จุดตัดระหว่าง Generative AI และเทคโนโลยีชีวภาพ (Biotechnology) กำลังดึงดูดเงินทุนมหาศาล ในขณะที่นักวิจัยชั้นนำต่างพากันละทิ้งงานด้าน LLM แบบอเนกประสงค์เพื่อมุ่งสู่การประยุกต์ใช้ทางวิทยาศาสตร์ มีรายงานว่า Miles Wang นักวิจัยจาก OpenAI กำลังเตรียมเปิดตัวธุรกิจใหม่ที่จะปฏิวัติการค้นพบยา (drug discovery) ด้วยการสร้างแบบจำลอง AI ขั้นสูง

การเคลื่อนไหวที่มีเดิมพันสูงจาก OpenAI สู่ Biotech

Wang บัณฑิตด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก Harvard ผู้เข้าร่วมงานกับ OpenAI ในปี 2024 กำลังอยู่ในระหว่างการเจรจาเพื่อระดมทุน 200 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 2 พันล้านดอลลาร์ แม้เขาจะปฏิเสธตัวเลขบางส่วน แต่การลาออกของเขาได้ตอกย้ำถึง "ภาวะสมองไหล" (brain drain) ที่กำลังเพิ่มขึ้นจากห้องแล็บ AI ขนาดใหญ่ไปสู่สาขาวิทยาศาสตร์ที่มีผลกระทบสูง

สตาร์ทอัพแห่งนี้มีแผนที่จะดึงตัวนักวิจัยจาก OpenAI อีกหลายคน เพื่อสร้างกลุ่มผู้มีความสามารถที่มุ่งเน้นการทำให้การค้นพบทางชีวภาพเป็นระบบอัตโนมัติ การเคลื่อนไหวครั้งนี้ส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนผ่านจากแชทบอทไปสู่โมเดลที่สามารถจัดการกับความซับซ้อนของชีววิทยาโมเลกุลได้

มุ่งเป้าไปที่การนำยาเดิมมาใช้ใหม่และการทำนายโมเลกุล

แทนที่จะไล่ตามสารเคมีชนิดใหม่เอี่ยม ธุรกิจของ Wang อาจมุ่งเน้นไปที่โมเดล AI ที่ค้นหาการใช้ประโยชน์ใหม่ๆ จากยาเดิมที่ได้รับการรับรองจาก FDA แล้ว และฟื้นฟูสารประกอบที่เคยล้มเหลวในการทดลองทางคลินิก

การนำยาเดิมมาใช้ใหม่ (Drug repurposing) มอบความได้เปรียบทางการค้าที่ชัดเจน เนื่องจากผ่านการทดสอบความปลอดภัยมาแล้ว ทำให้เส้นทางสู่การสร้างรายได้สั้นลงอย่างมากเมื่อเทียบกับการพัฒนาตัวยาใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น (de novo drug development) การใช้ AI เพื่อทำนายว่าโมเลกุลจะจับกับเป้าหมายทางชีวภาพที่แตกต่างกันได้อย่างไร จะช่วยให้สตาร์ทอัพสามารถข้ามขั้นตอนการทำงานในห้องปฏิบัติการไปได้หลายปี

การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของภาคส่วน AI-Biotech

เป้าหมายมูลค่าบริษัทของ Wang สะท้อนถึงตลาดที่กำลังร้อนแรงอย่างรวดเร็ว ยักษ์ใหญ่หลายรายได้เข้ามาครองพื้นที่ในด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI แล้ว:

  • Chai Discovery: ระดมทุนได้ 400 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 3.8 พันล้านดอลลาร์ เพื่อสร้างโมเดลสำหรับทำนายปฏิสัมพันธ์ของโมเลกุล
  • Isomorphic Labs: บริษัทที่แยกตัวออกมาจาก Google DeepMind ซึ่งได้รับเงินทุน Series B จำนวน 2.1 พันล้านดอลลาร์ในเดือนพฤษภาคม เพื่อการค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ข้อตกลงเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าบริษัทร่วมลงทุนอย่าง Lightspeed ซึ่งมีรายงานว่ากำลังพยายามเข้ามาเป็นผู้นำในการระดมทุนรอบของ Wang มองว่าชีววิทยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นหนึ่งในพรมแดนที่ทำกำไรได้มหาศาลที่สุด

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญต่อภูมิทัศน์ของ AI

AI เฉพาะทางในการค้นพบยาได้เปลี่ยนบทสนทนาจากการถกเถียงเรื่อง AGI ในเชิงนามธรรม ไปสู่ผลลัพธ์ของ AI ประยุกต์ที่เป็นรูปธรรม เมื่อนักวิจัยอย่าง Wang นำกฎการขยายขนาด (scaling laws) และสถาปัตยกรรม Transformer ที่ขัดเกลามาจาก OpenAI มาปรับใช้กับชุดข้อมูลทางชีวภาพ พวกเขาจะช่วยเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ให้เร็วขึ้น การสร้างมูลค่าของ AI ระลอกต่อไปน่าจะขึ้นอยู่กับการบูรณาการแนวดิ่ง (vertical integration) เข้ากับวิทยาศาสตร์กายภาพ

