百圖生科聯合創始人、CEO 劉維

2024年諾貝爾化學獎頒給谷歌DeepMind丹米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·喬普（John M. Jumper），表彰AI大模型實現蛋白質結構預測，從而引發國內AI For Science（科學）前沿技術賽道熱潮。

10月下旬第三屆中國生物計算大會上，李彥宏聯合創立的BioMap百圖生科發布全新生命科學基礎大模型xTrimo V3，擁有2100億參數，是全球規模最大的生命科學領域AI基礎模型，覆蓋蛋白質、DNA、RNA 等七大生命科學主流模態；在蛋白質領域，實現全球首個MoE（混合專家）架構；DNA序列長度突破128K，為基因組學、遺傳病預測和精準治醫療領域提供更高的準確性。

截至目前，百圖生科已打造超過200個取得評測SOTA水平的任務模型，先后助力開發20多種前沿抗體和酶，實現10余個創新靶點及靶點組合的挖掘，進入更廣泛的生物制造、農業化工、綠色環保等領域。

會后，百圖生科聯合創始人、CEO劉維對鈦媒體App等表示，“百圖生科的定位成為一家世界領先的生命科學AI模型提供商”。在今天大量、特定以及前沿生命科學問題上，基于其AI大模型平臺底座及應用場景加速自身商業化，從而將研發領先3-5年為行業創造更多社會價值、經濟價值的AI平臺。

AI技術解決新藥研發投資回報低的難題

新藥研發是人類發展中極具風險和復雜度、耗時最漫長的技術研究領域之ー。

據英國《自然》雜志統計，新藥的研發成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到十分之一。而2000年-2015年間，近86%的候選藥物都無法達到目標終點。

對于藥物研發商和CRO研究團隊來說，藥物發現過程非常漫長、復雜且成本高昂。因此，基于 AI 的藥物研發有可能大幅減少藥物發現所需的時間和成本，提高藥物開發的成功率，并有助于發現新的治療方法。

生成式AI熱潮之前，新藥研發大部分以CADD（計算機輔助藥物設計）方式作為藥物發現方式之一，以計算機作為操作媒介，以原子（量子）尺度模型來模擬分子的結構與行為，進而模擬分子體系的各種物理、化學性質的方法。然而，隨著藥物研發難度不斷提高，以及病理問題愈加復雜，CADD無法全面計算出獲得藥物的途徑，只是產生藥物分子結構想法的一部分。因此，用AI設計藥物（AIDD）成為了新的學術趨勢。

經過多年實踐，利用 AI技術，確實可以識別潛在的藥物靶點并設計可與這些靶點相互作用的分子，以及能夠分析大量數據以識別潛在的藥物靶點，從而減少藥物發現和開發上投入的時間和成本，使其成為可能。

據2024年麥肯錫全球研究院估計，生成式 AI 每年可為制藥和醫療技術公司創造600億至1100億美元的經濟價值。

成立于2020年的BioMap百圖生科，是一家擁有顛覆性技術的生命科學 AI 大模型公司，由百度創始人、CEO李彥宏牽頭發起并出任董事長；原百度集團副總裁、BV百度風投CEO劉維擔任百圖生科聯合創始人、CEO；由原諾和諾德全球副總裁、BioMap Inc公司總裁Per Greisen，以及原SAP全球副總裁、百圖生科公司總裁鄧永富等業界高管組成核心團隊。

截止目前，百圖生科擁有200多名員工，在硅谷、北京、蘇州、香港設立研發中心。

融資方面，目前百圖生科已獲得超過2億美元（約合人民幣14.25億元）風險投資。其中，2021年7月，百圖生科完成上億美元A輪融資，由GGV紀源資本、百度等跟投，創始人李彥宏繼續追加投資；今年6月，持有620億港元初始資金的香港投資管理有限公司（港投公司）公布將在百圖生科新一輪融資中進行領投。

商業化層面，百圖生科已服務全球300多家用戶，實現超過20億美元（約合142.51億元）的總客戶訂單，助力在AI全新蛋白設計、Al靶點發現、AI酶設計等領域取得眾多突破性成果，其中包括最受關注的賽諾菲與百圖生科的總交易金額10億美元合作訂單。

今年10月，百圖生科宣布加大國內商業化力度，正式啟動面向中國區市場的生態建設，為更多中國客戶帶來智能化解決方案——基于xTrimo 基礎大模型底座、Model Builder工具鏈，提供藥物研發解決方案、生物制造解決方案、AI4LS平臺解決方案等。同時，百圖生科將進一步拓展生態合作伙伴體系，包括硬件、軟件、基礎設施、增值服務和產業生態等上下游產業鏈。

