Раніше Віжай Панде був більш відомий в академічних колах, ніж серед інвесторів. Ситуація різко змінилася приблизно дванадцять років тому, коли Марк Андріссен і Бен Горовіц, які протягом перших п’яти років існування своєї фірми свідомо уникали сфери охорони здоров’я та наук про життя, вирішили, що цей напрямок вартий інвестицій, і передали його Панде. На той час він був професором хімії Стенфордського університету, найбільш відомим як розробник Folding@home – проєкту розподілених обчислень, що перетворив мільйони домашніх комп’ютерів на суперкомп’ютер для досліджень хвороб. За наступне десятиліття він перетворив інвестиції a16z у практику, яка управляє майже 4 мільярдами доларів.
Тому було дещо несподівано, коли в червні минулого року Панде полишив усе, щоб започаткувати значно менший проєкт. Його нова фірма, VZVC, співзасновником якої є давній інвестор Зак Вернер, зосереджується на невеликій кількості стратегічних інвестицій на рік, а не на десятках, у ній немає асистентів, і вона активно використовує штучний інтелект (ШІ) для щоденних операцій.
Щоб дізнатися більше про крутий поворот у кар’єрі Панде, ми поговорили з ним цього тижня про те, чому він робить лише кілька стратегічних інвестицій, а не розпорошує свої зусилля на ринку, а також про одну з найцікавіших дилем біотехнологій, керованих ШІ: на відміну від тексту, біологічні дані неможливо отримати шляхом веб-скрейпінгу, тому майже кожна компанія створює власний ізольований набір даних. Що це означає для всіх обіцяних досягнень ШІ в медицині, і хто насправді отримає до них доступ?
Цю розмову було відредаговано для стислості та ясності. Повну версію можна прослухати (нижче).
Ви сказали, що біологія переходить від «науки відкриттів» до того, що можна інженерно контролювати. Що це означає?
Багато способів розробки ліків мали значну частку випадковості. Я вважаю, що змінилися завдяки тому, що ШІ та машинне навчання дозволяють комп’ютерам отримати розуміння дуже, дуже складних речей… визначити, на які мішені мають діяти ваші ліки для конкретних захворювань, як їх створювати, і навіть допомагати в клінічних випробуваннях — найдорожчій частині процесу.
Я думав, клінічні випробування стають дешевшими, тому що розробники ліків використовують більше синтетичних даних, і тому потрібно менше учасників для цих випробувань.
Це, я думаю, більше схоже на прагнення.
Витрати та час до отримання результатів клінічних випробувань скорочуються, особливо завдяки ШІ, але проведення одного випробування все одно може коштувати сотні мільйонів доларів, тому ліки є дуже дорогими. Ймовірність успішного завершення препаратом від першого до третього випробування становить лише 20%. Якщо 8 з 10 зазнають невдачі, а ці дослідження коштують сотні мільйонів доларів, амортизована вартість стає дуже високою. Зазвичай невдачі трапляються не тому, що біолог зробив щось не так, а тому, що всі експерименти, на яких базувалася розробка цих ліків, проводилися на тваринних моделях, як-от миші, а зрештою, тваринні моделі погано передбачають результати у людей. Модель ШІ не буде ідеальною, але вона буде набагато кращою за будь-яку тваринну модель, і коли вона перетне цей поріг, ось тоді починається справді захоплююче.
[Фаза після цього]: Чи це той препарат, що підходить саме мені?
Ви маєте на увазі персоналізовану медицину…
Жаргон тут – так звана прецизійна медицина. Якщо ви звертаєтеся до лікаря з чимось нетривіальним, він мусить вгадувати, що відбувається, тому що він може оцінити лише обмежену кількість факторів. Потім вам призначають препарат – і якщо він не допомагає, призначають інший, потім ще один. Це відбувається при лікуванні раку, це відбувається в багатьох різних сферах. Нам усім було б набагато краще, якби перший призначений препарат був правильним. Зазвичай результати ваших аналізів порівнюють із середніми показниками по популяції. Але насправді їх слід порівнювати з питанням: чи є [цей результат] нетиповим для вас? На стороні медицини ми також починаємо розробляти [можливість] розуміти, що буде правильним саме для конкретної людини.
Чи можна сказати, що шлях до цього моменту був повільним і стабільним, чи він різко прискорився нещодавно?
Я думаю, це результат збігу багатьох різних факторів. Наприклад, прецизійна медицина довгий час базувалася на геноміці. Але реальність така, що ваш геном – це, по суті, креслення вашого будинку на перший день, але ваш будинок значно відрізняється від того моменту, коли він був збудований. Тому є багато інших показників, які люди тепер можуть вимірювати в протеоміці тощо, і які набагато релевантніші для розуміння хвороб та поточного стану вашого організму. Також відбулася [велика] автоматизація роботизованих вимірювань, яка природно пов’язана з ШІ, і ці два аспекти дуже добре взаємопов’язані.
Протягом останнього десятиліття спостерігався стабільний прогрес як у застосуванні ШІ в біології, так і в хімії. Біологічна частина полягає в тому, як ми можемо лікувати цю хворобу? А хімічна частина – як ми можемо створити препарат для впливу на конкретний білок? За ці 10 років були досягнуті дуже значні успіхи.
Ви згадали, що біологія є однією з небагатьох сфер, звідки ШІ не може просто витягувати дані з Інтернету. Що це означає для розвитку галузі?
Це сфера, де немає загальнодоступних даних, на яких люди могли б тренувати одні й ті самі моделі, і ваші дані не можуть бути передані з однієї моделі до іншої. Це дійсно цікавий аспект з точки зору чистого ШІ.
