Anthropic 悄悄下场做药，AI 实验室要变生物平台

这句话藏在 @AnthropicAI 10 月 27 日的公告里：“我们也已启动自主药物研发工作。”我的初步假设是：前沿 AI 实验室正在成为下一代生物技术平台，而不仅仅是制药行业的 AI 供应商。@AnthropicAI 似乎是当今 AIDD 领域最激进的实验室。两次生物技术收购、一个内部湿实验室、用于 AI 控制实验的基础设施，以及招募诺贝尔奖得主人才。

为什么要建立内部药物管线？训练更好的模型。拥有研究项目可以在模型推理、假设生成、湿实验室验证和模型改进之间形成闭环。拥有发现权并不意味着拥有整个药物开发过程。Anthropic 可以将候选药物推进到临床前阶段，然后与制药公司合作、授权或出售项目。早期药物资产市场已经成熟。生物技术平台正在形成。

生物技术历来是一个成败难料的行业。如果 AIDD 是真的（这仍然是一个很大的假设），那么模型公司正在成为真正的生物技术平台——一个可重复的发现引擎——其价值创造可能是巨大的。

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对生物技术和大型制药公司的影响

假设我现在有一个水晶球（而且，再次强调，如果 AIDD 真的有效）：

>> 生物技术：可能是最大的颠覆

我预计会有更多生物技术公司与前沿 AI 实验室合作。实验室获得数据和领域专业知识，并提供有吸引力的合作，至少在初期是这样。药物发现的每个方向都变得更具竞争力，因为 AI 现在使这变得更容易。价值 1.7 万亿美元的生物技术行业可能面临风险。

>> 大型制药公司：比许多人想象的更有优势；前沿实验室的最大竞争对手

大型制药公司拥有数据优势，但在模型方面处于劣势，至少目前是这样。它在模型方面的竞争能力部分取决于开源模型追赶的速度。常规科学工作的相对价值可能会下降，但专有数据、实验基础设施、科学判断和临床开发能力可能变得更加重要。

我实际上认为一些制药公司处于非常有利的地位：

$LLY：我认为最有希望建立一个制药公司拥有的 AI 发现平台，最终可以服务于更广泛的生物技术生态系统。@EliLillyandCo TuneLab（仍然）被严重低估。一个强大的数据飞轮：礼来的历史数据 + 专有模型 → 生物技术采用 → 真实实验 → 通过联邦学习获得新的训练数据 → 更好的模型 → 更多的生物技术采用。@DaveARicks

@Roche / Genentech：在基础模型、生物数据和自动化湿实验室基础设施的结合方面，可能是最强的竞争对手。

$REGN：在稀缺的人类疾病生物学、遗传学和靶点验证方面处于特别有利的地位。

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