百圖生科透露，通過與全球頂尖制藥公司和科研機構的深度合作，其在藥物研發和精準醫療領域樹立了行業標桿。例如，與全球頂尖制藥巨頭的合作，驗證了百圖生科AI模型如何幫助制藥企業在僅有5%實驗數據的情況下，推斷出70%的潛在結果。這一突破性成就顯著縮短了藥物研發周期，提升了企業的創新效率。

“面對全球領先客戶對AI模型先進性的要求，我們的產品必須超越傳統意義上的改善性效果, 而具備引領行業的突破性價值，這也正是我們與市場上其他企業的區別所在?！闭劶爸袊袌?，百圖生科認為，在合成生物學和生物制造領域中國大有可為，市場規模遠超美國。盡管美國在實驗室研發方面表現強勁，但在應用場景和工業制造能力方面存在不足，而中國則擁有眾多企業巨頭，以及正在探索前沿創新的中小型企業和科研機構等，百圖生科的核心優勢則在于能夠針對不同規模和需求的客戶，提供相應的創新服務和解決方案。

百圖生科公司總裁鄧永富向鈦媒體App強調，當前環境下，很多傳統藥企也在謀求新的一些轉型，它醞釀著新的增長和新的變化，這是公司值得投入的一個非常重要的因素。同時，生物制造行業在國內具備優渥的發展土壤，很多客戶非常歡迎這種新的技術變化。

平臺型企業的探索：從EDA到生命科學底座大模型

百圖生科認為，站在生命科學與AI交匯的前沿，通過其AI大模型平臺，賦能生命科學企業加速科研創新，正如EDA（電子設計自動化）工具在芯片領域所扮演的角色。

事實上，EDA的核心在于以后臺技術為支撐，通過優化設計流程和提升效率，賦能芯片企業更高效地設計并生產芯片，但它并不直接制造芯片。百圖生科的大模型平臺通過多模態數據和跨領域知識構建任務模型，應用于生命科學企業的實際業務場景，而非直接生產終端產品。類似EDA工具在芯片設計中的作用，百圖生科為生物醫藥和生物制造等企業提供AI模型，幫助其加速從研究到產品全流程。另外，生成式AI技術使得百圖生科的大模型平臺在蛋白質結構預測、靶點發現等生命科學核心領域中取得顯著成效，不僅提升了研發效能，還幫助企業解決傳統科研難以觸及的復雜問題，推動更多企業和科研機構加速進入AI for Science（AI4S）賽道。

正如比爾·蓋茨所言，AI是“第一個沒有限制的技術”，在未來五年內，AI將徹底改變人類的生活和健康。

百圖生科認為，憑借其大模型平臺試圖去影響生命科學的多個領域。無論是生物醫藥中的大分子藥物開發、基因編輯，細胞基因療法的靶點發現與開發，還是生物制造領域的人造生物材料、生物燃料、生物酶催化劑等尖端產品的設計和開發等。

盡管AI的應用前景廣闊，但其發展面臨的算力挑戰依然不容忽視。特別是在“低端算力過剩、高端算力稀缺”的背景下，AI算力成為主要的成本瓶頸。紅杉資本曾預測，AI基礎設施的回報率與實際收入之間存在巨大差距，預計AI企業的總收入需求將達到6000億美元。

劉維非常相信，生成式 AI 技術可以給生命科學領域帶來范式轉變。在劉維看來，蛋白質結構預測將成為“兵家必爭之地”。

生命科學行業的特殊性在于，盡管AI算力投入昂貴，但對于每年動輒萬億美元級別研發投入的制藥企業來說，AI技術帶來的回報無疑是巨大的。通過AI技術，能夠將復雜科研問題分解成可驗證的方案，從而幫助企業在前沿藥物發現和疾病治療中取得重大突破。盡管沒有企業能夠單靠一種技術解決所有問題，但通過AI的應用，復雜的生命科學難題正被逐步破解，最終將帶來更加精準的藥物和生命科學解決方案。那些率先擁抱AI的企業，將在未來收獲豐厚的回報。

“未來，不同的人群、不同的國家，包括許多罕見病患者，各種人群都能夠受益于AI驅動的生物醫藥、生物制造等行業的新型研發范式。目前，生命科學領域研發投入每年高達數萬億美元，但主要集中在解決那幾個大問題上，所以，如果利用 AI 能夠將研發效率提高100倍，那么會有更多的精準藥物和生命科學產品線產出，這將極大地推動我們的健康和福祉。”劉維對鈦媒體App表示。

（本文首發于鈦媒體App，作者｜林志佳，編輯｜胡潤峰）