“我们每年不会进行30次投注”：Vijay Pande在a16z投入40亿美元后谈小额投注
过去，维杰·潘德在学术界比在投资界更出名。十几年前，情况突然发生了变化，当时马克·安德森 (Marc Andreessen) 和本·霍洛维茨 (Ben Horowitz) 在公司成立的头五年里明确回避了医疗保健和生命科学领域，他们认为这个类别毕竟值得押注，并将钥匙交给了潘德 (Pande)。当时，他是斯坦福大学的一名化学教授，因创建Folding@home而闻名，这是一个分布式计算项目，将数百万台家用电脑转变为用于疾病研究的超级计算机。在接下来的十多年里，他将a16z的赌注发展成为管理近40亿美元的实践。
因此，去年6月，Pande放弃这一切，开始做一些规模更小的事情，这有点出乎意料。事实上，他与长期投资者扎克·沃纳 (Zach Werner) 共同创立的新公司VZVC是围绕每年几次而不是数十次集中投资而建立的，它没有合伙人，并且在日常运营中严重依赖人工智能。
为了更多地了解潘德的硬转向，我们本周与他讨论了为什么他只进行少量集中押注，而不是在当前市场上分散自己——以及人工智能驱动的生物技术中更有趣的难题之一：与文本不同，生物数据无法从互联网上刮取，因此几乎每家公司最终都会建立自己的封闭数据集。这对于人工智能在医学领域所承诺的所有进步意味着什么？谁能真正获得这些进步？
为了篇幅和清晰度，本次对话已被编辑。您还可以收听更完整的对话（如下）。
你说过生物学正在从“发现的科学”转变为你可以设计的东西。这意味着什么？
药物的许多开发方式都存在很大的偶然性。我认为发生的变化是，人工智能和机器学习允许计算机将它们的理解类型围绕一些非常非常复杂的事情进行包装……试图找出你希望你的药物达到哪些目标，针对特定的疾病，能够制造这些药物，现在甚至可以帮助临床试验——这是这个过程中最昂贵的部分。
我认为临床试验变得越来越便宜，因为药物开发商正在使用更多的合成数据，因此这些试验不需要那么多人。
我认为，这是一个很大的愿望。
进行临床试验的成本和时间一直在缩短，尤其是人工智能，但进行试验仍可能花费数亿美元，这就是药物非常昂贵的原因。一种药物从第一次试验到第三次试验结束成功的概率只有20%。如果十分之八失败，而这些事情花费数亿美元，摊销成本就会非常高。他们失败的原因通常不是生物学家做错了什么，而是生物学家做错了什么。这些药物设计的所有实验都是在小鼠等动物模型上进行的，最终，动物模型并不能很好地预测人类。人工智能模型不会是完美的，但它会比任何动物模型都要好得多，一旦它跨越了这个标准，那就是真正令人兴奋的地方。
[接下来的阶段是]：该药物的剂型是否正确？
你的意思是个性化医疗。 。 。
这里的行话是所谓的精准医学。如果你因为一些不重要的事情去看医生，他们必须猜测发生了什么事，因为他们能告诉的就这么多。然后他们给你一种药物——如果这不起作用，他们会给你另一种药物，然后另一种药物。这种情况发生在癌症中，也发生在许多不同的领域。如果第一种药物是正确的，我们都会好得多。通常，您的血液检查值会与人群平均值进行比较。但实际上，它们应该被比较为：这个[结果]对你来说奇怪吗？我们在医学方面也开始做的是[能够]了解什么对个人来说是正确的。
您认为通往这一刻的道路是缓慢而稳定的，还是最近才出现飙升？
我认为这是很多不同的事情[聚集在一起]。举例来说，精准医学在很长一段时间内都是基于基因组学的。但现实情况是，你的基因组有点像你房子第一天的蓝图，但你的房子现在与建造时相比有很大不同。因此，人们现在可以在蛋白质组学等方面测量许多其他东西，这些东西与了解疾病和你的身体现在所处的位置更相关。机器人测量中也有[很多]自动化，它们自然地与人工智能联系在一起，并且这两者非常紧密地结合在一起。
在过去的十年里，生物学领域的人工智能和化学领域的人工智能都在稳步发展。生物学部分就像，我们如何治疗这种疾病？然后化学部分是，我们怎样才能研制出一种药物来追踪这种特定的蛋白质？这10年来实际上已经取得了非常显着的进步。
你提到生物学是人工智能无法从互联网上抓取数据的少数几个领域之一。这对于该领域的发展意味着什么？
