1. 2024年一些的技术观

AI+ biotechnology 从 2020 年的 Alphafold, 2023 年的 LLM，正在经历新一波浪潮。（2018 Alphafold在CASP竞赛取得40%准确率，2020年 Alphafold准确率达到90%，证明了AI在生命科学的无穷潜力，开启了AIDD的赛道，2020-2021，AIDD在生物医药领域的一级市场和二级市场狂热）但是，2022-2023年，牛市已过，宏观金融环境变化，到了disillusion stage.

但是，2022-2023年间虽然领域热度有所下降，但是tech没有停止，2023 LLM语惊四座，2024 sora刷新认知 ... 不断的tech革新再次为这个行业点燃了热情...

AI 需要三个要素：数据，算法和算力, 已全部具备。合适的公司，合适的团队，合适的战略，充足的人才，充足的资金，相信 anything is possible now!

• 数据已具备：目前测序技术成本急降，gene, protein等数据指数级增长，甚至出现了，数据的增长速度赶不上tech的发展速度（这在2018年的big data概念时代是令人费解的，当时的认识是数据增长速度是最快的，所有人都在烦恼如何利用这些big data)
• 算法已具备：2023年不断的算法推陈出新，虽然均局限于Transformer-based，但是如果scaling law奏效，算法要素已经具备
• 算力已具备：GTC2024推出了更强大芯片

当然，这里未列出许多在算法落地，商业落地等各个方面的待考虑的东西，这里只是将某个领域所需要的骨架要件列了出来。比如还有的待解决问题包括：可解释性，模型size优化，动态适配不同的任务采用不同的模型复杂度解决，目前的LLM仍然处于即便是问1+1的问题，他仍然会启动全部的神经元进行解答，不是adaptive based on question complexity. 如何在边缘设备or终端设备进行部署，如何探索LLM的商业化方案，AI是否真的在某个行业有应用和变革价值，AI所起的加速作用是better to have还是must to have, 等等许多问题需要解决。但是，done is better than perfect, 不是吗 （hhh)

Nvidia-GTC-2024 作用有两个：提供诸多概念供二级市场炒作；提供诸多市场供一级市场参考

2024 年的一些商业观

溢价160%！跨国药企首次收购一家AI制药公司 (qq.com)

MNC 与 AIDD 公司（AI+biotech, AI+SaaS, AI+CRO) 的互动会有两种方式：合作和收购。

2021-2023, AIDD估值溢价，牛市期间，MNC以合作为主； 2023-2024, AIDD估值合理，熊市期间，MNC以收购为主（买买买），AIDD股东和投资人争取退出机会。

对于收购有两种模式：

• 以技术（平台）为核心，绝大多数集中在这一种。 收购方：为了业务转型、加速管线研发进度、开拓新的细分indication，资金充足的药企直接买进优质AIDD公司的平台和团队。 卖方：仅仅靠AI技术是买不到高价的，市场上>10亿美元的交易仍然以第二种模式为主。
• 以管线资产为核心。 收购方：大药企本身自己已经有很多与AIDD公司的合作，所以没必要再花钱收购AIDD公司，退一步讲AI技术平台自己也可以自建（愿不愿意有没有能力做好这个另说hhh，毕竟这是大厂的“通病”，创新型的东西还是start up先做，或者说有劲头做好一件事）。看中的仍然是产品或核心的管线资产（疗效好，市场大，越处于后期价值越大，缓解了专利悬崖的风险）