ทำไม OpenAI และ Anthropic ถึงแห่เข้าสู่ไบโอเทค?

ผู้เขียน: Shensiquan

คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมช่วงนี้แทบทุกสัปดาห์จะมีบริษัท AI ประกาศทำไบโอเทค?

Nvidia และ Eli Lilly ร่วมมือกันสร้างห้องแล็บในซานฟรานซิสโก, Isomorphic Labs ที่แยกจาก DeepMind กำลังพัฒนายา, Sam Altman ลงทุนส่วนตัวในบริษัทชะลอวัย Retro, และ Anthropic ก็ค่อย ๆ เพิ่มน้ำหนักให้กับวิทยาศาสตร์ชีวภาพ Alex Colville อยู่ใกล้เรื่องนี้มาก เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง age1 กองทุน VC แห่งแรกของโลกที่มุ่งเน้นการชะลอวัย ก่อตั้งร่วมกับ Laura Deming เขาเรียนปริญญาเอกด้านพันธุศาสตร์ที่ Stanford วิจัยชีววิทยาของความชรา และบริหารการลงทุนด้านชะลอวัยมากกว่า 100 ล้านดอลลาร์ บทความนี้ผมอยากตามหาคำตอบเพียงคำถามเดียว: ทำไมบริษัท AI ถึงมาทำไบโอเทค พวกเขาช่วยอะไรได้จริง และจะติดตรงไหน ผมจะเล่าสิ่งที่เขาพูดก่อน แล้วค่อยเขียนความเห็นของตัวเอง

ทำไมบริษัท AI ถึงเบียดกันเข้าสู่ไบโอเทค

Alex เริ่มด้วยตัวเลข: ยาลดน้ำหนัก semaglutide และ tirzepatide มีรายได้รวมกันมากกว่า OpenAI และ Anthropic รวมกัน และยังโตเร็วมาก หลายคนคิดว่าธุรกิจแบบนี้จะถูกบริษัท AI ยึดครอง แต่ไม่ใช่ เขาคาดว่า OpenAI, Anthropic และ Google มีมูลค่าบริษัทสูงลิ่วจนต้องหารายได้มหาศาลพอ ๆ กัน เมื่อมองไปรอบ ๆ จะพบว่ายาตัวเดียวในโลกทำเงินได้มากกว่าทั้งบริษัทของตัวเอง จึงคุ้มค่าที่จะลองดู

เหตุผลที่สองคือความได้เปรียบในการแข่งขัน เขาบอกว่ายามีสิทธิบัตรคุ้มครอง และอุตสาหกรรมถูกกำกับอย่างเข้มงวด ไม่เหมือนผลิตภัณฑ์เทคส่วนใหญ่ที่เมื่อเวลาผ่านไปจะกลายเป็นสินค้าเหมือนกันและถูกลงเรื่อย ๆ เขาอ้างข้อสังเกตที่ Marc Andreessen ชอบพูด: อุตสาหกรรมที่มีการกำกับ ราคาจะสูงขึ้นเรื่อย ๆ ส่วนอุตสาหกรรมที่ไม่มีการกำกับ ราคาจะถูกกดลงตลอด ดังนั้นในสายตาเขา ไบโอเทคต้านทาน AI ได้ดีมาก ไม่มีทางถูก Anthropic โค่นล้มภายในหนึ่งปี เหตุผลง่าย ๆ คือมีปัญหายากเยอะเกินไป ต่อให้ทุ่มสติปัญญาทั้งหมดลงไป ก็ยังต้องใช้เวลานานเท่าเดิม

เฉพาะ Anthropic เขาบอกว่าบริษัทเคยเผยแพร่แผนที่ตลาด โดยวิทยาศาสตร์ชีวภาพเป็นหนึ่งในสาขาที่มีผลกระทบสูงสุด ทีมงานก็เคยพูดต่อสาธารณะว่านี่อาจเป็นตลาดใหญ่อันดับสองของบริษัท อย่างน้อยติดห้าอันดับแรก ไม่นานมานี้ Anthropic เปิดตัวโมเดลใหม่สำหรับวิทยาศาสตร์ชีวภาพ พร้อมระบุว่ากำลังทำโครงการพรีคลินิกด้านชะลอวัย โรคหายาก ฯลฯ ปฏิกิริยาของเขามีเพียงประโยคเดียว: เมื่อ Anthropic ประกาศต่อสาธารณะว่านี่คือทิศทางสำคัญ นั่นหมายถึง "เริ่มลงมือแล้ว"

