Экс-партнёр a16z ушёл из фонда на $4 млрд: инвестиции в ИИ для биотеха меняют формат

Фонд Andreessen Horowitz (a16z) двенадцать лет назад передал направление здравоохранения и наук о жизни Панде, тогда профессору химии Стэнфорда и создателю проекта Folding@home. Этот проект превращал миллионы домашних компьютеров в распределённый суперкомпьютер для исследования болезней. По данным интервью TechCrunch, за следующее десятилетие Панде вырастил портфель bio-направления a16z до объёма около 4 млрд долларов под управлением. Теперь он строит VZVC вместе с давним инвестором Заком Вернером.

Почему Панде ушёл из крупного фонда ради нескольких ставок?

Суть проста. Крупный фонд вроде a16z вкладывает в десятки стартапов одновременно. VZVC устроен наоборот: несколько концентрированных сделок в год, ни одного младшего аналитика в штате, а повседневные операции фирмы опираются на ИИ. Панде объяснил логику так: в биотехе данные решают всё, и разбрасываться по десяткам проектов менее эффективно, чем глубоко погружаться в единичные.

Формально это не классический раунд привлечения капитала, а структурный сдвиг. Человек, управлявший миллиардами, перешёл к модели бутикового фонда. Инвестиции в ИИ для биотеха при этом не сокращаются, а перераспределяются: крупный фонд теряет ключевого партнёра, а рынок получает нового игрока с другой философией.

Почему биологические данные дороже текста?

Самая практичная часть интервью Панде касается фундаментальной проблемы медицинского ИИ. Текстовые модели вроде ChatGPT обучаются на открытых данных из интернета. Биологические данные так собрать нельзя. Каждая компания вынуждена строить собственный закрытый набор данных (dataset), и эти данные нельзя перегнать из одной модели в другую.

Это создаёт парадокс. ИИ обещает прорыв в медицине, но данные заперты в «стенах» отдельных компаний и клиник. Панде прямо сравнивает ситуацию с проблемой врачебных «силосов»: онколог и эндокринолог, ведущие одного пациента, плохо синхронизируются между собой. ИИ в теории может быть «специалистом во всём» и видеть закономерности, недоступные отдельному врачу, но только если получит доступ к данным из разных источников.

Для российских специалистов в биотехе и медицинском ИИ эта деталь особенно ценна. Дефицит биологических данных означает, что у компании, которая первой соберёт качественный dataset, будет структурное преимущество, которое нельзя повторить простым копированием чужой модели.

ИИ не отменил дорогие клинические испытания, но меняет их экономику

Панде развеял популярную иллюзию о том, что синтетические данные уже удешевили клинические испытания. По его словам, это пока скорее «стремление», чем реальность. Путь до клинических испытаний стал короче и дешевле благодаря ИИ, но сами испытания по-прежнему обходятся в сотни миллионов долларов. Вероятность того, что препарат пройдёт от первой фазы до конца третьей, составляет всего 20%.

Главная причина провалов: препараты проектируются на животных моделях (чаще всего мышах), а животные модели плохо предсказывают реакцию человеческого организма. ИИ-модель, по словам Панде, «не будет идеальной, но будет значительно лучше любой животной модели».

Ещё одно направление, прецизионная медицина (precision medicine, подбор лечения под конкретного пациента, а не под «среднего»). Сейчас врач сравнивает ваши анализы со средними по популяции. ИИ позволяет сравнивать ваши результаты с вашей же историей и понимать, что именно «странно для вас». Панде подчёркивает: долгое время прецизионная медицина строилась только на геномике (анализе генома), но геном это «чертёж дома в первый день», а дом уже изменился. Теперь добавляются данные протеомики (анализ белков) и роботизированных измерений, которые естественно сочетаются с ИИ.

Модель ИИ не будет идеальной, но она будет значительно лучше любой животной модели, и когда она перешагнёт эту планку, начнётся по-настоящему интересное. : Виджай Панде, сооснователь VZVC, бывший управляющий партнёр a16z bio

Что это значит для вас?

• Авторам Дзена и контент-маркетологам. Тема медицинского ИИ часто подаётся через хайп: «ИИ заменит врачей». Интервью Панде показывает другую картину: 80% препаратов всё ещё проваливаются, данных не хватает, а синтетические данные пока не оправдали ожиданий. Честная подача этих нюансов выделит ваш контент на фоне поверхностных пересказов.

• Маркетологам в медтехе и биотехе. Ключевой актив в этой отрасли не модель, а dataset. Компания, которая умеет рассказать про уникальность своих данных, получает аргумент и для инвесторов, и для клиентов. Это работает и в России: собственные клинические данные ценнее лицензии на чужую модель.

• Предпринимателям в РФ. Прямых аналогов VZVC в России пока нет, но логика «мало ставок, глубокое погружение» применима к любому фонду. Если вы строите стартап в медицинском ИИ, инвестору важнее увидеть эксклюзивный набор данных, чем красивую архитектуру модели.

Панде описал будущее, в котором ИИ становится «командой лучших врачей, собранных в одном моменте». До этого будущего далеко, но направление инвестиций уже сместилось: не в модели, а в данные, которые невозможно скопировать.