文|動脈網(wǎng)
剛剛過去的2023年冷到透徹心扉，倒是沉寂數(shù)年的AI隨大語言模型再度崛起，貪婪汲全球創(chuàng)投資本，頗有引領第四次工業(yè)革命之勢。
將該技術(shù)推至臺前的Open AI一度在角逐之中占據(jù)絕對優(yōu)勢，爾后谷歌、微軟、百度等老牌AI巨頭相繼加入戰(zhàn)局，百模涌現(xiàn)，通用大模型的競爭局勢開始變得微妙起來。
創(chuàng)新技術(shù)的淘金能力尚未取得公認，但沿途的賣水人早已賺得盆滿缽滿。單單一個2023年，英偉達的股價便因生成式AI引發(fā)的龐大算力需求暴漲三倍，市值破萬億美元大關，當下更是直逼2萬億美元。
疾馳之下，英偉達的AI布局策略難得有了改變。
過去十年，深度學習、區(qū)塊鏈、Web3.0……每當互聯(lián)網(wǎng)世界發(fā)生可能的基礎技術(shù)變革，這家巨頭總能憑借GPU下的算力生意到手豐厚利潤。因此，英偉達也樂于維持自己中間人的身份，只為熙熙攘攘的創(chuàng)業(yè)者們開發(fā)各式工具，鮮少親自下場。
而如今直面大模型，英偉達也選擇躬身入局，大刀闊斧地做起了投資。
為了生成式AI，英偉達的投資數(shù)量翻了整整6倍
英國咨詢機構(gòu) Dealroom曾對英偉達2023年間的一級市場交易進行了統(tǒng)計。一年下來，英偉達總計出手35次，約為去年的6倍，所有投資無一例外，均與AI相關。
投資過程中，英偉達似乎沒有排斥任何應應用場景，亦不在乎標的的輪次與大小。無論是上游的通用大模型，中游的企業(yè)SaaS，下游的To C垂直應用，還是大模型基礎設施建設中動輒百億的B、C輪項目，To C端不到百萬的種子輪。只要有創(chuàng)新，有產(chǎn)業(yè)智能化的可能，就有英偉達的身影。
與此同時，英偉達對投資方式與投資重心也進行了大量調(diào)整。
在AI生態(tài)的構(gòu)建上，過去的 英偉達主打一個“穩(wěn)”字，大多數(shù)時候依靠“英偉達初創(chuàng)加速計劃”，一面提供GPU、AI開發(fā)平臺支持，降低AI研發(fā)門檻，為AI領域的創(chuàng)業(yè)者們提速；一面將自己的軟硬件解決方案與創(chuàng)業(yè)公司深度綁定，不斷拓寬自己的生態(tài)底盤。
而在去年，英偉達旗下風投機構(gòu)NVentures主導了年內(nèi)幾乎所有的交易，且有超半數(shù)標的為NVentures領投，承擔更多風險換取行業(yè)的加速發(fā)展。
這一轉(zhuǎn)變顯然利好初創(chuàng)企業(yè)。雖然英偉達對外明確表示：進入生態(tài)的企業(yè)也將遵循規(guī)則，不會出現(xiàn)“插隊”的情況，比生態(tài)外的用戶更早一步獲取芯片。但直截了當?shù)默F(xiàn)金支持，與英偉達構(gòu)建更直接、更深入、更親密的關系，都將為創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展帶來直觀改變。
英偉達布局重心的變化具備一定指導性，可能預示了AI技術(shù)最前沿的發(fā)展方向。2023年，英偉達尤其偏愛生成式AI上游的通用大模型與中游的醫(yī)療AI。
押注通用大模型的邏輯不難理解。一個區(qū)域中通用大模型的能力上限決定了該區(qū)域中大模型應用的能力上限。自ChatGPT爆火以來，谷歌、微軟、Meta等AI巨頭均在這一環(huán)節(jié)的研發(fā)投資上不遺余力，英偉達自然不甘只做一個旁觀者，與可能的跨時代變革擦肩而過。
因此，扛著“民族人工智能”主義者們主張通用大模型“國有化”的重壓，英偉達相繼投下Infection AI、Cohere、Mistral三家通用大模型構(gòu)造企業(yè)，讓自家的通用大模型版圖橫跨歐美。又向Hugging Face、Replicate等開源大模型開發(fā)平臺注資，握緊了通用大模型價值轉(zhuǎn)化的樞紐。