ผมคิดว่าจุดที่หายากของช่วงนี้คือ มันไม่ได้ยกย่องแรงจูงใจของบริษัท AI ให้สูงส่ง พวกเขามาเพราะที่นี่มีรายได้ใหญ่ที่สุดในโลก ความได้เปรียบในการแข่งขันลึกที่สุด และเป็นอุตสาหกรรมที่ AI ยังทลายไม่ได้ชั่วคราว เมื่อเห็นข้อนี้ชัด จะยิ่งคาดเดาได้ง่ายขึ้นว่าพวกเขาจะทำอะไรต่อไป: ไม่ใช่ไปที่ที่น่าสนใจที่สุด แต่ไปที่ที่ธุรกิจถูกแทนที่ได้ยากที่สุด

สองสิ่งที่ AI ช่วยได้แล้ว

แล้ว AI ช่วยอะไรได้บ้าง? Alex บอกว่าเขาเห็นการเปลี่ยนแปลงชัดเจนที่สุดสองอย่าง

อย่างแรกคือการสร้างโมเลกุล สำหรับยาบางประเภท ตอนนี้ออกแบบโมเลกุลได้เร็วและถูกกว่าเดิมมาก ไม่ต้องวนกลับไปกลับมาระหว่างคนกับห้องแล็บทุกขั้นตอน แน่นอนว่ายังห่างไกลจาก "ไม่ต้องใช้คน ไม่ต้องทดลอง" เขายก Nabla Bio ที่ทำได้ถึงขั้น zero-shot สร้างแอนติบอดีและโมเลกุลเล็ก หมายความว่าไม่ต้องป้อนตัวอย่างให้ก่อน มันให้โมเลกุลตัวเลือกได้ในครั้งเดียว แต่เขาก็บอกว่าปัจจุบันส่วนใหญ่ทำแค่กับเป้าหมายที่รู้แล้ว (โปรตีนหรือยีนที่ยาออกฤทธิ์) สร้างเวอร์ชันใหม่ของยาที่มีอยู่ เพียงแต่เร็วมาก ขั้นต่อไปเขามองว่าหลีกเลี่ยงไม่ได้: แม้แต่เป้าหมายใหม่ทั้งหมดก็จะให้โมเลกุลได้ในครั้งเดียวเช่นกัน

การเปลี่ยนแปลงที่สองเป็นเรื่องใกล้ตัวกว่า เขาบอกว่างานประจำต่าง ๆ เร็วขึ้น 30% ถึง 95% เช่น เขียนเอกสารกำกับดูแล วิจัยคู่แข่ง หาโอกาสความร่วมมือ หรือทำความเข้าใจเป้าหมายใหม่ เขาประเมินว่าเมื่อหนึ่งปีครึ่งถึงสองปีก่อน การตั้งบริษัททำยายังเป็นเรื่องหนักหน่วง ตอนนี้แทบจะ "กลายเป็นเรื่องธรรมดา" แล้ว

ความเข้าใจของผมคือ สองสิ่งนี้อย่างหนึ่งคือ "สร้างผลงาน" อีกอย่างคือ "เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน" และทั้งคู่เกิดในช่วงครึ่งแรกของการพัฒนายา มันทำให้การลองผิดลองถูกถูกลง ทำให้ทีมเล็กมีโอกาสเริ่มต้น แต่ยังไม่แตะส่วนที่แข็งที่สุดของอุตสาหกรรม ส่วนนั้นคืออะไร เขาเล่าต่อไป

