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对话百图生科:融资超14亿元、订单超142亿元,下一步要做生命科学AI模型提供商|钛媒体AGI

百图生科已打造超过200个AI模型,其最新发布2100亿参数的xTrimo V3是全球规模最大的生命科学领域AI基础模型。

百图生科联合创始人、CEO 刘维

百图生科联合创始人、CEO 刘维

2024年诺贝尔化学奖颁给谷歌DeepMind丹米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·乔普(John M. Jumper),表彰AI大模型实现蛋白质结构预测,从而引发国内AI For Science(科学)前沿技术赛道热潮。

10月下旬第三届中国生物计算大会上,李彦宏联合创立的BioMap百图生科发布全新生命科学基础大模型xTrimo V3,拥有2100亿参数,是全球规模最大的生命科学领域AI基础模型,覆盖蛋白质、DNA、RNA 等七大生命科学主流模态;在蛋白质领域,实现全球首个MoE(混合专家)架构;DNA序列长度突破128K,为基因组学、遗传病预测和精准治医疗领域提供更高的准确性。

截至目前,百图生科已打造超过200个取得评测SOTA水平的任务模型,先后助力开发20多种前沿抗体和酶,实现10余个创新靶点及靶点组合的挖掘,进入更广泛的生物制造、农业化工、绿色环保等领域。

会后,百图生科联合创始人、CEO刘维对钛媒体App等表示,“百图生科的定位成为一家世界领先的生命科学AI模型提供商”。在今天大量、特定以及前沿生命科学问题上,基于其AI大模型平台底座及应用场景加速自身商业化,从而将研发领先3-5年为行业创造更多社会价值、经济价值的AI平台。

AI技术解决新药研发投资回报低的难题

新药研发是人类发展中极具风险和复杂度、耗时最漫长的技术研究领域之ー。

据英国《自然》杂志统计,新药的研发成本大约是26亿美元,耗时约10年,成功率不到十分之一。而2000年-2015年间,近86%的候选药物都无法达到目标终点。

对于药物研发商和CRO研究团队来说,药物发现过程非常漫长、复杂且成本高昂。因此,基于 AI 的药物研发有可能大幅减少药物发现所需的时间和成本,提高药物开发的成功率,并有助于发现新的治疗方法。

生成式AI热潮之前,新药研发大部分以CADD(计算机辅助药物设计)方式作为药物发现方式之一,以计算机作为操作媒介,以原子(量子)尺度模型来模拟分子的结构与行为,进而模拟分子体系的各种物理、化学性质的方法。然而,随着药物研发难度不断提高,以及病理问题愈加复杂,CADD无法全面计算出获得药物的途径,只是产生药物分子结构想法的一部分。因此,用AI设计药物(AIDD)成为了新的学术趋势。

经过多年实践,利用 AI技术,确实可以识别潜在的药物靶点并设计可与这些靶点相互作用的分子,以及能够分析大量数据以识别潜在的药物靶点,从而减少药物发现和开发上投入的时间和成本,使其成为可能。

据2024年麦肯锡全球研究院估计,生成式 AI 每年可为制药和医疗技术公司创造600亿至1100亿美元的经济价值。

成立于2020年的BioMap百图生科,是一家拥有颠覆性技术的生命科学 AI 大模型公司,由百度创始人、CEO李彦宏牵头发起并出任董事长;原百度集团副总裁、BV百度风投CEO刘维担任百图生科联合创始人、CEO;由原诺和诺德全球副总裁、BioMap Inc公司总裁Per Greisen,以及原SAP全球副总裁、百图生科公司总裁邓永富等业界高管组成核心团队。

截止目前,百图生科拥有200多名员工,在硅谷、北京、苏州、香港设立研发中心。

融资方面,目前百图生科已获得超过2亿美元(约合人民币14.25亿元)风险投资。其中,2021年7月,百图生科完成上亿美元A轮融资,由GGV纪源资本、百度等跟投,创始人李彦宏继续追加投资;今年6月,持有620亿港元初始资金的香港投资管理有限公司(港投公司)公布将在百图生科新一轮融资中进行领投。

商业化层面,百图生科已服务全球300多家用户,实现超过20亿美元(约合142.51亿元)的总客户订单,助力在AI全新蛋白设计、Al靶点发现、AI酶设计等领域取得众多突破性成果,其中包括最受关注的赛诺菲与百图生科的总交易金额10亿美元合作订单。

