人工智能发展如火如荼，与千家万户融合，产生新的技术力量，而作为人工智能竞争关键的大模型，今年将进入货币化元年。
在这场产业竞争中，成都走在了前列。近三年来，成都人工智能产业复合增长率超过40%，“人工智能技术产业竞争力”位居全国第六位。今年，四川省已将人工智能列为首位创新项目。作为省会，成都必须进一步强化责任担当，抢占先机。
2024人工智能大模型标杆科技创新发展大会将在成都举办，红星资本局在成都采访了多家AI大模型厂商，与他们共同探讨人工智能潮流中的“成都力量”。
2016年，盛世君联成立，8年时间，盛世君联打造了拥有3000亿多样性的实体生物药库，并在此基础上打造了干湿轮换迭代的大分子AI药物研发平台BioAI。
在药物研发领域，AI大模型有哪些优势？面临哪些挑战？
盛世君联总经理黄晨在接受红星资本局采访时表示，相比传统制药，AI制药的效率更高，计算出来的一些参数也更优。黄晨认为，AI制药有着广阔的发展前景，有望在不久的将来取得突破。
（黄晨，照片由受访者提供）
人工智能制药就像发射火箭
模型是火箭，数据是燃料
红星资本局：为什么要打造大分子AI药物研发平台？
黄晨：过去的科学研究发现很多靶点会引起疾病，药物研发也是基于表征或者靶点。那么如何让药物与这些靶点结合呢？传统生物制药前期的研发投入很高，时间很长，失败率也很高。
所以我们在想，能不能把所有已知的分子都放到一个库里，当一个靶点出现的时候，就从这个库里筛选出最好的分子来结合这个靶点，这样比盲目的寻找效率高很多。但是现实药库的多样性是有限的，AI可以建立一个虚拟药库，理论上可以实现无边界的生物药发现甚至创造。
我们一开始也想找一家AI公司合作，但后来发现纯计算团队对生物、结构生物学的理解不一样，所以我们就用生物进化和结构生物学的逻辑，开发自己的算法和模型，用我们的数据去训练模型。就像发射火箭一样，模型本身就是火箭，数据就是燃料。现在我们把火箭（模型）做出来了，燃料（数据）也可以自己不断生产出来，从而实现模型的迭代升级。我们建立了3000亿多样性的大分子药物库，它的核心在于掌握大分子全合成的技术。
红星资本局：这个系统现在能够实现智能化研发到什么程度？
黄晨：目前我们已经实现了大分子药物筛选与发现、大分子药物优化、成药性分析、从头药物设计、数据订阅五大模块的功能。比如从头药物设计，以前是从自然界中已经存在的分子中寻找药物，但有些分子有副作用，或者对人体免疫系统有很强的毒性和侵入性。
我们希望找到自然界不存在的分子，从而设计出非常精准的药物。这个靶点就像一把锁，目前我们只能从现有的钥匙中找出一把比较有能力的钥匙。但如果我们能根据锁的结构设计一把钥匙，并且准确地打开这把锁，那不是更好吗？所以我们要做药物设计，从零开始设计这个药物。
AI制药制造效率更高、参数更优
然而，药物发现和筛选方面仍然存在不足。
红星资本局：AI制药相比传统实验有哪些优势？
黄晨：首先是大大提升了效率。比如在药物人源化项目中，有些药物是在老鼠、羊驼等动物身上免疫的，而产生的抗体用在人身上并不有效，所以需要把动物基因敲除，而且不能改变抗体的功能。用传统的实验方法，大概需要2-3个月，但用AI，最快几个小时就可以搞定，一天之内也可以搞定。
第二，在药物优化领域，AI计算出来的功能指标比传统实验室做出来的效果更好。传统实验总是有人参与的，只要有人在，实验过程就会不稳定，但AI深度学习项目做得越多越好。而且AI往往能在人们想不到的地方进行优化，近一年来商业化项目的数据甚至比传统实验方法更好。
红星资本局：AI制药相较于传统实验有哪些不足？
黄晨：AI目前在药物优化方面有巨大的优势，但还不能实现端到端的药物发现和筛选。在传统的实验中，当一个靶点出现时，如果你想筛选药物，你只需要在库中进行筛选即可。但以目前的模型，AI还不能只给它一个靶点就给你推荐一些候选药物。模型仍然需要深度学习和海量数据的迭代。
此外，AI目前还未被证实能真正实现药物发现、临床试验和应用实践，目前全球已有40个纯用AI设计的药物管线进入Ⅱ期临床试验，未来是否会有Ⅲ期临床试验将证明AI能否设计药物。
AI制药制造面临人才、成本等挑战
红星资本局：AI模型目前在药物研发过程中面临哪些挑战？
黄晨：首先是人才。比如我们有两个团队，一个是生物团队，一个是AI研究团队。一开始两个团队互相不了解，大概花了一年时间两个团队才磨合好。现在情况好一些了，但是我们还是缺少这种复合型人才。我们需要既懂计算又懂生物的人才，所以我们要在两个团队之间取得平衡。
第二是成本，之前训练的几个小模型的训练成本我们还能承受，但是现在做这个虚拟药库，到了7万亿级别的时候，发现计算成本大幅上升，而且会面临算力的挑战，就是未来是否有足够的算力支撑我们的虚拟药库。
最后是数据产生的周期。目前AI模型很多，但缺少海量、高分辨率、自动标注的数据来训练和验证AI模型，所以如何增加数据产量成为最大的挑战。目前从库中挖掘数据的速度还很慢，每周10万条。如果能实现高通量数据挖掘，将带来颠覆性的效果。
红星资本局：您怎么看待AI药造的未来？
黄晨：AI制药的未来前景非常广阔，我估计一两年内就可能出现突破。所谓的突破，就是AI设计的药物进入三期临床试验并上市，临床效果远超传统药物。另外，AI药物研发到临床试验的时间也会大大缩短。AI制药从2021年开始，短短四年时间就得到了快速发展，大大提高了药物研发的效率，降低了研发成本，增加了药物进入三期临床试验的比例，最终会推动AI设计药物的落地。
红星新闻记者余瑶、实习记者曾涵
责任编辑：肖世清