ช่วงที่แพงที่สุดและช้าที่สุด AI ยังช่วยไม่ได้

บางคนจินตนาการว่าในอนาคตจะมีบริษัทไบโอเทค "พนักงานศูนย์คน" เป็นล้าน ๆ แห่ง เหมือนใช้ AI เขียนซอฟต์แวร์ แค่มี token มากพอ ก็ทำวิจัยและออกแบบได้รวดเดียวจบ Alex มองว่ายังห่างไกลจากความเป็นจริง เหตุผลคือคอขวดที่แท้จริงอยู่หลังการสร้างโมเลกุล: การเปลี่ยนโมเลกุลที่ปรับแต่งแล้วให้เป็นยาที่ได้รับอนุมัติ ต้องพิสูจน์ว่าปลอดภัยและได้ผล ช่วงนี้กินต้นทุนและเวลามหาศาลอย่างไม่สมส่วนในการพัฒนายา การออกแบบโมเลกุลเองก็ยากและแพง แต่เทียบกับช่วงนี้แล้วเป็นเพียงส่วนเล็ก เขาบอกว่านี่กลายเป็น "แนวหน้าสุดท้าย": เลือกสิ่งที่มีโอกาสสำเร็จสูงสุดใส่เข้าไป แล้วทำให้กระบวนการทั้งหมดถูกลงที่สุด ต่อให้คนคนเดียวใช้ AI ออกแบบโมเลกุลได้ บริษัทแบบนี้แต่ละแห่งก็ยังต้องใช้เงินหลายล้านดอลลาร์ นี่คือจุดที่ AI ช่วยได้น้อยที่สุดในตอนนี้

ผมคิดว่านี่คือช่วงที่มีสติที่สุดของทั้งรายการ เรื่องเล่าของ AI มักวนเวียนกับ "ฉลาดขึ้น" แต่สุดท้ายยาไม่ได้แข่งกันที่ความฉลาด แต่อยู่ที่การพิสูจน์ การพิสูจน์ต้องใช้ผู้ป่วย เวลา การกำกับ และเงิน สิ่งเหล่านี้ไม่มีอะไรลดลงอัตโนมัติเพราะโมเดลเก่งขึ้น นี่จึงอธิบายว่าทำไมบริษัท AI ถึงอยากเข้ามา แต่ไม่มีใครกล้าบอกว่าพรุ่งนี้จะทำให้ยาถูกลงได้

วงการชะลอวัย เงินยังน้อย ผลิตภัณฑ์ยังไม่ออก

กลับมาที่สาขาที่เขาลงทุนเอง การชะลอวัยเป็นส่วนที่ทำให้คนนึกถึง AI ง่ายที่สุด แต่สถานการณ์จริงเรียบง่ายกว่าที่หลายคนคิด Alex ประเมินว่าเมื่อรวมบริษัททั้งหมดที่มุ่งเป้าความชรา มูลค่าตลาดรวมประมาณ 15,000 ล้านดอลลาร์ จำนวนบริษัทและเม็ดเงินลงทุนประมาณหนึ่งในห้าสิบของสาขามะเร็ง ข่าวระดมทุนที่ดูใหญ่โต เมื่อเทียบกับการระดมทุนในอุตสาหกรรม AI แทบมองไม่เห็นในกราฟแท่ง ข้อสรุปของเขาคือตอนนี้เงินทุกดอลลาร์มีเลเวอเรจสูงมาก เรายังอยู่ในช่วงอินนิ่งแรก ๆ

