智通财经APP获悉，六个月前成立的人工智能药物研发初创公司Chai Discovery已经从全球顶级风险投资公司Thrive Capital，以及大名鼎鼎的AI领域领导者OpenAI筹集接近3000万美元，计划将这笔资金用于人工智能大模型与生物医药研发全面结合。Thrive Capital与OpenAI领衔的这一笔投资意味着“AI+医疗”浪潮再度掀起巨浪，此前已有多家人工智能药物研发领域的初创公司公布突破性的AI大模型进展并且获得多家风投巨头鼎力支持，意味着全球资本以及科技公司们非常看好人工智能全面融入医疗领域，有望大幅缩减产品创新周期以及全面加快现代医学进展。

据了解，Chai Discovery开发出了独家的前沿人工智能基础大模型，可以预测生化分子的结构，并重新编程它们之间的相互作用，这一过程是开发新药物的核心技术环节。“我们想借助AI把生物医学从科学转变成为工程学，”该初创公司的联合创始人兼首席执行官约书亚·迈尔在接受采访时表示。

该公司的新一轮种子融资由风险投资巨头Thrive Capital领投，Dimension Capital也参与其中。经历该融资交易之后，成立仅仅六个月时间的初创公司Chai Discovery的估值大约为1.5亿美元。

近年来，人工智能大模型在加速药物发现方面的潜力引起资本市场的极度亢奋情绪。2022年，谷歌DeepMind所开发的AlphaFold工具凭借其预测数百万种蛋白质结构的强大能力，令整个科学界为之惊叹。最近，在6月份，EvolutionaryScale推出了一种有能力生成新型蛋白质的人工智能大模型，并获得了高达1.42亿美元的种子资金支持。

在医疗诊断方面，人工智能大模型未来可能也将扮演极其重要的角色。聚焦于将最前沿AI技术与医疗科学以及生物技术全面结合的法国初创公司Bioptimus，近日重磅发布全新的人工智能大模型，这一最新的AI大模型将全面有助于各种复杂疾病的研究工作进程以及协助医生加速各类疾病诊断效率。这家总部位于巴黎的公司在一份声明中表示，新推出的名为“H-optimus-0”的AI模型能够执行极度复杂的医学诊断任务，包括精准识别癌细胞和检测肿瘤中的遗传异常。

在周一，Chai Discovery发布了第一个开源分子结构模型Chai-1，并附有一份技术分析报告，将该大模型的性能与AlphaFold以及ESM3进行了比较，ESM3是由EvolutionaryScale所开发。约书亚·迈尔表示，在测试数据的基准上，Chai Discovery的模型明显更好。

他表示：“我们看到，在我们应用它解决具体的生物学问题层面，成功率提高了10%到20%。”“例如，当我们与AlphaFold进行比较时，我们发现我们开发的AI大模型在对药物发现至关重要的细节任务上始终表现更好。”

据了解，在正式加入Chai之前，迈尔是生物技术公司Absci Corp.的首席人工智能技术官，并在科技巨头Meta Platforms Inc.以及ChatGPT开发商OpenAI短暂担任过技术研究员。今年3月，他与杰克·丹特等人共同创立了这家AI药物发现初创公司，丹特之前则是支付巨头Stripe公司的技术工程师。迈尔表示，到目前为止，Chai Discovery的雇员还不到10人，但是吸引了来自OpenAI、谷歌和Meta等科技公司的最顶尖人才。

登特表示，Chai Discovery首次推出的大模型将免费且开源提供，目前还没有讨论将其技术商业化的具体计划。

根据PitchBook的统计数据，2023年，风险投资公司们向创新药物开发初创领域投入接近300亿美元。对于Chai Discovery来说，竞争不仅来自其他聚焦于人工智能药物开发领域的初创公司，还有像谷歌这样的科技巨头，谷歌管理层正在密切关注其人工智能主管德米斯·哈萨比斯所说的价值可能超过1000亿美元的超级人工智能业务。

“这个空间看起来足够容纳每个人。”Thrive Capital的合伙人迈尔斯·格里姆肖表示，他负责领导对Chai Discovery的这一轮投资。“在这个领域工作的一件重要事情是，让一件事变得更好，其本身就非常有利可图。”

经过“AI教父”认证的“黄金赛道”!“AI+医疗”堪称英伟达最关注的细分领域

作为英伟达的掌舵人，有着“AI教父”称号的黄仁勋已经不止一次地在各种公开场合将“AI+医疗科学/生物学”称为全球技术领域中“下一场惊人的革命”。他甚至在近期举行的一场会议中放言，人人都必须学会计算机的时代过去了，生物学以及医学才是人类未来。

AI在医疗领域的应用已经取得了多项显著进展，特别是在药物发现、基因编辑、疾病诊断、患者监护和医疗影像分析等方面。比如，英伟达通过其高算力支持的BioNeMo云服务和其他AI平台，为医疗领域提供了强大的计算硬件支持和AI软件工具支持，加速了药物研发和疾病诊治的过程。而在融入AI大模型的药物发现以及医疗影像等技术背后，可能都离不开英伟达GPU以及英伟达CUDA软件生态提供强大的算力支撑。

有统计数据显示，在过去两年间，英伟达旗下的风投部门将很大一部分资金投向了生物技术以及药物研发领域——单是在2023年，英伟达就投资了8家专注于药物研发领域的初创生物科技公司。

融入AI大模型的医疗技术背后，可能都离不开“英伟达高性能AI GPU+CUDA生态平台”所提供强大的人工智能算力支撑，英伟达不仅提供GPU硬件，还提供了一套完整的配套加速软件工具和库，以支持医疗融合AI技术的发展模式。

英伟达AI GPU搭配CUDA加速工具集和AI软件开发工具，不仅全面加速医学影像处理、创新药物发现、蛋白质结构预测、基因序列分析等领域的研究，还支持极度复杂的算法和大模型高效率运行。因此英伟达的软硬件生态在帮助医疗行业实现更高效、更精确的诊断和治疗方案方面起到不可或缺的作用。从医疗行业底层AI大模型角度来看，英伟达 AI GPU+CUDA可谓是训练医疗领域与AI大模型全面融合的首选软硬件协同平台，这些大模型在医疗领域中用于从疾病诊断到治疗建议的各种应用。

GMI Research最新研究报告显示，2022年融合AI技术的医疗保健市场价值仅仅约为104亿美元，预计2030年有望达到1899亿美元，在此期间的年复合增速(CAGR)高达43.7%。GMI Research表示，在分析极其复发的医疗数据时，AI往往能够以更短的时间和更低的成本执行任务，从而大幅优化患者、医生和医院管理人员之间的联系;并且该机构预计AI有望全面应用于医学成像与快速诊断、药物发现、医疗手术辅助机器人、基因级别的精准医疗、药物模拟筛选以及蛋白质结构预测等领域，大幅缩减产品创新周期、全面提高现代医学的精准率以及在同样的时间内覆盖更大范围的患者。

Markets And Markets最新研报显示，预计2024年融合AI技术的医疗保健市场价值仅仅约为209亿美元，预计2029年有望达到1484亿美元，在此期间的年复合增速(CAGR)高达48.1%，庞大的增幅主要基于突破性的人工智能技术在愈发精准的基因组学、创新型药物发现、医疗系统成像和医疗诊断方面大幅增长的需求潜力市场，以及大幅提高护士护理工作和处理医患交流工作方面的高效率促进医院大面积部署AI系统。