これに関連して、インターネット大手は生物医学と AI の交差点に大きなチャンスがあると考えており、一方で研究チームを設立し、コンピューティング能力とソリューションを提供することで、この分野における理解と影響力を高めようとしています。 Meta、Tencent、Huawei、その他の中国と米国のテクノロジー大手が参加しています。
英国の「フィナンシャル・タイムズ」は、Meta が AI 大型モデル競争でなかなか主導権を握ることができない理由は、Fair Labs 内の学術文化にあると考えています。 「GenAI」をターゲットにし、フェアを再構成する チームの研究の方向性は、AI モデルの商用化に向けられています。
「大企業がAIバイオサイエンスで良い仕事をしたい場合、それは主に社内の開発スペース、コスト管理、部門のエコロジー、その他の要因によって制限されます。」Qu Jiarun氏はTMTpost Media Appに対し、大手テクノロジー企業の研究開発チームはそれが可能であるが、 「いくつかの論文を発表するには、問題をバッチで解決する必要があります。生命産業の問題はあまり現実的ではありません。ある意味、生物学分野は10年、20年の研究開発投資が必要であり、大企業は多くの場合、1年の間継続することに消極的です」長い間。
「資本は利益を追求するので、自動運転かセキュリティに投資します。大手製造業者にとって、当時イノベーションに資金を投資することは大きなリスクでした。社内でナンバーワンの地位に就くために、彼らはビジネスの問題をもっと考えます。」お金を費やしても最終的に結果が得られなかったら、誰の責任になるのでしょうか？」と Sogou の創設者であり Baichuan Intelligence の創設者兼 CEO である Wang Xiaochuan 氏は TMTpost Media App に語った。
Baitu Biological Sciences の CTO である Song Le 博士は、現在、世界中で強力な大規模モデル能力を持つ Google や Microsoft などの大企業もライフサイエンス関連の大規模モデルを作成しているが、彼らはまだその段階にあると述べました。工場内に強力なモデルトレーニング機能を備えた企業はありません。 Baitu Biotechnology には、大規模なモデル トレーニング機能と専門的なライフ サイエンス チームがあります。
Titanium Media Appによると、Batu Biotechは9月3日に開催された「第2回中国バイオコンピューティングカンファレンス」で、B（エンタープライズ）業界の顧客向けにxTrimoライトオンラインモデルの内部テストの募集を発表した、ライフサイエンスにおけるより複雑な問題を探索するためにAPIを呼び出す非常に低コストで。
AIは衰退しつつあるのか？世界の AI 分野への投資総額は第 2 四半期に 38% 急減
著者｜林志佳
編集者 マ・ジンナン
出典丨チタンメディア
現在の世界経済は引き続き圧力に直面しており、テクノロジー大手は、短期的には商業化できない科学技術イノベーションは投資価値を失いつつあることに気づき始めている。
今年8月、メディアは、コストを削減し効率を高めるために、テクノロジー大手のMeta（旧Facebook）が、GoogleのDeepMind AlphaFoldをベンチマークし、人工知能（AI）の大規模モデルを使用して、プロテイン予測。
メタ社を去った後に同チームが設立した新しいAIプロテイン企業であるエボリューションスケール社は、最近シードラウンドで4,000万ドル以上の資金調達を完了したが、報告書によると、メタ社の人員削減と解散計画は、同社が科学技術の研究開発を諦め、科学技術の研究開発に方向転換したことを意味しているという。 AIビジネス、変化。
実際、過去 9 か月間で大規模なモデルが世界中で新たな AI ブームを引き起こしましたが、多くのテクノロジー大手が生成 AI テクノロジーの開発に競い合っています。しかし、AI新薬の研究開発などサイクルの長い先端技術分野では、企業が短期的に利益を上げることが難しく、流通市場の低迷も相まって、徐々に投資熱が高まってきています。冷え込み、大手テクノロジー企業は純粋なAI技術の研究を減らした。 CB Insights のデータによると、今年第 2 四半期、世界の AI 分野への総投資額は前月比 38% 急減しました。
Baitu Biotech の副社長である Vicky QU 氏は最近 TMTpost App に対し、もはや投資家の資金を「燃やして」その後 5 年間上場をサポートする時期ではないと語った。リソース、テクノロジー、データ アルゴリズム、ビジネス実装の包括的な能力、など、AI企業の長期的な発展にとって重要な要素になりつつあります。
「現在、私たちはガートナーの新たなテクノロジー開発曲線の最初の転換点に実際に到達しています。底を打つには企業の機会と能力が必要です。」とQu Jiarun氏は述べました。
ベンチャーキャピタルは後退しているが、企業の技術革新には長期的な投資が必要