สำคัญกว่านั้น สาขานี้จนถึงตอนนี้ยังไม่มีผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ที่พิสูจน์ผลในมนุษย์ได้สักตัว เขาคาดว่าในสิบปีข้างหน้าจะมีรุ่นแรกออกมา เป้าหมายคือชะลอหรือป้องกันบางแง่มุมของความชรา ไม่ใช่เทคนิคใหม่ที่หวือหวา แต่เป็นจุดพิสูจน์แรก เขาเรียกสิ่งนี้ว่า "ช่วงเวลา ChatGPT" ของวงการชะลอวัย เพียงแต่จะไม่ได้รับผลตอบรับทันทีเหมือนครั้งแรกที่ใช้โมเดลใหญ่ ปู่ของเขาเป็นหนึ่งในทหารอเมริกันรุ่นแรกที่ได้รับการรักษาด้วยเพนิซิลลิน หลังปอดบวมเกือบคร่าชีวิต มีชีวิตอยู่ถึงเก้าสิบกว่า เขาบอกว่าตัวเองรอคอย "ช่วงเวลาเพนิซิลลิน" ของวงการชะลอวัยมาตลอด คาดว่าอยู่ในสิบถึงสิบห้าปีข้างหน้า เหมือนทุกวันนี้คนถึงวัยหนึ่งจะกิน statin (ยาลดไขมันในเลือด) เพื่อป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือด เขารอคอย "statin" ที่ไม่ใช่เพื่อหัวใจและหลอดเลือด

สิ่งที่ใกล้ตัวที่สุดคือยาสำหรับสุนัข บริษัท Loyal กำลังทำขนมกินวันละครั้ง เป้าหมายยืดอายุสุนัข มีโอกาสเป็นยารักษาที่ยืดอายุตัวแรกที่ได้รับอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาสหรัฐฯ (FDA) เขาบอกว่าการอนุมัติด้านประสิทธิผลและความปลอดภัยผ่านแล้วทั้งคู่ เหลือเพียงด้านกระบวนการผลิต คาดว่าจะเสร็จประมาณปลายปีหน้า แต่ยังมีความไม่แน่นอน ส่วนเวอร์ชันมนุษย์ เขาคิดว่ายังต้องรออีกหลายปี

ถัดไปคือรุ่นที่สองที่กล้าหาญกว่า และเป็นจุดที่ AI จะมีบทบาทมาก กลุ่มหนึ่งคือในห้าสิบปีข้างหน้า ใช้เซลล์และเนื้อเยื่อใหม่แทนที่ของเก่า อีกกลุ่มคือ epigenetic reprogramming ไม่เปลี่ยนชนิดเซลล์ แต่หมุน "อายุ" ของเซลล์กลับ เขาเองวิจัยเรื่องนี้ในช่วงครึ่งแรกของปริญญาเอก เขามองว่า NewLimit ก้าวหน้ามากที่สุดในกลุ่มนี้ มีเงินสดมากกว่า 600 ล้านดอลลาร์ พวกเขาเริ่มที่ตับ ใช้เทคโนโลยี mRNA ทำการบำบัดในหนูแก่ ให้หนูทนต่อความเสียหายจากแอลกอฮอล์ได้เหมือนหนูสาว หลังจากนั้นจะทำเซลล์ภูมิคุ้มกันและไต แต่เขาก็ย้ำว่าไม่มีวิธีใดวิธีเดียวจะแก้ปัญหาทั้งหมดได้ extracellular matrix (โครงสร้างค้ำจุนนอกเซลล์) ก็สะสมความเสียหาย การแก้แค่อายุภายในเซลล์อาจไม่พอ ต้องเดินหลายเส้นทางพร้อมกัน

ผมคิดว่าช่วงนี้พูดตรงไปตรงมามาก ภายนอกดูคึกคัก แต่ข้างในจริง ๆ มีบริษัทไม่กี่แห่ง หนูไม่กี่ตัว และยาสุนัขหนึ่งตัว สิ่งที่ AI ต้องทำที่นี่ไม่ใช่แทนที่การพิสูจน์อันยาวนาน แต่ทำให้เส้นทางที่เป็นไปได้หลากหลายถูกทดลองได้เร็วขึ้น

