去年，当Vijay Pande离开a16z时，硅谷风投圈一片哗然。作为a16z生物技术板块的掌舵人，他管理着约40亿美元的资金，却在巅峰时期选择了离开，转而创办了一家规模小得多、"AI原生"的风险投资公司VZVC。不少人猜测，这是一次降级，还是一次更精准的转身？
Pande在最近的访谈中给出了答案。他明确表示，自己刻意回避"一年做30个赌注"的传统风投模式，转而采取更集中、更深度的投资策略。"我们不是在做30个赌注，我们只会为数不多真正有颠覆性的团队投入全部精力。"他这样解释。
从"发现"科学到"工程"科学
Pande认为，生物学正经历一场深刻而根本的范式转移。过去数百年，生物学本质上是"发现"科学——科学家观察自然，记录现象，试图理解生命运行的规律。但如今，随着人工智能、合成生物学和高通量实验技术的爆发，生物学正在变成一门"工程"科学。
“我们可以设计蛋白质、设计分子，甚至重新编写细胞的行为。这不是发现，而是工程。”
这种视角的变化，彻底改变了投资逻辑。传统生物科技投资往往需要耐心等待漫长的研发周期，而AI驱动的新一代生物技术，可以用更低的成本、更快地迭代。Pande的VZVC正是基于这一认知，专注于那些将AI视为核心引擎而非辅助工具的公司。
临床实验：依然昂贵的痛
即便生物学可以快速设计出候选药物，临床试验却依旧是整个体系中成本最高、耗时最长的瓶颈。Pande坦言，这是整个行业必须正视的结构性问题。尽管AI可以优化患者招募、预测药物反应，甚至设计更精准的试验方案，但现实中的监管壁垒和医疗基础设施的惯性，依然让临床阶段"残酷地昂贵"。
他并不认为AI能一夜之间解决这些问题，但相信，只有将AI嵌入产业链的每一个环节，才能真正压缩成本、提升效率。这也是他为何选择投资"AI原生"公司的原因——那些从第一天起就把AI刻入基因的团队，更可能重塑整个研发流程。
开放数据：解锁医学变革的钥匙
在数据策略上，Pande持有一种在商业世界里少见的鲜明立场。他坚定认为，真正能让AI改变医学的，是开放、共享的数据集，而不是那些被层层设限的"围墙花园"。
医疗数据天然分散且涉及隐私，但过度的封闭，只会让AI模型在狭窄的数据孤岛上发育不良。Pande呼吁行业建立公共数据基础设施，让更多的研究者能够访问高质量、多样化的数据。他相信，开放数据不仅不会损害商业竞争力，反而会加速整个领域的创新步伐，最终惠及每一个人。
编者按：小而精的智慧
Pande的转身，不仅是个人投资风格的改变，更折射出整个AI生物赛道进入成熟期的信号。当行业充斥着大量同质化竞争时，真正稀缺的是深度认知、产业网络和精准判断。放弃"广撒网"的盲目，转投"小而精"的重注，或许正是面向未来的更优解。
同时，他对开放数据的坚持，也为国内AI医疗行业提供了重要启示：在追逐算法突破的同时，如何构建可信、共享的数据生态，将是决定我们能否真正跨越从实验室到病床鸿沟的关键。
本文编译自TechCrunch
本文首发于赢政天下
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