今年10月,百图生科宣布加大国内商业化力度,正式启动面向中国区市场的生态建设,为更多中国客户带来智能化解决方案——基于xTrimo 基础大模型底座、Model Builder工具链,提供药物研发解决方案、生物制造解决方案、AI4LS平台解决方案等。同时,百图生科将进一步拓展生态合作伙伴体系,包括硬件、软件、基础设施、增值服务和产业生态等上下游产业链。

百图生科透露,通过与全球顶尖制药公司和科研机构的深度合作,其在药物研发和精准医疗领域树立了行业标杆。例如,与全球顶尖制药巨头的合作,验证了百图生科AI模型如何帮助制药企业在仅有5%实验数据的情况下,推断出70%的潜在结果。这一突破性成就显著缩短了药物研发周期,提升了企业的创新效率。

“面对全球领先客户对AI模型先进性的要求,我们的产品必须超越传统意义上的改善性效果, 而具备引领行业的突破性价值,这也正是我们与市场上其他企业的区别所在。”谈及中国市场,百图生科认为,在合成生物学和生物制造领域中国大有可为,市场规模远超美国。尽管美国在实验室研发方面表现强劲,但在应用场景和工业制造能力方面存在不足,而中国则拥有众多企业巨头,以及正在探索前沿创新的中小型企业和科研机构等,百图生科的核心优势则在于能够针对不同规模和需求的客户,提供相应的创新服务和解决方案。

百图生科公司总裁邓永富向钛媒体App强调,当前环境下,很多传统药企也在谋求新的一些转型,它酝酿着新的增长和新的变化,这是公司值得投入的一个非常重要的因素。同时,生物制造行业在国内具备优渥的发展土壤,很多客户非常欢迎这种新的技术变化。

平台型企业的探索:从EDA到生命科学底座大模型

百图生科认为,站在生命科学与AI交汇的前沿,通过其AI大模型平台,赋能生命科学企业加速科研创新,正如EDA(电子设计自动化)工具在芯片领域所扮演的角色。

事实上,EDA的核心在于以后台技术为支撑,通过优化设计流程和提升效率,赋能芯片企业更高效地设计并生产芯片,但它并不直接制造芯片。百图生科的大模型平台通过多模态数据和跨领域知识构建任务模型,应用于生命科学企业的实际业务场景,而非直接生产终端产品。类似EDA工具在芯片设计中的作用,百图生科为生物医药和生物制造等企业提供AI模型,帮助其加速从研究到产品全流程。另外,生成式AI技术使得百图生科的大模型平台在蛋白质结构预测、靶点发现等生命科学核心领域中取得显著成效,不仅提升了研发效能,还帮助企业解决传统科研难以触及的复杂问题,推动更多企业和科研机构加速进入AI for Science(AI4S)赛道。

正如比尔·盖茨所言,AI是“第一个没有限制的技术”,在未来五年内,AI将彻底改变人类的生活和健康。

百图生科认为,凭借其大模型平台试图去影响生命科学的多个领域。无论是生物医药中的大分子药物开发、基因编辑,细胞基因疗法的靶点发现与开发,还是生物制造领域的人造生物材料、生物燃料、生物酶催化剂等尖端产品的设计和开发等。

尽管AI的应用前景广阔,但其发展面临的算力挑战依然不容忽视。特别是在“低端算力过剩、高端算力稀缺”的背景下,AI算力成为主要的成本瓶颈。红杉资本曾预测,AI基础设施的回报率与实际收入之间存在巨大差距,预计AI企业的总收入需求将达到6000亿美元。

刘维非常相信,生成式 AI 技术可以给生命科学领域带来范式转变。在刘维看来,蛋白质结构预测将成为“兵家必争之地”。

生命科学行业的特殊性在于,尽管AI算力投入昂贵,但对于每年动辄万亿美元级别研发投入的制药企业来说,AI技术带来的回报无疑是巨大的。通过AI技术,能够将复杂科研问题分解成可验证的方案,从而帮助企业在前沿药物发现和疾病治疗中取得重大突破。尽管没有企业能够单靠一种技术解决所有问题,但通过AI的应用,复杂的生命科学难题正被逐步破解,最终将带来更加精准的药物和生命科学解决方案。那些率先拥抱AI的企业,将在未来收获丰厚的回报。

“未来,不同的人群、不同的国家,包括许多罕见病患者,各种人群都能够受益于AI驱动的生物医药、生物制造等行业的新型研发范式。目前,生命科学领域研发投入每年高达数万亿美元,但主要集中在解决那几个大问题上,所以,如果利用 AI 能够将研发效率提高100倍,那么会有更多的精准药物和生命科学产品线产出,这将极大地推动我们的健康和福祉。”刘维对钛媒体App表示。

(本文首发于钛媒体App,作者|林志佳,编辑|胡润峰)

 

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