在这个地方，你没有任何数据，人们只能训练相同的东西，并且你的数据无法从一种模型提取到另一种模型。从纯粹的人工智能意义上来说，这是一个非常有趣的游戏。
不过，这难道不呼应了医学中一个常见的问题——医生在[领域内，通常是竞争性的]孤岛中工作吗？
你在这里做了一件非常大的事情。假设[某人]患有某种类型的癌症，这既是肿瘤学又是内分泌学的问题——这两位医生确实不能很好地同步。人工智能真正有趣的地方在于，原则上它可以成为一切方面的专家，并且它可以开始看到任何一个人都看不到的东西。这相当于有一个最好的医生团队在那一刻都在叫嚣。
但是否有足够的数据共享来真正实现这一愿景？我理解为什么创始人和投资者想要保护他们的[各自的发现]，但是。 。 。
我认为更大的趋势之一是我们开始看到向构建这些生物信息图集的转变——从技术的角度来看，这些图集通常是基础模型。随着它们变得越来越普遍，我认为我们会看到开源法学硕士所发生的同样的事情，它比企业法学硕士表现得更好：生物学中的开源基础模型具有非常广泛的影响。
你参与了来自斯坦福大学实验室的Genesis Therapeutics公司和斯坦福大学前同事达芙妮·科勒 (Daphne Koller) 创办的药物发现公司Insitro。你说你也在与一位认识了20年的创始人一起孵化一家公司。您在哪些领域寻找创始人的哪些方面？
我大部分时间都花在两个领域。一是用于医疗保健服务的人工智能，我在a16z上也做了很多工作，然后是用于临床试验的人工智能。
[关于创始人]对我来说最重要的事情之一是我们可以真正相互信任——创始人具有高度的正直，言出必行……我预计这种关系能够持续5年、10年以上，理想情况下，他们的下一家公司。我想与有这种长远想法的人一起工作。理想情况下，这些人不仅仅是想赢得并击败其他人，而是真正思考这个问题：我们如何共同获胜？
到目前为止，在您的投资生涯中，哪些是对的，哪些是错的？
十多年前，当我开始谈论人工智能、机器学习、技术、医学和生物时，存在很多阻力，很多人说，‘哦，这永远不会发生。这永远不会有用，”等等。这种阻力基本上消失了，看到这条弧线非常令人满意。
我想我花了一些时间才真正意识到，尽管最酷的技术很诱人，但它总是会回到市场。我告诉我的创始人，尤其是那些来自科学或产品方面的创始人，让他们发挥所有的聪明才智和创造力，真正将其应用到进入市场方面，进入市场部分至少与技术方面一样困难，甚至更难。
帮助我们了解与您在a16z运营的公司相比，您如何以不同的方式设计这家新公司。
现在，我们正在做一些完全不同的事情……VZ以我Vijay和我的联合创始人Zach Werner的名字命名——他就是Z。我们故意做得很小……在投资方面，实际上只有我们两个人。我们实际上打算雇用员工，但事实证明，我们已经建立了代理人，这并不是我们需要做的事情。
“集中”到底有多集中？
我们每年不会进行30次投注……我们谈论的可能是5次，但不是很多投资——非常集中。在典型的基金中添加一家公司就像添加一个Facebook朋友 - 这是你很快就能完成的事情。对于扎克和我来说，这更像是。 。 。想要另一个孩子。这对我们来说是一件大事。
在这种结构下，您将与谁竞争交易？
这种模式的有趣之处在于，我们通常不会试图争夺热门回合——人们为我们腾出空间。这与试图获得热门的A轮或B轮是完全不同的事情。很大程度上，人们希望我们成为投资者，因为扎克和我可以做些什么，以及我们可以如何亲力亲为。当我观察那些具有灵感的人时，我会关注像Valor的Antonio Gracias这样的人——他现在因为SpaceX交易而出名，但他已经做了20年了。 Thrive所做的事情以及更集中的产品组合也是一个真正的灵感。显然，a16z也在我的DNA中，但我认为其他这些是我们思考事物方式的新补充。
目前人工智能和生物技术领域哪些被过度炒作了？
事实是，人工智能可以找到我们无法仅从人类那里获得的见解。总是变得棘手的事情是，当有人呼吁人工智能将治愈一切时。犹豫的原因不是因为对人工智能有任何怀疑，而是因为对数据的怀疑。法学硕士之所以有效，是因为有很多数据可供学习。当数据根本不存在时，人工智能就无法神奇地解决这个问题。