為何 OpenAI 與 Anthropic 都競相進軍生物科技？

您是否曾疑惑，為何近來幾乎每週都有 AI 公司宣布進軍生物科技？

Nvidia 與禮來（Eli Lilly）正於舊金山共建實驗室；DeepMind 分拆出的 Isomorphic Labs 正從事藥物研發；山姆・阿爾特曼（Sam Altman）個人投資長壽新創 Retro；Anthropic 亦持續擴大生命科學布局。亞歷克斯・科爾維爾（Alex Colville）深度參與其中：他是全球首檔專注長壽領域的風險基金 age1 共同創辦人（與蘿拉・德明 Laura Deming 共同創立）；於史丹佛大學取得遺傳學博士學位，專研老化生物學；並已管理逾一億美元長壽相關投資。本文聚焦單一問題：AI 公司為何想投入生物科技？實際能協助哪些環節？又將在哪裡遭遇瓶頸？我先梳理他的觀點，再補充個人見解。

為何 AI 公司紛紛湧入生物科技？

亞歷克斯首先提出一個數字：減重藥物司美格魯肽（semaglutide）與替西帕肽（tirzepatide）合計營收，已超越 OpenAI 與 Anthropic 營收總和，且仍在快速成長。許多人預期此類商機將由科技公司主導，但至今尚未實現。他推測，OpenAI、Anthropic 和 Google 等公司估值已極高，亟需同等驚人的營收；放眼望去，單一藥物的營收竟高於整家公司的營收，自然值得關注。

第二個原因是護城河。他指出，藥物受專利保護，產業監管嚴密，不像多數科技產品易趨商品化、價格逐年下滑。他援引馬克・安德森（Marc Andreessen）常提的觀察：受監管產業價格持續上漲，未受監管產業則面臨無情的價格下行壓力。因此在他看來，生物科技對 AI 具高度抗性——Anthropic 不可能在一年內就顛覆該產業。原因很簡單：難題太多，即便匯聚全球最強智慧，仍需耗費漫長時間。

針對 Anthropic，他表示該公司曾發布市場地圖，將生命科學列為最具影響力領域之一；團隊亦公開表示，此領域或成其第二大市場方向，至少位居前五。不久前 Anthropic 更推出專為生命科學設計的新模型，並提及正進行老化與罕見疾病等領域的臨床前計畫。他的反應僅一句話：「Anthropic 若公開宣示此為優先事項，代表『已正式啟動』。」

本段難得之處，在於未將 AI 公司動機美化為崇高理想。它們進軍是因這裏擁有全球最大營收、最深護城河，且是目前 AI 尚無法取代的產業。看清這點，反而更易判斷其下一步：不追隨浪漫想像，而是深耕商業價值最難被取代之處。

AI 已實際促成的兩大改變

那麼 AI 實際已協助哪些環節？亞歷克斯指出兩項最明顯的變化。

第一是分子生成。針對特定類別藥物，分子設計如今已大幅加速且成本驟降，不再需要人類與實驗室反覆迭代——儘管距離「無需人類、無需實驗」仍有很長一段路。他舉例 Nabla Bio 等公司，已可零樣本生成抗體與小分子，意即無須大量範例訓練，即可一次產出候選分子。但他也坦言，目前多數成果仍聚焦已知靶點（藥物作用的蛋白質或基因），僅快速產出既有藥物的改良版本；而他認為，下一步勢不可擋：全新靶點亦將實現一鍵式分子生成。

第二項改變較為平凡：日常作業效率提升三至九成半——包括撰寫法規文件、競爭對手分析、尋找合作機會，或快速掌握新靶點資訊。他的評斷是：一年半至兩年前，創立藥物公司仍是沉重負擔；如今已近乎「民主化」。

我個人認為，一者著重「創造事物」，一者側重「提升效率」，且皆發生於藥物開發前期。它們讓試錯成本降低、助小型團隊快速起步，卻尚未觸及產業最艱難的核心環節。接下來，他便解釋那究竟是什麼。

最昂貴、最耗時的階段：AI 尚未發揮作用之處

有人想像未來將出現數百萬家「零員工」生物科技公司：只要擁有足夠運算資源，就能像用 AI 寫軟體般，一氣呵成完成研究與設計。亞歷克斯認為這距離現實仍遠。他的理由是：真正的瓶頸在分子生成之後。要將一個優化後的分子轉化為核准上市藥物，必須證明其安全性與有效性；而這段過程占據藥物開發絕大部分成本與時間。分子設計本身雖困難昂貴，但相較之下仍屬輕量。他稱此為「最後邊疆」：挑選最可能成功的候選藥物，再以最低成本走完全程。即使一人用 AI 設計出分子，每家公司後續仍需數百萬美元資金——這正是當今 AI 槓桿效應最薄弱之處。