Хіба це не нагадує знайому проблему в медицині – лікарі, що працюють у [територіально ізольованих, часто конкурентних] відділах?
Ви натрапили на дуже важливу тему. Скажімо, [хтось] має певний тип раку, і це стосується як онкології, так і ендокринології – ці два лікарі насправді погано спілкуються між собою. Що дійсно інтригує в ШІ, так це те, що він, в принципі, може бути спеціалістом у всьому і може бачити те, що жодна окрема людина не зможе. Це було б еквівалентно команді найкращих лікарів, які одночасно обговорюють це питання.
Але чи достатньо обміну даними для реалізації цього бачення? Я розумію, чому засновники та інвестори хочуть захищати свої [відповідні знахідки], але…
Я думаю, одна з найбільших тенденцій полягає в тому, що ми починаємо бачити зсув у бік створення атласів біологічної інформації – які з технологічної точки зору, як правило, є фундаментальними моделями. І коли вони стають більш поширеними, я думаю, ми побачимо те саме, що сталося з відкритими LLM (великими мовними моделями), які показують дуже хороші результати проти корпоративних: відкриті фундаментальні моделі в біології матимуть широкий вплив.
Ви співпрацюєте з Genesis Therapeutics, яка вийшла з вашої лабораторії в Стенфорді, та Insitro, компанією з розробки ліків, заснованою Дафною Коллер, вашою колишньою колегою зі Стенфорду. Ви також створюєте компанію із засновником, якого знаєте 20 років. Що ви шукаєте в засновниках і в яких сферах?
Я зосередив більшу частину свого часу на двох сферах. Перша – це ШІ для надання медичної допомоги, чим я багато займався в a16z, і друга – ШІ для клінічних випробувань.
Одним з найважливіших для мене [у засновниках] є те, що ми можемо по-справжньому довіряти одне одному – засновники з високою доброчесністю, які роблять те, що обіцяють… Я очікую, що ці стосунки триватимуть 5-10 років і більше, в ідеалі – до наступної компанії. Я хочу працювати з людьми, які мислять довгостроково. В ідеалі, це люди, які не просто намагаються виграти і перемогти інших, а дійсно думають над питанням: як ми можемо виграти разом?
Що ви правильно робили і що неправильно у своїй інвестиційній кар’єрі досі?
Коли я почав говорити про ШІ, машинне навчання, технології, медицину та біологію понад 10 років тому, було багато опору, і багато людей казали: «О, це ніколи не станеться. Це ніколи не буде корисним» тощо. Цей опір значною мірою зник, і спостерігати за цією динамікою дуже приємно.
Я думаю, мені знадобився деякий час, щоб по-справжньому зрозуміти, що, хоч би якими спокусливими були найкрутіші технології, все завжди зводиться до виходу на ринок. Я кажу своїм засновникам, особливо тим, хто прийшов зі сфери науки або продукту, щоб вони спрямували весь свій блиск та креативність на розробку стратегії виходу на ринок, тому що цей аспект є щонайменше таким же складним, як і технологічна сторона, а то й складнішим.
Розкажіть, як ви плануєте структурувати цю нову фірму інакше, порівняно з тим, що ви керували в a16z.
Зараз ми робимо щось зовсім інше… VZ названо на честь мене, Віжая, і мого співзасновника, Зака Вернера – він Z. Ми свідомо дуже малі… з точки зору інвестицій, це лише ми двоє. Ми насправді планували найняти асистентів, але виявилося, що завдяки агентам, яких ми розробили, це стало непотрібним.
Наскільки «концентровані» ваші інвестиції?
Ми [не] робимо 30 інвестицій на рік… ми говоримо, мабуть, про п’ять, не багато інвестицій – дуже концентровані. Додавання компанії до типового фонду – це як додавання друга у Facebook – це робиться досить швидко. Для Зака і мене це більше схоже на… бажання мати ще одну дитину. Це для нас велика справа.
З такою структурою, проти кого ви конкуруєте за угоди?
Цікаво, що з цією моделлю ми зазвичай не намагаємося конкурувати за “гарячий раунд” – люди знаходять для нас місце. Це зовсім інша річ, ніж намагатися отримати гарячий раунд Series A або B. Здебільшого люди хочуть нас як інвесторів через те, що Зак і я можемо зробити, і наскільки активно ми можемо брати участь. Коли я дивлюся на людей, які мене надихають, я дивлюся на когось на кшталт Антоніо Грасіаса з Valor – він добре відомий завдяки угоді зі SpaceX, але він займається тим, що робить, вже 20 років. Те, що зробила Thrive, з більш концентрованим портфелем, також є справжнім натхненням. Очевидно, a16z – це частина моєї ДНК, але я думаю, що ті інші [фірми] є новими доповненнями до нашого способу мислення.
Що зараз перебільшене в галузях ШІ та біотехнологій?
Реальність така, що ШІ може знаходити інсайти, які ми не можемо отримати лише від людей. Те, що завжди стає проблематичним, – це коли лунають заклики, що ШІ вилікує все. Причина вагань полягає не в сумнівах щодо ШІ – сумніви стосуються даних. LLM працюють тому, що є величезна кількість даних для навчання. Коли даних просто не вистачає, тоді ШІ не може магічно вирішити цю проблему.
Коли ви купуєте за посиланнями в наших статтях, ми можемо отримати невелику комісію. Це не впливає на нашу редакційну незалежність.
За даними порталу: techcrunch.com