo)終點。

對于藥物研發(fā)商和CRO研究團(tuán)隊來說，藥物發(fā)現(xiàn)過程非常漫長、復(fù)雜且成本高昂。因此，基于 AI 的藥物研發(fā)有可能大幅減少藥物發(fā)現(xiàn)所需的時間和成本，提高藥物開發(fā)的成功率，并有助于發(fā)現(xiàn)新的治療方法。

生成式AI熱潮之前，新藥研發(fā)大部分以CADD（計算機輔助藥物設(shè)計）方式作為藥物發(fā)現(xiàn)方式之一，以計算機作為操作媒介，以原子（量子）尺度模型來模擬分子的結(jié)構(gòu)與行為，進(jìn)而模擬分子體系的各種物理、化學(xué)性質(zhì)的方法。然而，隨著藥物研發(fā)難度不斷提高，以及病理問題愈加復(fù)雜，CADD無法全面計算出獲得藥物的途徑，只是產(chǎn)生藥物分子結(jié)構(gòu)想法的一部分。因此，用AI設(shè)計藥物（AIDD）成為了新的學(xué)術(shù)趨勢。

經(jīng)過多年實踐，利用 AI技術(shù)，確實可以識別潛在的藥物靶點并設(shè)計可與這些靶點相互作用的分子，以及能夠分析大量數(shù)據(jù)以識別潛在的藥物靶點，從而減少藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)上投入的時間和成本，使其成為可能。

據(jù)2024年麥肯錫全球研究院估計，生成式 AI 每年可為制藥和醫(yī)療技術(shù)公司創(chuàng)造600億至1100億美元的經(jīng)濟(jì)價值。

成立于2020年的BioMap百圖生科，是一家擁有顛覆性技術(shù)的生命科學(xué) AI 大模型公司，由百度創(chuàng)始人、CEO李彥宏牽頭發(fā)起并出任董事長；原百度集團(tuán)副總裁、BV百度風(fēng)投CEO劉維擔(dān)任百圖生科聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO；由原諾和諾德全球副總裁、BioMap Inc公司總裁Per Greisen，以及原SAP全球副總裁、百圖生科公司總裁鄧永富等業(yè)界高管組成核心團(tuán)隊。

截止目前，百圖生科擁有200多名員工，在硅谷、北京、蘇州、香港設(shè)立研發(fā)中心。

融資方面，目前百圖生科已獲得超過2億美元（約合人民幣14.25億元）風(fēng)險投資。其中，2021年7月，百圖生科完成上億美元A輪融資，由GGV紀(jì)源資本、百度等跟投，創(chuàng)始人李彥宏繼續(xù)追加投資；今年6月，持有620億港元初始資金的香港投資管理有限公司（港投公司）公布將在百圖生科新一輪融資中進(jìn)行領(lǐng)投。

商業(yè)化層面，百圖生科已服務(wù)全球300多家用戶，實現(xiàn)超過20億美元（約合142.51億元）的總客戶訂單，助力在AI全新蛋白設(shè)計、Al靶點發(fā)現(xiàn)、AI酶設(shè)計等領(lǐng)域取得眾多突破性成果，其中包括最受關(guān)注的賽諾菲與百圖生科的總交易金額10億美元合作訂單。

今年10月，百圖生科宣布加大國內(nèi)商業(yè)化力度，正式啟動面向中國區(qū)市場的生態(tài)建設(shè)，為更多中國客戶帶來智能化解決方案——基于xTrimo 基礎(chǔ)大模型底座、Model Builder工具鏈，提供藥物研發(fā)解決方案、生物制造解決方案、AI4LS平臺解決方案等。同時，百圖生科將進(jìn)一步拓展生態(tài)合作伙伴體系，包括硬件、軟件、基礎(chǔ)設(shè)施、增值服務(wù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)等上下游產(chǎn)業(yè)鏈。

百圖生科透露，通過與全球頂尖制藥公司和科研機構(gòu)的深度合作，其在藥物研發(fā)和精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域樹立了行業(yè)標(biāo)桿。例如，與全球頂尖制藥巨頭的合作，驗證了百圖生科AI模型如何幫助制藥企業(yè)在僅有5%實驗數(shù)據(jù)的情況下，推斷出70%的潛在結(jié)果。這一突破性成就顯著縮短了藥物研發(fā)周期，提升了企業(yè)的創(chuàng)新效率。

“面對全球領(lǐng)先客戶對AI模型先進(jìn)性的要求，我們的產(chǎn)品必須超越傳統(tǒng)意義上的改善性效果, 而具備引領(lǐng)行業(yè)的突破性價值，這也正是我們與市場上其他企業(yè)的區(qū)別所在?！闭劶爸袊袌觯賵D生科認(rèn)為，在合成生物學(xué)和生物制造領(lǐng)域中國大有可為，市場規(guī)模遠(yuǎn)超美國。盡管美國在實驗室研發(fā)方面表現(xiàn)強勁，但在應(yīng)用場景和工業(yè)制造能力方面存在不足，而中國則擁有眾多企業(yè)巨頭，以及正在探索前沿創(chuàng)新的中小型企業(yè)和科研機構(gòu)等，百圖生科的核心優(yōu)勢則在于能夠針對不同規(guī)模和需求的客戶，提供相應(yīng)的創(chuàng)新服務(wù)和解決方案。