具體到細分應用場景，NVIDIA的布局有些讓人意外。統(tǒng)計表格中的30個項目，英偉達擅長的游戲、工業(yè)等領域只有1—2個項目獲得注資，融資金額普遍偏小。反倒是沉浮數(shù)十年的醫(yī)療AI，竟有13個項目獲得融資。
2023年英偉達投資布局（不完全統(tǒng)計，標紅企業(yè)為醫(yī)藥相關企業(yè)，動脈網(wǎng)整理）
簡單對13個項目進行分類，醫(yī)療計算機視覺、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療各有2項，新藥研發(fā)獨得9項。9家新藥研發(fā)項目分別為Charm Therapeutics、Recursion、Inceptive、Superluminal Medicines、Genesis Therapeutics、Generate:Biomedicines、Iambic Therapeutics和Evozyne，其中最大的項目Generate:Biomedicines以2.73億美元創(chuàng)造了去年全年的融資紀錄，最小的項目也不低于1億元人民幣。
一場人工智能時代的文藝復興？
什么時代了，還投新藥AI？
AI新藥研發(fā)最熱的時候是在2020-2022這三年。那時剛成立的種子輪企業(yè)便能拿到億元級融資，MNC們也忙著尋找企業(yè)試點數(shù)智化轉(zhuǎn)型，不少創(chuàng)業(yè)公司都從他們那里拿到了數(shù)十億元的合作協(xié)議。
但由于行業(yè)缺乏成功案例，明星產(chǎn)品DSP-1181、REC-3599等臨床試驗相繼以失敗告終，加之美聯(lián)儲持續(xù)加息，一級市場融資成本居高不下。至2023年，全球新藥AI領域的融資量、同MNC的合作總金額已較峰值有所下滑。
計算機視覺與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療也面臨相似的際遇。兩項技術(shù)都在數(shù)年的打磨中深度融入診療流程，成為醫(yī)療場景中不可或缺的一部分，但由于低效的利潤轉(zhuǎn)化率，相關企業(yè)的估值、投資機構(gòu)的投資規(guī)模均相較前些年有明顯的收縮。
如此看來，NVentures的出手時機似乎落在了半山腰，還是下山的那一邊。
進一步看具體標的。新融得資金的企業(yè)也紛紛謀求改變，壓低風險。譬如在解釋資金用途時，著力臨床前研究的AI新藥企業(yè)已明顯減少，他們轉(zhuǎn)向搭建技術(shù)平臺，或是加碼商業(yè)拓展，盡可能往CXO靠了靠。
而NVentures手中的醫(yī)療AI企業(yè)大都集中在臨床前研究。簡單對這些項目進行盤點：CHARM Therapeutics擁有基于3D深度學習的蛋白質(zhì)-配體共折疊技術(shù)DragonFold，做的是頗具風險的針對癌癥和其他治療領域以前難以靶向的小分子治療藥物開發(fā)；Superluminal Medicines專注于高價值的G蛋白偶聯(lián)受體 (GPCR) 靶點，在盡可能短的時間內(nèi)生產(chǎn)相關的實驗候選藥物，同樣無人在前引路。
也就是說，在標的的選擇上，英偉達同樣背離趨勢，直面風險。
盡管時機與標的的選擇均未順應大勢，英偉達的做法也有自己的道理。首先，行業(yè)融資的節(jié)奏并不一定等同于技術(shù)發(fā)展的節(jié)奏，關鍵技術(shù)的突破總是在多年耕耘之后出現(xiàn)；其次，顛覆式技術(shù)的出現(xiàn)可能對整個行業(yè)進行重構(gòu)，重新定位其中每一家企業(yè)的價值。
此外，NVIDIA還握有“算力”這一決定性的要素。深度學習時代，算法與數(shù)據(jù)左右了模型的能力，而進入大模型時代，算力或許能比算法與數(shù)據(jù)更有力地左右模型的能力。
