727財經AI公司為何競相進軍生物科技？age1聯合創始人深度解析英偉達、Anthropic等巨頭佈局背後，是萬億美元藥物市場與AI無法撼動的專利護城河。AI已加速分子設計與研發效率，但最貴最慢的人體驗證仍是瓶頸。抗衰老領域迎來ChatGPT時刻，首款延長壽命療法或於十年內問世。
作者：深思圈
你有沒有想過，為甚麼最近幾乎每個星期，都有一家 AI 公司宣佈自己要做生物科技？
英偉達（Nvidia）和禮來（Eli Lilly）在舊金山合作建實驗室，DeepMind 分出來的 Isomorphic Labs 在做藥物研發，Sam Altman 個人投資了抗衰老公司 Retro，Anthropic 也在一步步加碼生命科學。Alex Colville 離這件事很近。他是 age1 的聯合創始人，age1 是全球第一家專注抗衰老的風險投資基金，由他和 Laura Deming 一起創辦。他在斯坦福讀的是遺傳學博士，研究的就是衰老的生物學，管理過超過一億美元的抗衰老投資。這篇文章我只想追一個問題：AI 公司為甚麼要來做生物科技，它們真正能幫上甚麼，又會卡在哪裡。我先講他怎麼說，再寫我自己的想法。
為甚麼 AI 公司都在往生物科技里擠
Alex 先拋出了一個數字：司美格魯肽（semaglutide）和替爾泊肽（tirzepatide）這兩種減重藥，收入比 OpenAI 和 Anthropic 加起來還多，增長速度也還在飛快。很多人以為這類生意會被科技公司拿下，其實不是。他的推測是，OpenAI、Anthropic 和谷歌這樣的公司，估值已經高得驚人，需要同樣驚人的收入，它們環顧四周會發現，世界上單獨一款藥賺的錢，就比自己整家公司還多，那當然值得去看一看。
第二個理由是護城河。他說藥有專利保護，行業又受嚴格監管，不像大多數科技產品，時間一長就走向同質化，越來越便宜。他提到 Marc Andreessen 常說的一個觀察：受監管的行業，價格會越漲越高，不受監管的行業，價格會被一路壓低。所以在他眼裡，生物科技對 AI 的抵抗力很強，不會哪天被 Anthropic 一年之內顛覆掉。原因很簡單，難題太多，就算把所有的智能都砸進去，也還是要花那麼長的時間。
具體到 Anthropic，他說對方公開發佈過一張市場地圖，生命科學是影響最大的幾個領域之一。團隊也公開講過，這可能是公司第二大的市場方向，至少排在前五。不久前，Anthropic 還發佈了面向生命科學的新模型，同時提到正在做抗衰老、罕見病等方向的臨床前項目。他的反應只有一句話：當 Anthropic 公開說這是重點方向，那就是"開打了"。
我覺得這一段難得的地方，在於它沒有把 AI 公司的動機說得很崇高。它們來，是因為這裡有全世界最大的收入、最深的護城河，還是一個暫時被 AI 衝不垮的行業。看清這一點，反而更容易判斷它們接下來會做甚麼：不是哪裡最浪漫就去哪裡，而是哪裡的生意最難被替代，就往哪裡扎。
AI 已經幫上忙的兩件事
那 AI 到底幫上了甚麼？Alex 說他看到兩個最明顯的變化。
第一個是生成分子。對某些類型的藥，現在設計分子比以前快得多、便宜得多，不再每一步都要人和實驗室來回折騰，當然離"完全不用人、不用做實驗"還差得遠。他提到 Nabla Bio 這樣的公司，已經能做到零樣本（zero-shot）生成抗體和小分子，意思是不用先餵給它一堆例子，它一次就能給出候選分子。不過他也說，現階段大多數時候，做的只是針對已知靶點（藥物要作用的那個蛋白或基因），造出已有藥物的新版本，只是造得非常快。下一步他認為不可避免：連全新的靶點，也能這樣一次給出分子。
第二個變化更日常。他說，各種日常工作現在能快 30% 到 95%，比如寫監管文件、研究競爭對手、尋找合作機會，或者搞懂一個新靶點。他的判斷是，一年半到兩年以前，辦一家做藥的公司還是一件很沈重的事，現在幾乎被"平民化"了。
我自己的理解是，這兩件事一個在"做出東西"，一個在"提高做事的效率"，而且都發生在藥物研發的前半段。它們讓試錯變便宜，讓小團隊有了起步的可能，但並沒有碰到這個行業最硬的那一塊。那一塊是甚麼，他接著往下講了。
最貴最慢的那一段，AI 還沒幫上
有人設想過，將來會有上百萬家"零員工"的生物科技公司，像用 AI 寫個軟件一樣，token 夠多，就能把研究、設計一氣呵成。Alex 覺得這離現實還很遠。他的理由是，真正的瓶頸在分子生成之後：要把一個優化好的分子變成一款獲批的藥，必須證明它安全、有效，這一段佔了藥物研發里不成比例的成本和時間。分子設計本身也難、也貴，但和這一段比，只是小頭。他說，這已經成了"最後的前線"：選對最可能成功的東西放進去，再盡量便宜地把整個流程跑完。就算一個人用 AI 設計出了分子，後面每家這樣的公司仍然需要幾百萬美元，這正是 AI 目前最使不上力的地方。
