Vijay Pande 在 Stanford 开发 Folding@home 项目后，通过扩大 a16z 在医疗和生命科学领域的投资，管理着一项规模约为4 billion美元的业务。6月离职的 Pande 与 Zach Werner 共同创立了 VZVC。这家新公司每年进行约5笔重点投资，而不是30笔；投资团队中只有两位合伙人，并在日常工作中利用人工智能代理。
Pande 表示，人工智能可以在药物开发中帮助确定疾病靶点、设计药物并支持临床研究。然而，一种药物从首次试验成功走到第三期试验结束的概率只有20%；临床研究的成本可能达到数百 million美元。Pande 指出，人工智能可能比动物模型取得更好的结果，并推动个性化医疗发展。
Pande 表示，由于生物数据无法从互联网轻易收集，人工智能领域的进步受到限制，各家公司大多都在构建自己的封闭数据集。与此同时，他说，生物信息图谱和开源基础模型的普及可能对该领域产生广泛影响。Pande 强调，人工智能无法独自解决所有问题；很多时候，真正的限制因素是数据不足。
为何重要
VZVC 依靠小规模团队和数量有限但高度集中的投资，这种结构表明，该公司正在同时推进医疗与生命科学领域的专业化以及运营效率的提升。其背后的核心问题在于，由于药物开发成本高昂且成功概率较低，技术进步并不会直接转化为临床成果。因此，人工智能在疾病靶点、药物设计和研究流程中的应用，凸显出的不仅是软件问题，更是生物数据获取问题。数据封闭在各家公司内部，限制了所开发工具向不同研究领域的转移。开放的生物信息图谱和基础模型的普及可能改变这种碎片化的数据结构；然而，它们对临床成功的影响目前仍是一个悬而未决的问题。