全球药物开发领域竞争激烈，超过20,000家生物科技公司争夺投资者关注。在当今时代，将特定分子从靶点研究快速推进至临床候选药物并最终获批上市，具备决定性技术优势尤为关键。
生成式人工智能或许正是破解难题的关键。对抗"尤里定律"（Eroom's Law）的最有效策略，是将尽可能多的工作转移到硅基计算领域，借助"摩尔定律"的指数级算力提升。能否掌握这项技术，将成为行业赢家与落后者之间的分水岭。
十年间，每家制药企业都将具备AI能力。需要明确的是，AI不会取代药物研发背后杰出的科学家群体，但那些善于利用AI降低研发成本、缩短周期并提高成功率的科研者，必将超越固守传统方法的同行。变革总是先缓慢渗透，随后突然爆发。
2003年我创办的第一家初创企业尝试构建手机视频分享平台。当时必须从零搭建全套技术栈，这是一项耗资巨大且复杂的工程，仅有大型媒体公司能承担。几年后，我的团队协助YouTube推出移动端应用，让每位手机用户都能享受视频流服务。YouTube的出现实现了视频创作的民主化，催生了数千位新晋网络明星。
这正是生命科学行业当前面临的历史机遇。过去，默克和辉瑞等制药巨头通过垂直整合体系，依靠专有技术和数据主导早期研发。如今随着行业巨头削减早期研发投入，转向外部授权项目，生物科技初创生态必须做好准备：既要规模化发现新型候选分子，又要加速研发进程。
近期，科技巨头强势入场。AI驱动生物领域的最大突破——荣获诺贝尔奖的蛋白质折叠技术AlphaFold，正是来自谷歌而非传统药企。在构建颠覆性平台的过程中，顶尖AI人才的重要性甚至超越数据优势。但现实是：最优秀的科技人才通常不会带着"加入制药行业"的梦想从MIT毕业。
更值得注意的是，谷歌将最新版AlphaFold作为商业机密保护，并通过Isomorphic公司将其直接用于自身药物研发项目。对于绝大多数生物科技公司而言，组建和维系顶级AI团队、打造专有的AI平台，在规模和成本上都难以企及。Bioptic的目标正是"武装起义军"——通过将谷歌级别的AI平台民主化，赋能小分子药物研发，就像YouTube为视频流行业带来的变革。既然能接入现有电网，为何还要自建发电厂？
通过与Bioptic这类开放性、靶点无关的AI平台合作，研发科学家可以专注药物候选物开发，而将数据处理的繁重工作交由AI专家完成。我们的团队汇聚了来自谷歌、苹果和英特尔的技术专家，与诺华、AtomWise和Insilico等药企先驱携手，共同构建了尖端神经网络，并从谷歌和亚马逊获得了GPU资源保障。这种深度协作使生物科技公司能以更低成本和更快的速度识别并推进新药资产开发，释放更多资源维持企业运营，加速救命疗法的面世。
再次强调，AI不会取代卓越的科学家，而是赋能他们。药物发现是一场竞速赛，科学家是赛车手，而最好的赛车手才能获胜。但赛车同样重要：企业要么耗费巨资自造赛车，要么选择与专业赛车工坊合作——这些工坊不仅具备顶尖机械师团队，能在千分之一秒内完成轮胎更换，还能持续优化赛车性能。面对这样的选择，那些拒绝借助专业力量的赛车手，还有取胜的机会吗？
每家生物制药企业都应当积极寻求AI平台合作伙伴。在突破性药物研发的竞赛中，问题的关键已不再是"AI药企是否会胜出"，而是当胜利来临时，你能否坐上驾驶席？
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