実際、企業の技術革新とベンチャーキャピタルの間には、収益と価値における長期にわたる対立とバランスが存在しています。
1988年にはすでに、米国のカーネギーメロン大学のマーティン・ケニー教授が、ベンチャーキャピタルが米国の技術革新のプロセスを変えたと述べた論文をリサーチ・ポリシー誌に発表した。同氏は、投資家は技術変革のプロセスを加速する「技術の門番」として、ハイテク企業に資金を提供し発展を支援し、技術革新の変革を促進していると指摘した。ただし、このモデルはコストも高くなります。
ケニー教授は、ベンチャーキャピタルは企業の潜在的な利益により注目し、明確な利益を得ずに投資を行う新しいタイプの投資であり、これまでの技術革新のプロセスを変えるものであるが、ベンチャーキャピタルにもいくつかの問題があると考えている。モデルの質問です。
報告書は、まず第一に、この種のベンチャーキャピタルへの投資には多額の設備投資が必要であり、間違いなく技術革新のコストが増加すると指摘した。第二に、高い利益を追求するために、ベンチャーキャピタルの投資は、他の同様に重要な科学研究分野を無視して、商業化の可能性が高い分野に流れることがよくあります。また、ベンチャーキャピタルの本質は高いリターンの追求であるため、投資家の中には短期的なリターンを重視するあまり、企業の長期的な発展や継続的な技術革新を無視する人もいるかもしれません。
ケニー教授は、一般的にベンチャーキャピタルは技術革新の促進に積極的な役割を果たしているが、同時にこの投資手法をより慎重かつ合理的に扱う必要があると結論づけた。この方法によってのみ、ベンチャーキャピタルの利点を最大限に発揮し、潜在的なリスクを軽減し、科学技術イノベーションの発展をより効果的に促進することができます。
過去40年近くにわたって、ベンチャーキャピタルは世界のテクノロジーとテクノロジー産業の急速な発展に影響を与え、何千もの「ユニコーン」企業を生み出してきました。 CBインサイツのデータによると、今年8月の時点で世界で計1221社の「ユニコーン」が誕生し、市場総額は3兆8000億元を超えている。これらには、少なくとも 55 社の「デカコーン企業」（評価額 100 億米ドルを超える）と 3 社の「百寿企業」（評価額 1,000 億米ドル以上）が含まれます。
同時に、ベンチャー キャピタル モデルのおかげで、Google、Apple、Ali、Tencent、ByteDance、Didi、Meituan などの企業が新興企業からインターネット技術の巨人へと徐々に発展してきました。
しかし問題は、クラウドコンピューティング、AI、5G、ライフサイエンスなどの最先端技術分野は、インターネット時代のトラフィックモデルに比べて、投資額が大きく、サイクルが長く、高い障壁を設けることが難しいことです。多くの競合他社と深刻な損失により、ハイテクユニコーン企業の約 94% は利益を上げていません。
一方で、ベンチャーキャピタル機関の資金調達、投資、経営、撤退の4段階のサイクルはますます短くなり、国内投資家の撤退率と収益率MOC（企業の時価と投資コストの比率）特定のプロジェクトで利益を上げることができるのは少数の初期段階の機関だけであるため、投資家はテクノロジー企業の収益性に対してますます厳しい目を向けています。
チップ半導体を例に挙げます。統計によると、2023年4月30日時点で、科学技術イノベーション委員会とGEMに上場している半導体（フル産業チェーン）企業135社の時価総額は30億8,250万元で、NVIDIAの時価総額の半分にも満たない。上記の半導体企業135社の2022年の累計売上高は2,821億9,000万元に達し、平均粗利率は39.1％と低水準にある。このうち「国内AIチップ株ナンバーワン」のカンブリアンだけが、2022年時点で過去5年間で40億元近くの累積損失を被っている。
別の公開データによると、2022年の最初の3四半期のIPOエグジット件数は1996年で、株式市場のエグジット件数の合計の60％近くを占め、合併・買収、株式移転、その他の手法が原因となっている。比較的小さな割合で。
特定のケースでは、最近上場した SaaS 企業である北仙ホールディングス (HKG: 9669) が 4 年以上で 50 億元近くの損失を出し、株価は年初から 70% 以上下落し、多くの企業が株価を下落させました。投資家はそれを割引価格で販売した。目論見書には、天創資本が2021年4月に全株式を譲渡し、評価額を77.5％に割り引いて802万米ドルを受け取ったと記載されているが、セコイア・チャイナ、ゴールドマン・サックス、ソフトバンクなどの金融機関も利益を上げて撤退できなかった。
また、企業だけでなく、学術・科学技術研究の分野でも同様の現象に直面している。中国科学院の学者は昨年11月にTMTpostアプリに対し、「市場は商業化できない基礎的な科学技術研究にはあまり注目していない。中国国家自然科学財団の年次基金投資は、これらの科学研究分野により重点を置いている」と語った。一部の単一点の科学技術イノベーションは資金調達が困難です。
