被Meta裁掉的AI蛋白質團隊，剛融了4000萬美元

沒想到，Meta的AI蛋白質團隊以一種全新的方式殺回來了。

前不久智藥局曾經報道過，

近日福布斯爆料，前 Meta AI 蛋白質摺疊團隊負責人 Alexander Rives 創立了「AI+蛋白質摺疊」初創公司 EvolutionaryScale，該團隊8個核心成員均加入了公司。

團隊曾經在Meta的科研經歷也為新公司做了一次良好的背書。

到今年 6 月，該公司完成了超4000 萬美元的種子輪融資，此次融資由 Lux Capital 領投，著名人工智能投資者 Nat Friedman 和 Daniel Gross 跟投，完成后 EvolutionaryScale 的估值為 2 億美元。

出自Meta AI 

今年 4 月， 作為公司內部大規模裁員的一部分，Meta將其AI蛋白質摺疊團隊也裁掉。

此前，該團隊以 OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的 Bard 的風格創建了一個基於 Transformer 的蛋白質預測模型——ESMFold。

Meta AI 聲稱 AlphaFold 2 和 RoseTTAFold 具有相似的準確性，但 ESMFold 推理速度更快，能夠探索宏基因組蛋白的結構空間。

AlphaFold 使用基於網絡的模型，而 ESMFold 利用大規模語言模型進行蛋白質預測。Meta AI團隊表示，語言建模複雜性和結構學習的改進持續通過150億個參數。相比之下，他們最新的模型 ESM2（擁有 1500 萬個參數）優於舊模型 ESM1b（擁有 6.5 億個參數）。 

被裁后，ESMFold 團隊的 8 名創始人員成立了 EvolutionaryScale，再次並肩作戰，該初創公司致力於基於人工智能技術的蛋白質預測模型研究

創始人 Alexander Rives 是美國紐約大學計算機科學博士，Facebook 前人工智能科學家，專注於生物學的大規模語言模型。

同時，Alexander Rives也是Fate Therapeutics、Syros Pharmaceuticals（均在納斯達克上市）和Kallyope的聯合創始人。

如此看，離開Meta，再成立EvolutionaryScale，更像是重操舊業，也是Alexander Rives一直堅持的研究方向。

有意思的是，公司名稱「EvolutionaryScale」，正是在ESM模型（Evolutionary Scale Modeling ）基礎上設立的。

在去年 11 月，該團隊名為《Evolutionary-scaleprediction of atomic-level protein structure with a language model》的研究文章，發表在了《Science》雜誌上。

論文中提到，儘管 ESMFold 模型預測的平均準確度較低，但其預測速度比 AlphaFold 快 60 倍。

根據《福布斯》獲得的一份推介文件，到 6 月，這家初創公司正在向風險投資家尋求種子輪融資，以通過大幅擴大其人工智能模型的規模來推進其研究工作。

四位知情人士表示，Lux Capital 領投了這輪約 4000 萬美元的融資。

Lux Capital 成立於 2000 年，總部位於紐約，該公司傾向於投資新興科技公司，重點關注3D打印、機器學習和人工智能、飛行和手術機器人等領域。

兩位消息人士稱，此次融資后 EvolutionaryScale 的估值為 2 億美元，著名人工智能投資者 Nat Friedman 和 Daniel Gross參與了此次融資。

Nat Friedman 和 Daniel Gross 被稱為「硅谷AI投資雙子星」，在 Chroma、Magic、Digits 等AI初創明星公司投資列表中，都能找到他們的身影。

而 EvolutionaryScale 背靠 Meta AI 這棵大樹，剛成立就能得到這兩位的親睞，似乎也就不意外了。

一場豪賭

衆所周知，人工智能蛋白質摺疊技術的進一步發展需要大量投資。

例如，DeepMind 於 2022 年 12 月成立了新的藥物發現部門 Isomorphic Labs，而其競爭對手 Insitro 和納斯達克上市的 Recursion 已從私人和公共投資者那里籌集了超過 10 億美元。

但即便有這樣的高額投資，藥物從發現到 FDA 批准的平均時間約為 7-10 年，在資金方面還是有不小的壓力。

根據推介文件介紹，在成本制定上，EvolutionaryScale 預計*年將花費 3800 萬美元，其中超 42% 的資金，也就是 1600 萬美元用於計算費用。

第二年高達 1.61 億美元，第三年高達 2.78 億美元，其中，計算費用分別為 1 億美元和 2 億美元，佔比逐年增加。

但在整個文件中，該公司反覆強調，生物人工智能模型可能需要十年時間才能幫助設計產品和療法。

也就是説，如果他們的假設一開始是準確的。這樣密集的計算成本預算暗示了 EvolutionaryScale 就是一個「大賭注」。

發展階段大致是：擴大人工智能模型——為其提供更多數據並增加其規模——將產生「生物人工智能的能力突破」。

該文件稱：「我們目前沒有看到任何其他相關可信的研究集中在生物學中。」

現實也是如此，生物學領域的人工智能在短期內不太可能提供豐厚的商業回報。像薛定諤這樣的商業公司目前公開交易的市值都低於 30 億美元，他們正在銷售基於老式分子建模方法的產品。

三步走戰略

EvolutionaryScale 要達到什麼目標？

根據公司文件介紹，首先是每年建立一個新模型。

到第三年時，重點是整合蛋白質結構預測之外的其他生物數據類型，包括 DNA 序列、基因表達和表觀遺傳數據。

最后，長期願景是銷售一種通用的生物學人工智能模型，而不是特定於任何一個用例。

理論上該模型可用於醫學，例如開發「尋找並消滅癌症或其他疾病的可編程細胞」；也可用於其他生物技術應用，例如設計「分子機器」來清理有毒廢物或捕獲碳。

爲了實現這一目標，EvolutionaryScale 必須證明其相對於 AlphaFold 的優勢。

但不可否認，AlphaFold 仍然是該領域的*。

目前，也有其他公司想要實現類似的目標，其中包括 Inceptive，該公司旨在應用大型語言模型來設計基於 RNA 的藥物療法。

Inceptive 是一家位於舊金山的生物技術公司，由前谷歌 AI 研究科學家 Jakob Uszkoreit 在 2021 年與 Rhiju Das 共同創立，目前已經獲得 2000 萬美元融資，團隊規模超過 20 人。

一位匿名接受《福布斯》採訪的生物技術投資者推測，更通用的大型語言模型的未來版本，例如 OpenAI 的 GPT 系列，可能會變得足夠熟練，可以應用於生物學。

值得一提的是，Alexander Rives 在公司文件中被描述為「臨時首席執行官」。根據文件介紹，他明年將加入麻省理工學院和哈佛大學布羅德研究所，並建立一個「生物設計實驗室」。

「臨時」，説明 Alexander Rives 目前並未打算長期直接帶領該公司發展，而加入新的研究所，也意味着他將會分化出一部分的精力。

EvolutionaryScale 剛剛成立，*年至關重要，在找到下一個接手人之前，Alexander Rives 壓力不小。

參考鏈接：

https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2023/08/25/evolutionaryscale-ai-biotech-startup-meta-researchers-funding/

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