百圖生科公司總裁鄧永富向鈦媒體App強調(diào)，當(dāng)前環(huán)境下，很多傳統(tǒng)藥企也在謀求新的一些轉(zhuǎn)型，它醞釀著新的增長和新的變化，這是公司值得投入的一個非常重要的因素。同時，生物制造行業(yè)在國內(nèi)具備優(yōu)渥的發(fā)展土壤，很多客戶非常歡迎這種新的技術(shù)變化。

平臺型企業(yè)的探索：從EDA到生命科學(xué)底座大模型

百圖生科認(rèn)為，站在生命科學(xué)與AI交匯的前沿，通過其AI大模型平臺，賦能生命科學(xué)企業(yè)加速科研創(chuàng)新，正如EDA（電子設(shè)計自動化）工具在芯片領(lǐng)域所扮演的角色。

事實上，EDA的核心在于以后臺技術(shù)為支撐，通過優(yōu)化設(shè)計流程和提升效率，賦能芯片企業(yè)更高效地設(shè)計并生產(chǎn)芯片，但它并不直接制造芯片。百圖生科的大模型平臺通過多模態(tài)數(shù)據(jù)和跨領(lǐng)域知識構(gòu)建任務(wù)模型，應(yīng)用于生命科學(xué)企業(yè)的實際業(yè)務(wù)場景，而非直接生產(chǎn)終端產(chǎn)品。類似EDA工具在芯片設(shè)計中的作用，百圖生科為生物醫(yī)藥和生物制造等企業(yè)提供AI模型，幫助其加速從研究到產(chǎn)品全流程。另外，生成式AI技術(shù)使得百圖生科的大模型平臺在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、靶點發(fā)現(xiàn)等生命科學(xué)核心領(lǐng)域中取得顯著成效，不僅提升了研發(fā)效能，還幫助企業(yè)解決傳統(tǒng)科研難以觸及的復(fù)雜問題，推動更多企業(yè)和科研機構(gòu)加速進(jìn)入AI for Science（AI4S）賽道。

正如比爾·蓋茨所言，AI是“第一個沒有限制的技術(shù)”，在未來五年內(nèi)，AI將徹底改變?nèi)祟惖纳詈徒】怠?/p>

百圖生科認(rèn)為，憑借其大模型平臺試圖去影響生命科學(xué)的多個領(lǐng)域。無論是生物醫(yī)藥中的大分子藥物開發(fā)、基因編輯，細(xì)胞基因療法的靶點發(fā)現(xiàn)與開發(fā)，還是生物制造領(lǐng)域的人造生物材料、生物燃料、生物酶催化劑等尖端產(chǎn)品的設(shè)計和開發(fā)等。

盡管AI的應(yīng)用前景廣闊，但其發(fā)展面臨的算力挑戰(zhàn)依然不容忽視。特別是在“低端算力過剩、高端算力稀缺”的背景下，AI算力成為主要的成本瓶頸。紅杉資本曾預(yù)測，AI基礎(chǔ)設(shè)施的回報率與實際收入之間存在巨大差距，預(yù)計AI企業(yè)的總收入需求將達(dá)到6000億美元。

劉維非常相信，生成式 AI 技術(shù)可以給生命科學(xué)領(lǐng)域帶來范式轉(zhuǎn)變。在劉維看來，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測將成為“兵家必爭之地”。

生命科學(xué)行業(yè)的特殊性在于，盡管AI算力投入昂貴，但對于每年動輒萬億美元級別研發(fā)投入的制藥企業(yè)來說，AI技術(shù)帶來的回報無疑是巨大的。通過AI技術(shù)，能夠?qū)?fù)雜科研問題分解成可驗證的方案，從而幫助企業(yè)在前沿藥物發(fā)現(xiàn)和疾病治療中取得重大突破。盡管沒有企業(yè)能夠單靠一種技術(shù)解決所有問題，但通過AI的應(yīng)用，復(fù)雜的生命科學(xué)難題正被逐步破解，最終將帶來更加精準(zhǔn)的藥物和生命科學(xué)解決方案。那些率先擁抱AI的企業(yè)，將在未來收獲豐厚的回報。

“未來，不同的人群、不同的國家，包括許多罕見病患者，各種人群都能夠受益于AI驅(qū)動的生物醫(yī)藥、生物制造等行業(yè)的新型研發(fā)范式。目前，生命科學(xué)領(lǐng)域研發(fā)投入每年高達(dá)數(shù)萬億美元，但主要集中在解決那幾個大問題上，所以，如果利用 AI 能夠?qū)⒀邪l(fā)效率提高100倍，那么會有更多的精準(zhǔn)藥物和生命科學(xué)產(chǎn)品線產(chǎn)出，這將極大地推動我們的健康和福祉?！眲⒕S對鈦媒體App表示。