我覺得這是整場里最清醒的一段。AI 的敘事總圍繞"更聰明"，可藥最後拼的不是聰明，而是被證明。證明需要病人、時間、監管和錢，這些東西，沒有一樣會因為模型變強而自動變少。這也解釋了為甚麼 AI 公司願意進來，卻沒有人敢說它們明天就能把藥變便宜。
抗衰老這個領域，錢還很少，產品還沒出來
說回他自己投資的領域。抗衰老是最容易讓人聯想到 AI 的一塊，可它的現狀比很多人想的樸素。Alex 估算，把所有以衰老為目標的公司加起來，總市值大概只有 150 億美元左右，公司數量和投資額，大約只有癌症領域的五十分之一。那些看上去很大的融資新聞，放在 AI 行業的融資旁邊，在柱狀圖上幾乎看不見。所以他的結論是，現在每一塊錢的槓桿都極高，我們還處在最早的幾局。
更關鍵的是，這個領域到現在還沒有一款在人身上證明有效的商業產品。他預期未來十年會出現第一批，目標是延緩或預防衰老的某些方面，不會是甚麼炫目的新技術，卻是第一個證明點。他把這叫作抗衰老領域的"ChatGPT 時刻"，只是不會像第一次用上大模型那樣立刻得到反饋。他的祖父是最早接受青霉素治療的美國士兵之一，一場幾乎要命的肺炎之後，活到了九十多歲。他說自己一直在等抗衰老領域的"青霉素時刻"，估計就在十到十五年內。就像今天人們到了一定年紀會吃他汀（降血脂藥）來預防心血管疾病，他等的是心血管之外的"他汀"。
離人們最近的，是一款給狗吃的藥。Loyal 這家公司在做每天吃一次的口服零食，目標是延長狗的壽命，有望成為第一個獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）批准的延長壽命療法。他說它的有效性和安全性兩項審批都已通過，只剩生產工藝這一項，預計明年年底前後完成，但仍有不確定。人類版本，他認為還要再過幾年。
再往後是更大膽的第二代，也是 AI 會起很大作用的地方。一類是在未來五十年里，用新的細胞和組織替換舊的；另一類是表觀遺傳重編程（epigenetic reprogramming），不改變細胞的類型，只把細胞的"年齡"往回撥。他自己博士前半段研究的就是這個。他認為 NewLimit 是這一類里走得最靠前的一家，手裡有超過 6 億美元現金。它們先做肝臟，用 mRNA 技術在老年小鼠身上做了一種療法，讓老鼠在酒精的傷害下，也能像年輕的小鼠一樣撐住，之後還要做免疫細胞和腎臟。但他也強調，沒有哪一種方法會單獨解決所有問題，細胞外基質（細胞外那層支撐結構）也會積累損傷，只改細胞裡面的年齡未必夠，需要多條路線一起走。
我覺得這一段把話說得很實在。外面是一片熱鬧，裡面其實是幾家公司、幾只老鼠、一款狗的藥。AI 在這裡要做的，不是替代這個漫長的驗證，而是讓更多種可能的路線能被更快地試出來。
AI 公司在生物安全上，他怎麼看
生物領域有一件別的行業沒有的事：同一套能力，既能治病，也可能被拿來傷人。Alex 說他很慶幸，幾乎所有前沿實驗室的創始人，都真的在乎生物安全，在乎大流行和生物恐怖主義的威脅。他覺得，如果把一般大公司的 CEO 放到這些實驗室的位置上，大概不會這麼上心。他也不認為這些實驗室做得總是對、做得足夠多，畢竟在這個位置上很難一直做對，但這份在乎是真的，他很感激。
他對名聲這一層也很坦率。這些實驗室很清楚，一旦被看作在治癒癌症，就不容易被限制或關停。他承認，躲在這層光環後面也許有一點讓人不安，但他認為，它們真的在乎這件事，對人類來說是一個巨大的好處。他還說，除了生物恐怖主義，生物領域里 AI 的用處幾乎沒有甚麼爭議，是真正對人類有益的事，不像其他應用，好壞很難一刀切。
我自己的一點思考
回頭看，Alex 講的幾件事，其實是同一個故事的幾個層次。AI 公司為甚麼來，是因為這裡有最大的收入和最深的護城河；它們能幫上甚麼，是分子設計和日常效率；它們幫不上甚麼，是最貴最慢的人體驗證；而在抗衰老這樣的前沿，錢還很少，連第一個產品都還沒出來。把這幾層放在一起，就會發現一個很樸素的結論：AI 讓"想出來"變得便宜，卻沒有讓"證明出來"變得便宜。
我自己的想法是，這對看熱鬧和做事的人，意思不一樣。看熱鬧的人，容易被"某某公司進軍生物科技"的新聞拉著走，覺得藥馬上就要變便宜、人馬上就要變長壽。做事的人，應該多問一句：這家公司要解決的，是想法的問題，還是證明的問題？前者 AI 正在加速，後者還是要靠時間、病人和錢。
當然，Alex 講的是判斷，不是預言。第一款抗衰老產品會不會在十年內出現，AI 能不能把驗證的成本壓下來，都還要等。但他給出的排序很有用：如果只能押一類，他押的是最先能被證明的那一類，也就是延緩和預防衰老；再往後五年，才輪到替換和重編程。
想法會越來越便宜，證明不會。