มุมมองของเขาต่อบริษัท AI เรื่องความปลอดภัยทางชีวภาพ

วงการชีวภาพมีสิ่งที่อุตสาหกรรมอื่นไม่มี: ความสามารถชุดเดียวกัน ทั้งรักษาโรคได้ และอาจถูกใช้ทำร้ายคนได้ Alex บอกว่าเขาโชคดีที่ผู้ก่อตั้งห้องแล็บแนวหน้าเกือบทั้งหมดใส่ใจความปลอดภัยทางชีวภาพจริง ๆ ใส่ใจภัยคุกคามจากโรคระบาดและชีวภาพก่อการร้าย เขาคิดว่าถ้าเอา CEO บริษัทใหญ่ทั่วไปมาอยู่ในตำแหน่งของห้องแล็บเหล่านี้ คงไม่ใส่ใจขนาดนี้ เขาก็ไม่คิดว่าห้องแล็บเหล่านี้ทำถูกเสมอหรือทำมากพอ เพราะอยู่ในตำแหน่งนี้ยากที่จะทำถูกตลอด แต่ความใส่ใจนี้เป็นของจริง และเขารู้สึกขอบคุณ

เขาพูดตรงเรื่องชื่อเสียงด้วย ห้องแล็บเหล่านี้รู้ดีว่าหากถูกมองว่ากำลังรักษามะเร็ง ก็จะถูกจำกัดหรือปิดได้ยาก เขายอมรับว่าการหลบอยู่หลังรัศมีนี้อาจทำให้รู้สึกไม่สบายใจเล็กน้อย แต่เขาเชื่อว่าพวกเขาใส่ใจเรื่องนี้จริง ซึ่งเป็นประโยชน์มหาศาลต่อมนุษยชาติ เขายังบอกว่านอกจากชีวภาพก่อการร้ายแล้ว ประโยชน์ของ AI ในวงการชีวภาพแทบไม่มีข้อโต้แย้ง เป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษย์จริง ๆ ไม่เหมือนการประยุกต์อื่นที่ตัดสินดีเลวได้ยาก

ความคิดของผมเองเล็กน้อย

มองย้อนกลับไป เรื่องที่ Alex เล่าหลายอย่าง แท้จริงคือชั้นต่าง ๆ ของเรื่องเดียวกัน ทำไมบริษัท AI ถึงมา เพราะที่นี่มีรายได้ใหญ่ที่สุดและความได้เปรียบในการแข่งขันลึกที่สุด พวกเขาช่วยอะไรได้ คือการออกแบบโมเลกุลและประสิทธิภาพงานประจำ พวกเขาช่วยอะไรไม่ได้ คือการพิสูจน์ในมนุษย์ที่แพงที่สุดและช้าที่สุด และในแนวหน้าอย่างการชะลอวัย เงินยังน้อย แม้แต่ผลิตภัณฑ์แรกก็ยังไม่ออก เมื่อรวมชั้นเหล่านี้เข้าด้วยกัน จะพบข้อสรุปที่เรียบง่ายมาก: AI ทำให้ "การคิดออก" ถูกลง แต่ไม่ได้ทำให้ "การพิสูจน์ออก" ถูกลง

ความคิดของผมคือ สิ่งนี้มีความหมายต่างกันสำหรับคนดูและคนทำ คนดูมักถูกข่าว "บริษัทใดบริษัทหนึ่งบุกไบโอเทค" ลากไป คิดว่ายาจะถูกลงในไม่ช้า คนจะอายุยืนขึ้นในไม่ช้า คนทำควรถามเพิ่มว่า: บริษัทนี้จะแก้ปัญหาด้านความคิด หรือด้านการพิสูจน์? อย่างแรก AI กำลังเร่งให้เร็วขึ้น อย่างหลังยังต้องพึ่งเวลา ผู้ป่วย และเงิน

แน่นอน สิ่งที่ Alex พูดคือการประเมิน ไม่ใช่คำทำนาย ผลิตภัณฑ์ชะลอวัยตัวแรกจะออกภายในสิบปีหรือไม่ AI จะกดต้นทุนการพิสูจน์ลงได้หรือไม่ ยังต้องรอดู แต่การจัดลำดับของเขามีประโยชน์มาก: ถ้าเลือกได้เพียงกลุ่มเดียว เขาเลือกกลุ่มที่พิสูจน์ได้ก่อนที่สุด นั่นคือการชะลอและป้องกันความชรา อีกห้าปีถัดไปจึงถึงคิวการแทนที่และการ reprogram

ความคิดจะถูกลงเรื่อย ๆ แต่การพิสูจน์จะไม่ถูกลง