「科学機器が私たちの欠点です。計算方法や理論的方法に十分な注意を払っていないように思います。そのため、開発はそれほど速くありません。私たちの財団委員会は現在、年間300億元以上を投資していますが、そのほとんどは実際に「科学の独立した研究開発に投資しました。機器分野は10億未満で、以前は財団全体のポートフォリオが大きくなかったため、投資はさらに少額でした。」と前述の学者は述べた。
したがって、どの観点から見ても、投資と技術革新との間の溝は時間が経つにつれてますます深くなり、衝突と均衡は避けられません。そうなると、メタ社のような大企業にとって、最終的な選択は「涙を流して馬を殺す」こと、つまり長期にわたる科学プロジェクトを放棄することしかない。
大手メーカーがAIバイオ研究を断念
2021 年の初めに、Google の DeepMind チームが開発した AlphaFold2 人工知能システムは、国際タンパク質構造予測コンペティション (CASP) で驚くべき精度を達成しました。約 2 億個のタンパク質の構造範囲は、地球上の既知の生物のほぼすべてをカバーし、ほとんどの予測をカバーしますこのモデルは、実験的に測定されたタンパク質構造モデルと非常に一致しています。
AlphaFold2は、当時最も正確なタンパク質の三次元構造予測モデルとなり、生物学の学問分野を覆し、広く注目を集めました。
実際、新薬の研究開発は人類の開発において最もリスクが高く、複雑で時間のかかる技術研究分野の一つであり、研究開発費は約26億ドル、期間は約10年、成功率は低い10分の1よりも。しかし、AI アルゴリズムが人間のスクリーニングに取って代わるにつれて、AI で作られた医薬品が現実になりつつあるようです。新薬発見のコストが約 35% 削減され、サイクルタイムが 1 ～ 2 年に短縮され、さらには 2020 年以内に完成する可能性もあります。数ヶ月。
サリバンの統計によると、2020年の世界の医薬品研究開発市場は1,915億米ドル（約1兆2,400億人民元）に達すると予想されています。
これに関連して、インターネット大手は生物医学と AI の交差点に大きなチャンスがあると考えており、一方で研究チームを設立し、コンピューティング能力とソリューションを提供することで、この分野における理解と影響力を高めようとしています。 Meta、Tencent、Huawei、その他の中国と米国のテクノロジー大手が参加しています。
マーク ザッカーバーグ (マーク ザッカーバーグ) もこの機会を捉え、メタ社は大手テクノロジー企業として初めて AI に投資し、2013 年に基礎人工知能研究 (フェア) 研究所を設立しました。 2020年末、MetaはFairチーム内に生物学研究部門を設立し、2022年7月にタンパク質予測モデルMeta ESMFoldを正式に開始しました。
ESMFold モデルは Transformer アーキテクチャに基づいており、パラメータ量は 150 億個であると報告されており、2 週間以内に、約 2,000 個の GPU チップで構成されるクラスターを使用して、6 億個を超えるメタゲノムタンパク質の配列を予測しました。これらの配列は 20 種類の異なるアミノ酸からなる鎖によって表現されており、メタゲノミクスは土壌、海洋、人体の微生物を含む生物界の「暗黒物質」としても知られています。
これまでのところ、ESMFold は世界最大のタンパク質言語モデルであり、AI 速度は AlphaFold より 60 倍高速ですが、精度は低くなります。これは、AlphaFold の重要な競争力のあるテクノロジーの 1 つであると考えられています。
しかし、それからわずか 2 年余りが経ち、メタ社は現在、世界的な景気後退や広告収入の減少などの要因の中で、研究戦略を調整しようとしている。
英国の「フィナンシャル・タイムズ」は、Meta が AI 大型モデル競争でなかなか主導権を握ることができない理由は、Fair Labs 内の学術文化にあると考えています。 「GenAI」をターゲットにし、フェアを再構成する チームの研究の方向性は、AI モデルの商用化に向けられています。
「大企業がAIバイオサイエンスで良い仕事をしたい場合、それは主に社内の開発スペース、コスト管理、部門のエコロジー、その他の要因によって制限されます。」Qu Jiarun氏はTMTpost Media Appに対し、大手テクノロジー企業の研究開発チームはそれが可能であるが、 「いくつかの論文を発表するには、問題をバッチで解決する必要があります。生命産業の問題はあまり現実的ではありません。ある意味、生物学分野は10年、20年の研究開発投資が必要であり、大企業は多くの場合、1年の間継続することに消極的です」長い間。
Qu Jiarun 氏は、AI 業界の発展以来、それがコンピューティング能力であれ、データ リソースであれ、もはや単なる新興企業が「突破」できるものではないと考えています。投資家の視点から見ると、昨今の環境変化の中でAI分野全体の資金調達水準には課題が多く、IPO段階までどうサポートしていくかは自らの血を頼る必要がある。メタのような大企業にとって、生物医学分野への長期投資は非常に「理想的」なことだ。
