你有没有想过，为什么最近几乎每个星期都有 AI 公司宣布要做生物科技？age1 联合创始人 Alex Colville 把这件事拆成三层：它们为什么来、能帮上什么、会卡在哪里。结论很朴素——AI 让想出来变便宜，却没让证明出来变便宜。
你有没有想过，为什么最近几乎每个星期，都有一家 AI 公司宣布自己要做生物科技？
英伟达（Nvidia）和礼来（Eli Lilly）在旧金山合作建实验室，DeepMind 分出来的 Isomorphic Labs 在做药物研发，Sam Altman 个人投资了抗衰老公司 Retro，Anthropic 也在一步步加码生命科学。Alex Colville 离这件事很近。他是 age1 的联合创始人，age1 是全球第一家专注抗衰老的风险投资基金，由他和 Laura Deming 一起创办。他在斯坦福读的是遗传学博士，研究的就是衰老的生物学，管理过超过一亿美元的抗衰老投资。这篇文章我只想追一个问题：AI 公司为什么要来做生物科技，它们真正能帮上什么，又会卡在哪里。我先讲他怎么说，再写我自己的想法。
为什么 AI 公司都在往生物科技里挤
Alex 先抛出了一个数字：司美格鲁肽（semaglutide）和替尔泊肽（tirzepatide）这两种减重药，收入比 OpenAI 和 Anthropic 加起来还多，增长速度也还在飞快。很多人以为这类生意会被科技公司拿下，其实不是。他的推测是，OpenAI、Anthropic 和谷歌这样的公司，估值已经高得惊人，需要同样惊人的收入，它们环顾四周会发现，世界上单独一款药赚的钱，就比自己整家公司还多，那当然值得去看一看。
第二个理由是护城河。他说药有专利保护，行业又受严格监管，不像大多数科技产品，时间一长就走向同质化，越来越便宜。他提到 Marc Andreessen 常说的一个观察：受监管的行业，价格会越涨越高，不受监管的行业，价格会被一路压低。所以在他眼里，生物科技对 AI 的抵抗力很强，不会哪天被 Anthropic 一年之内颠覆掉。原因很简单，难题太多，就算把所有的智能都砸进去，也还是要花那么长的时间。
我觉得这一段难得的地方，在于它没有把 AI 公司的动机说得很崇高。它们来，是因为这里有全世界最大的收入、最深的护城河，还是一个暂时被 AI 冲不垮的行业。看清这一点，反而更容易判断它们接下来会做什么：不是哪里最浪漫就去哪里，而是哪里的生意最难被替代，就往哪里扎。
AI 已经帮上忙的两件事
那 AI 到底帮上了什么？Alex 说他看到两个最明显的变化。
第一个是生成分子。对某些类型的药，现在设计分子比以前快得多、便宜得多，不再每一步都要人和实验室来回折腾，当然离“完全不用人、不用做实验”还差得远。他提到 Nabla Bio 这样的公司，已经能做到零样本（zero-shot）生成抗体和小分子，意思是不用先喂给它一堆例子，它一次就能给出候选分子。不过他也说，现阶段大多数时候，做的只是针对已知靶点（药物要作用的那个蛋白或基因），造出已有药物的新版本，只是造得非常快。下一步他认为不可避免：连全新的靶点，也能这样一次给出分子。
我自己的理解是，这两件事一个在“做出东西”，一个在“提高做事的效率”，而且都发生在药物研发的前半段。它们让试错变便宜，让小团队有了起步的可能，但并没有碰到这个行业最硬的那一块。那一块是什么，他接着往下讲了。
最贵最慢的那一段，AI 还没帮上
有人设想过，将来会有上百万家“零员工”的生物科技公司，像用 AI 写个软件一样，token 够多，就能把研究、设计一气呵成。Alex 觉得这离现实还很远。他的理由是，真正的瓶颈在分子生成之后：要把一个优化好的分子变成一款获批的药，必须证明它安全、有效，这一段占了药物研发里不成比例的成本和时间。分子设计本身也难、也贵，但和这一段比，只是小头。他说，这已经成了“最后的前线”：选对最可能成功的东西放进去，再尽量便宜地把整个流程跑完。就算一个人用 AI 设计出了分子，后面每家这样的公司仍然需要几百万美元，这正是 AI 目前最使不上力的地方。