我認為這是整場對話中最務實的部分。AI 的敘事常圍繞『更聰明』，但最終藥物競爭的不是智力，而是實證。實證需要患者、時間、法規單位與資金，這些要素不會因模型升級而自動縮減。這也解釋了為何 AI 公司願意進入，卻無人敢聲稱明日就能壓低藥價。

在長壽領域，目前仍缺乏資金與成熟產品

他重返自己投資的領域。長壽是人們最直覺聯想到AI的應用，但現實遠比多數人想像更樸實。亞歷克斯估算，所有專注於抗老的公司合計市值僅約150億美元，公司數量與資金規模僅為腫瘤學領域的約五十分之一。那些看似龐大的融資新聞，在AI融資條形圖旁幾乎隱形。因此他的結論是：當前每一分錢都具極高槓桿效應，我們仍處於最早期階段。

更重要的是，該領域至今尚無任何經人體驗證有效的商業化產品。他預估首批產品將於未來十年內問世，目標是延緩或預防特定老化現象——並非炫目的新技術，而是首個關鍵驗證點。他稱此為長壽領域的「ChatGPT時刻」，但其反饋速度遠不如首次使用大模型般即時。他的祖父曾是首批接受青黴素治療的美軍士兵；一場險些致命的肺炎後，活至九十多歲。他說自己一直在等待長壽領域的「青黴素時刻」，並估計尚需十至十五年。就像今日人們在特定年齡服用史達汀類藥物預防心血管疾病，他正等待一種針對非心血管系統的「史達汀」。

目前最接近人類應用的是犬用藥物。Loyal公司開發每日口服咀嚼片，旨在延長狗的壽命，有望成為美國食品藥物管理局（FDA）批准的首款延壽療法。他表示，療效與安全性審查均已通過，僅剩製程驗證待完成，預計於明年年底左右完成，但仍有不確定性。至於人用版本，他認為仍需數年時間。

更遠期的是更大膽的第二代技術，AI將在此扮演關鍵角色。一類是未來五十年內以新生細胞與組織取代老化組織；另一類是表觀遺傳重編程——不改變細胞型態，僅將細胞「年齡」逆轉。這正是他博士前半段的研究主題。他認為NewLimit在此領域進展最遠，手握逾6億美元現金。他們從肝臟起步，運用mRNA技術使老年小鼠產生類似年輕小鼠的酒精耐受力，後續將擴展至免疫細胞與腎臟。但他強調，單一方法無法解決全部問題：細胞外基質（細胞外部支撐結構）同樣會累積損傷，僅逆轉細胞內部年齡可能不足——必須同步推進多重路徑。

我認為本節格外腳踏實地。外界喧囂紛擾，內裡卻只有幾家公司、幾隻小鼠，以及一款犬用藥物。AI在此的角色並非要取代漫長驗證過程，而是加速嘗試更多潛在路徑。

他對AI公司與生物安全的看法

生物學具備其他產業所無的特性：同一套能力既能治病，亦能傷人。亞歷克斯表示，他深感欣慰的是，幾乎所有前沿實驗室創辦人都真誠重視生物安全，關注流行病與生物恐怖主義威脅。他認為，若將典型大型企業CEO置於這些實驗室負責人的位置，很可能不會同等重視。他不認為實驗室總能做對或做得足夠——畢竟身處此位，要時時正確實屬不易——但那份關懷確實存在，他心懷感激。

他也坦率談及聲譽層面。這些實驗室深知：一旦被視為癌症治癒者，便難以受到限制或關停。他承認藉此光環掩護或許略顯不安，但仍相信其真誠關懷對人類是巨大福祉。此外，他指出除生物恐怖主義外，AI在生物學的應用幾乎毫無爭議——這是真正造福人類之事，不像其他應用常難以清晰劃分善惡界線。

我個人的一些想法

回顧來看，亞歷克斯所述其實是同一故事的多個層次：AI公司為何進入——最大營收與最深護城河；AI能協助什麼——分子設計與日常效率；AI不能協助什麼——成本最高、耗時最久的人體驗證。而在長壽等前沿領域，資金依然稀缺，首款產品甚至尚未問世。綜合這些層次，得出一個極為樸實的結論：AI已讓「構思」變便宜，卻未讓「驗證」變便宜。

我個人認為，這對旁觀者與建設者意味著不同事。旁觀者易被「某公司進軍生物科技」等標題牽引，誤以為藥物即將廉價化、人類即將長壽化。建設者則應多問一句：這家公司解決的是「構思問題」，還是「驗證問題」？AI正加速前者；後者仍取決於時間、患者與資金。

當然，亞歷克斯提供的是判斷，而非預言。首個長壽產品能否於十年內問世、AI能否壓低驗證成本，皆有待觀察。但他提出的優先順序頗具參考價值：若只能押注單一類別，他會選擇「可最快驗證」者——延緩與預防老化；而組織替代與表觀重編程則需再晚五年才迎來機會。

構思成本將持續下降，驗證成本則不會。