因此，對于生成式AI及其相關技術(shù)，握有算力優(yōu)勢的英偉達比任何一家投資機構(gòu)更加堅信它的顛覆性，比任何一家企業(yè)更有可能實現(xiàn)它的顛覆性，進而破除現(xiàn)有AI面臨的頑疾，左右診療、制藥新時代的格局。
賺AIDD賺不到的錢
具體到實際場景中，生成式AI等技術(shù)對于醫(yī)療各場景的賦能作用大多處于改良階段，只在一些前沿研究中，發(fā)現(xiàn)了其顛覆場景本身的可能。
英偉達投資最多的AI新藥研發(fā)領域便是這樣一個典型的可能被生成式AI顛覆的場景。簡單拆分計算機輔助藥物研發(fā)的發(fā)展歷程，大致可分為無計算機輔助研發(fā)、計算機輔助藥物研發(fā)（CADD）、人工智能輔助藥物研發(fā)（AIDD）三個階段。
CADD能夠模擬、計算和預算藥物與受體生物大分子之間的關系，設計和優(yōu)化先導化合物，一定程度降低藥物研發(fā)的成本。但CADD的活性預測命中率低，且沒有分子生成的功能，在現(xiàn)有化合物空間下，傳統(tǒng)的CADD很難跳脫現(xiàn)有思路生成具有新穎骨架結(jié)構(gòu)的藥物分子。
AIDD彌補了CADD的部分缺陷。借助遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡等模型通過訓練數(shù)據(jù)集學習化學分子的結(jié)構(gòu)特征和規(guī)則，AIDD能充分探索化學空間生成大量超越藥研專家經(jīng)驗范疇的全新結(jié)構(gòu)，能從頭開始生成具有特定屬性的分子，還能做出一些基礎判斷和決策。
數(shù)年的實踐中，AIDD降低新藥研發(fā)成本的效用仍然存疑。這是因為AIDD的訓練數(shù)據(jù)由過往的上市藥物數(shù)據(jù)、已發(fā)布論文等數(shù)據(jù)構(gòu)成，但這些知識中的絕大部分已在藥物研發(fā)的迭代過程中被自然淘汰，因而很難做出first-in-class的藥物。
其次，即使AI生成的化合物在體外試驗中取得了相當不錯的效果，但在體內(nèi)試驗時也很難滿足預期。因而到目前為止全球100多款AI生成的新藥進入臨床試驗，還沒有哪個項目跑完整個流程，絕大多數(shù)留在了臨床I期與臨床II期。
那么生成式AI能夠彌補AIDD缺乏創(chuàng)造性與缺乏體內(nèi)試驗效用的致命缺陷嗎？這是一個懸而未決的問題。
2023年3月，英偉達在GTC上推出一整套用于自定義AI基礎模型的生成式AI云服務BioNeMo，提供算法與算力服務，理論上能對體內(nèi)試驗效用這一問題進行處理。
據(jù)英偉達表示：BioNeMo提供了一種創(chuàng)新的計算方法，使科學家能夠在低代碼、用戶友好的環(huán)境進行生成式 AI 研究，從而減少實驗，甚至在某些情況下可以完全取代實驗。
其醫(yī)療業(yè)務副總裁Kimberly Powell認為：生成式AI的革命性力量為生命科學和制藥行業(yè)開辟了巨大的前景。英偉達的BioNeMo云服務現(xiàn)在已經(jīng)被當作一個AI藥物研發(fā)實驗室，它可提供預訓練模型，并使用專有數(shù)據(jù)自定義服務于藥物研發(fā)流程各階段的模型。這能夠幫助研究人員識別正確的靶向目標、設計分子和蛋白質(zhì)并預測它們在人體內(nèi)的相互作用，從而研發(fā)出最佳的候選藥物。
公開資料方面，NVIDIA并未提供數(shù)據(jù)佐證生成式AI的能力，但AI制藥頭部企業(yè)晶泰科技的研究顯示，其噬菌體展示平臺XpeedPlay能夠利用大模型超高速生成苗頭抗體，為生成式AI的效率提升提供了數(shù)據(jù)證明。