我觉得这是整场里最清醒的一段。AI 的叙事总围绕“更聪明”，可药最后拼的不是聪明，而是被证明。证明需要病人、时间、监管和钱，这些东西，没有一样会因为模型变强而自动变少。这也解释了为什么 AI 公司愿意进来，却没有人敢说它们明天就能把药变便宜。
抗衰老这个领域，钱还很少，产品还没出来
说回他自己投资的领域。抗衰老是最容易让人联想到 AI 的一块，可它的现状比很多人想的朴素。Alex 估算，把所有以衰老为目标的公司加起来，总市值大概只有 150 亿美元左右，公司数量和投资额，大约只有癌症领域的五十分之一。那些看上去很大的融资新闻，放在 AI 行业的融资旁边，在柱状图上几乎看不见。所以他的结论是，现在每一块钱的杠杆都极高，我们还处在最早的几局。
再往后是更大胆的第二代，也是 AI 会起很大作用的地方。一类是在未来五十年里，用新的细胞和组织替换旧的；另一类是表观遗传重编程（epigenetic reprogramming），不改变细胞的类型，只把细胞的“年龄”往回拨。他自己博士前半段研究的就是这个。他认为 NewLimit 是这一类里走得最靠前的一家，手里有超过 6 亿美元现金。它们先做肝脏，用 mRNA 技术在老年小鼠身上做了一种疗法，让老鼠在酒精的伤害下，也能像年轻的小鼠一样撑住，之后还要做免疫细胞和肾脏。但他也强调，没有哪一种方法会单独解决所有问题，细胞外基质（细胞外那层支撑结构）也会积累损伤，只改细胞里面的年龄未必够，需要多条路线一起走。
我觉得这一段把话说得很实在。外面是一片热闹，里面其实是几家公司、几只老鼠、一款狗的药。AI 在这里要做的，不是替代这个漫长的验证，而是让更多种可能的路线能被更快地试出来。
AI 公司在生物安全上，他怎么看
生物领域有一件别的行业没有的事：同一套能力，既能治病，也可能被拿来伤人。Alex 说他很庆幸，几乎所有前沿实验室的创始人，都真的在乎生物安全，在乎大流行和生物恐怖主义的威胁。他觉得，如果把一般大公司的 CEO 放到这些实验室的位置上，大概不会这么上心。他也不认为这些实验室做得总是对、做得足够多，毕竟在这个位置上很难一直做对，但这份在乎是真的，他很感激。
他对名声这一层也很坦率。这些实验室很清楚，一旦被看作在治愈癌症，就不容易被限制或关停。他承认，躲在这层光环后面也许有一点让人不安，但他认为，它们真的在乎这件事，对人类来说是一个巨大的好处。他还说，除了生物恐怖主义，生物领域里 AI 的用处几乎没有什么争议，是真正对人类有益的事，不像其他应用，好坏很难一刀切。
我自己的一点思考
回头看，Alex 讲的几件事，其实是同一个故事的几个层次。AI 公司为什么来，是因为这里有最大的收入和最深的护城河；它们能帮上什么，是分子设计和日常效率；它们帮不上什么，是最贵最慢的人体验证；而在抗衰老这样的前沿，钱还很少，连第一个产品都还没出来。把这几层放在一起，就会发现一个很朴素的结论：AI 让“想出来”变得便宜，却没有让“证明出来”变得便宜。
我自己的想法是，这对看热闹和做事的人，意思不一样。看热闹的人，容易被“某某公司进军生物科技”的新闻拉着走，觉得药马上就要变便宜、人马上就要变长寿。做事的人，应该多问一句：这家公司要解决的，是想法的问题，还是证明的问题？前者 AI 正在加速，后者还是要靠时间、病人和钱。
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