สรุปประเด็นสำคัญ

  • การไหลเข้าของเงินทุนมหาศาล: Wang กำลังมองหาเงินทุน 200 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 2 พันล้านดอลลาร์ สำหรับสตาร์ทอัพด้านการค้นพบยาด้วย AI
  • จุดเน้นเชิงกลยุทธ์: ธุรกิจจะให้ความสำคัญกับการนำยาเดิมมาใช้ใหม่ โดยใช้ AI เพื่อค้นหาการประยุกต์ใช้ทางคลินิกใหม่ๆ สำหรับยาที่ได้รับการรับรองจาก FDA แล้ว เพื่อลดระยะเวลาในการนำสินค้าเข้าสู่ตลาด
  • สภาพการแข่งขัน: สตาร์ทอัพนี้จะอยู่ร่วมกับผู้เล่นที่มีมูลค่าสูงอย่าง Chai Discovery และ Isomorphic Labs ซึ่งตอกย้ำถึงการปรับเปลี่ยนทิศทางที่แข็งแกร่งของ VC ไปสู่ด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI

Miles Wang อดีตนักวิจัย OpenAI กำลังระดมทุน 200 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 2 พันล้านดอลลาร์ สำหรับสตาร์ทอัพใหม่ที่เน้นการนำยาเดิมมาใช้ใหม่ด้วย AI หากการระดมทุนครั้งนี้สำเร็จ ธุรกิจนี้จะเข้าร่วมกับกลุ่มบริษัทที่แยกตัวออกมาด้าน Biotech-AI ที่ดึงดูดเงินทุนไปแล้วหลายพันล้านดอลลาร์ ซึ่งตอกย้ำว่าเงินทุนกำลังไหลเข้าสู่โครงการ "AI-for-biology" อย่างรวดเร็วเพียงใด

จาก LLMs สู่โมเลกุล

Wang เข้ามาร่วมงานกับ OpenAI ในปี 2024 หลังจากสำเร็จการศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก Harvard แหล่งข่าวระบุว่าตอนนี้เขาวางแผนที่จะใช้เทคนิคการขยายขนาด (scaling tricks) แบบเดียวกันกับวิทยาศาสตร์โมเลกุล โดยการดึงตัวอดีตพนักงาน OpenAI หลายคนมาร่วมสร้างทีมที่สามารถทำให้การค้นหาการใช้ประโยชน์ใหม่ๆ ของยาที่มีอยู่เดิมเป็นระบบอัตโนมัติ

การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึง "ภาวะสมองไหล" ในวงกว้างจากห้องแล็บ AI อเนกประสงค์ไปสู่โดเมนวิทยาศาสตร์เฉพาะทาง นักวิจัยมองเห็นโอกาสในการนำสถาปัตยกรรม Transformer ที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ซึ่งเดิมสร้างขึ้นสำหรับข้อความ มาใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนกว่ามาก เช่น โครงสร้างโปรตีน การแสดงออกของยีน และปฏิสัมพันธ์ทางเคมี

ทำไมต้องเป็นการนำยาเดิมมาใช้ใหม่?

สตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีชีวภาพส่วนใหญ่มักไล่ตามสารประกอบใหม่ ซึ่งเป็นเส้นทางที่อาจใช้เวลานับทศวรรษและมีค่าใช้จ่ายหลายพันล้านดอลลาก่อนที่ยาจะออกสู่ตลาด ธุรกิจของ Wang มุ่งเป้าไปที่ทางลัด นั่นคือการใช้ AI เพื่อค้นหามุมมองในการรักษาใหม่ๆ สำหรับยาที่ผ่านการรับรองจาก FDA แล้ว หรือยาที่ถูกระงับไปหลังจากการทดลองล้มเหลว ข้อมูลความปลอดภัยที่มีอยู่จะช่วยลดขั้นตอนการขออนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล และช่วยลดระยะเวลาในการสร้างรายได้อย่างมหาศาล

เทคโนโลยีหลักจะทำหน้าที่ทำนายว่าโมเลกุลจะจับกับเป้าหมายทางชีวภาพที่แตกต่างกันได้อย่างไร พร้อมทั้งระบุความเชื่อมโยงกับโรคที่คาดไม่ถึง

การพุ่งขึ้นของการระดมทุนในกลุ่ม AI-Biotech

Wang’s target valuation is not an outlier. Chai Discovery announced a $400 million raise at a $3.8 billion valuation to build models that forecast molecular interactions. Isomorphic Labs, a spin-out from Google DeepMind, secured a $2.1 billion Series B in May for the same purpose. Both companies have attracted top-tier venture firms, and Lightspeed is reportedly in talks to lead Wang’s round.

What to Watch

Equally important will be the startup’s first scientific milestones.

Takeaway

Miles Wang’s push for a $2 billion, AI-powered drug-repurposing company illustrates how quickly capital is moving from generic large-language-model work into specialized scientific applications. The venture could accelerate the delivery of new therapies by re-tooling existing drugs, but it must overcome data limitations, regulatory scrutiny, and talent scarcity. Whether the startup becomes a flagship of the AI-biotech boom will hinge on its ability to turn model predictions into real-world clinical outcomes.