「資本は利益を追求するので、自動運転かセキュリティに投資します。大手製造業者にとって、当時イノベーションに資金を投資することは大きなリスクでした。社内でナンバーワンの地位に就くために、彼らはビジネスの問題をもっと考えます。」お金を費やしても最終的に結果が得られなかったら、誰の責任になるのでしょうか？」と Sogou の創設者であり Baichuan Intelligence の創設者兼 CEO である Wang Xiaochuan 氏は TMTpost Media App に語った。
過去 2 年間で、多くの大手インターネット企業が非短期の商業化プロジェクトの終了または縮小を発表しました。例えば、Googleの親会社Alphabetの自動運転車プロジェクトWaymoは数百人を解雇し、クラウドゲームStadiaは全面的に縮小し、Amazonは無人配送車Scoutと倉庫ロボット会社Canvasを相次いで閉鎖した。 ; ; テンセントはペンギンFMや共同購入ツールのグースグループなどを閉鎖する。
王暁川氏は、企業の慣性の観点から見ると、大手テクノロジー企業がビジネス目標を達成するのが最も容易であり、0対1のイノベーションを達成するのは難しいが、逆に新興企業にはそのチャンスが大きいと述べた。大企業の人材が相乗効果を生み出すことはできません。
経路探索ライフサイエンスモデルが実装されています
百度グループの創設者ロビン・リー氏が2020年に立ち上げた百図生物技術は、2年間にわたる継続的な研究開発投資を経て、数千億のパラメータを備えたクロスモーダル大規模モデル「xTrimo」を構築し、3月にライフサイエンス大規模モデル駆動モデルをリリースした。 AIGP (AI Generated Protein) プラットフォームと AIGP 生態協力計画は、ライフサイエンスの大型モデルと医療と健康、創薬、エネルギーと環境保護、その他の分野のニーズを組み合わせています。
Qu Jiarun 氏は Titanium Media App に対し、Baitu Biological Sciences は現在、生物医学の分野に限定されず、生命科学モデルを利用して複数の高価値分野に進出したいと考えていると語った。企業は自らの損益に対して責任を負う能力が必要であり、「多くの企業において、収益は上から下まで重要な OKR です。」
「一部の新興企業は、多くの非常に革新的な人材を採用することがよくあります。これらの多くの心からの科学者は、世界クラスの技術的進歩を遂げることができるかもしれませんが、突然寒い冬が来ると、資金を「削減」する必要があります。これらの企業はテクノロジーとビジネスを実践することを余儀なくされるだろう」と屈佳潤氏は語った。
Qu Jiarun 氏は、「他社と比較して、Batu Biotech は主に 2 つのビジネス モデルを顧客に提供しています。1 つは包括的で革新的なタンパク質設計プラットフォームであり、もう 1 つは相手のデータを使用してプライベートな生物学的コンピューティング モデルを提供し、それらをバッチで提供することです」と述べました。これは、多くの AI バイオコンピューティング企業が備えていない機能です。」
Baitu Biological Sciences の CTO である Song Le 博士は、現在、世界中で強力な大規模モデル能力を持つ Google や Microsoft などの大企業もライフサイエンス関連の大規模モデルを作成しているが、彼らはまだその段階にあると述べました。工場内に強力なモデルトレーニング機能を備えた企業はありません。 Baitu Biotechnology には、大規模なモデル トレーニング機能と専門的なライフ サイエンス チームがあります。
Titanium Media Appによると、Batu Biotechは9月3日に開催された「第2回中国バイオコンピューティングカンファレンス」で、B（エンタープライズ）業界の顧客向けにxTrimoライトオンラインモデルの内部テストの募集を発表した、ライフサイエンスにおけるより複雑な問題を探索するためにAPIを呼び出す非常に低コストで。
Qu Jiarun 氏は、投資家の資金を「燃やして」5 年間 IPO を支援する時代は終わったと考えています。テクノロジー志向の時代には、誰もがそれほど強い利益圧力を持っていませんでしたが、現在は異なる経済環境の下で、CEOと投資家は企業の長期的な健全な発展に対する考え方に重要な変化を経験しています。
「これはAI産業がどのようにしてお金を稼ぐかという問題ではなく、すべての技術革新がどのようにお金を稼ぐかという問題です。たとえば、優れたアイデアを持つこれらのロボットはどのようにしてお金を稼ぐのでしょうか?」Qu Jiarun氏は、開発は1つしかないことを強調しました。多くの企業の前で計画を立て、損得は自己責任、そうして初めて想いや理想を語れる。