具體而言，在研究VHH抗體（一種存在于駱駝血清中的天然輕鏈缺失抗體，用于治療癌癥，自然界不存在）結(jié)構(gòu)時，該平臺通過同時優(yōu)化多種藥物特性，幫助晶泰科技一舉獲得了1000億個最有前景的新VHH抗體序列。同時，人工智能生成序列的平均表達量為59.6 mg/L，大幅超過陽性對照組37.1 mg/L的平均表達量。隨機選取了26個序列進行測試，研究人員發(fā)現(xiàn)25個序列能在體外重組中成功表達，表達成功率高達96.1%，遠高于行業(yè)平均水平。
臨床試驗外，英偉達在2023年投資的眾多著力臨床前研究的AI企業(yè)，并將這些企業(yè)的研發(fā)搬到BioNeMo平臺上，看上去是要解決缺乏創(chuàng)新性這一問題。
如今的BioNeMo不僅擁有其他平臺難以企及的算力，還搭建了十多個生成式AI模型，包括小分子建模工具、OpenFold 蛋白質(zhì)預測模型，以及與Recursion開發(fā)的用于靶點和藥物發(fā)現(xiàn)的Phenom-Beta模型等，基本上做全了臨床前研究所需的主流工具。
借助英偉達與生命科學企業(yè)的合作能夠側(cè)面了解這些工具的價值。目前，已與諾華、基因泰克、安進等MNC就生成式AI達成合作協(xié)議。逆投資趨勢而行，英偉達或能憑借生成式AI重構(gòu)技術(shù)格局，在新藥研發(fā)中找到AI的真正價值。
跟風入“新版本”的影像AI
新藥AI的萬億市場固然誘人，英偉達也不曾放棄醫(yī)療計算機視覺、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等“傳統(tǒng)”醫(yī)療AI應用領域。
2018年英偉達曾推出Clara平臺，為影像學AI研究者提供一個醫(yī)學影像的軟件開發(fā)工具，以標準化影像數(shù)據(jù)，并提升AI訓練速度，國內(nèi)的數(shù)家頭部影像AI企業(yè)均是該平臺的客戶。
往后數(shù)年，英偉達Clara一直在不斷對其進行優(yōu)化和拓展，使其不斷觸及計算機視覺作用于醫(yī)療的方方面面，足以看出英偉達對于相關業(yè)務的重視。
與新藥AI不同，計算機視覺相關的AI，尤其是影像AI，長期處于一種“按醫(yī)療器械研發(fā)，按醫(yī)療IT銷售”的狀態(tài)，銷售整體偏弱，營收難以覆蓋前期成本。
因此，這類企業(yè)亟需生成式AI等合理的工具，要么降低前期的研發(fā)時間與研發(fā)成本，要么提升算法的泛化性，在銷售過程中報出更高客單價。
目前尚無案例能證明生成式AI可以直接提高算法的泛化性，但NVIDIA Clara平臺已經(jīng)在降低研發(fā)時間與研發(fā)成本方面發(fā)揮了顯著的價值。2023年間，NVentures拿下頭部醫(yī)學影像平臺Flywheel，或進一步提升NVIDIA的平臺能力。
此外，當國內(nèi)輔助導航類手術(shù)機器人批量獲批，影像AI由輔助診療駛?cè)胼o助治療的時間窗口時，英偉達也在國際市場中以投資的方式拿下了腹腔鏡手術(shù)機器人公司Moon Surgical與牙科領域首家手術(shù)機器人公司Neocis。
2021—2023年國內(nèi)醫(yī)療AI不同賽道融資情況，包含手術(shù)機器人在內(nèi)的AI影像部分發(fā)展迅速
這是一塊比藥物研發(fā)更新的領域。若能在手術(shù)環(huán)節(jié)植入AI，英偉達將在一個新的千億級醫(yī)療細分市場中率先規(guī)模布局。
跟著英偉達做投資？
由于NVentures在醫(yī)療領域中的投資均偏向早期，因而我們或許需要數(shù)年時間才能判斷其投資邏輯的正確與否。
但可以肯定的是，AI技術(shù)對于全行業(yè)的滲透不可逆轉(zhuǎn)。就如CDSS已經(jīng)成為基層醫(yī)療的標配，影像AI已經(jīng)生根等級醫(yī)院一般，AI也將潛移默化融入醫(yī)藥與醫(yī)械之中，成為必需品。
因此，即便大語言模型還沒有在醫(yī)療領域中充分證明它的價值，緊跟英偉達的步伐投資生成式AI是一種不錯的選擇。
畢竟在這個嶄新的AI時代，算力或許能夠發(fā)揮遠超我們想象之外的價值。