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盡管面臨與英偉達的激烈競爭，AMD計劃於2025年首次進軍生命科學領域，投資2000萬美元推動其AI芯片在該領域的應用擴展，或帶來AI與生物科技融合帶來的新機遇。
近年來，AMD面臨諸多挑戰，尤其是在與英偉達/NVIDIA的激烈競爭中。過去三年AMD的股價下跌了12.86%，而英偉達則大幅上漲了391.4%，但AMD在數據中心收入方面卻表現出強勁的增長勢頭。
2025年1月8日，AMD宣布首次進軍生命科學行業，通過私募股權投資/PIPE交易向人工智能藥物研發公司Absci投資了2000萬美元。這一舉措預計將有助於推動AMD在AI芯片領域的應用擴展，尤其是在生命科學領域。
六周之內能將“AI 抗體”變成候選細胞
根據官方資料顯示，Absci於2011年創立，目前擁有大約160名員工，并已融資約5.67億美元，致力於利用AI開發具有治療效果的蛋白質。2018年，該公司推出了名為SoluPro的系統，利用細菌細胞制造此類蛋白質。2021年，Absci通過首次公開募股成功在納斯達克上市，籌集資金約2億美元。
在上市前几個月，Absci收購了AI初創公司Denovium，借此獲得了Denovium開發的神經網絡技朮，能夠自動化研究蛋白質，從而減少了重復的人工工作。Absci當前的核心產品是Integrated DrugCreation平台，它結合了生成式AI和可擴展的溼實驗室技朮。
該平台通過測量數百萬種蛋白質之間的相互作用，生成專有數據，這些數據用於訓練Absci的AI模型，并通過驗證AI模型設計的抗體來進一步優化。其目標是通過優化藥物的多種屬性并擴展藥物靶點，增加生物候選藥物成功開發的概率。Absci表示，Integrated Drug Creation平台目前每周能夠篩選數十億個細胞，使得AI設計的抗體在六周內可以成為待驗證的候選細胞，顯著加快藥物發現的速度。
根據Absci的數據，該公司的AI模型能夠生成數百萬種蛋白質設計，并依據藥物轉化的成功率自動篩選蛋白質。此外，Absci還經營着一個面積約7150平方米的實驗室，主要用於為臨床AI模型生成訓練數據。
在2023年的一篇預印本論文中，Absci介紹了自家研發的深度生成模型，該模型只需一輪設計就能生產抗體結合劑。具體來說，該模型在無需額外優化的前提之下，即可從頭設計人表皮生長因子受體-2/HER2，Human Epidermal GrowthFactor Receptor 2抗體。模型通過將計算機設計方法與高通量實驗技朮相結合，能夠從106個重鏈決定簇互補區/heavy chain complementarity-determining region，簡稱HCDR的變體庫中快速地識別結合劑。
Absci的實驗結果顯示，模型對於HCDR3和HCDR123設計的結合率分別為10.6%和1.8%，高於該領域內的基准線。此外，Absci還使用表面等離子體共振技朮，進一步表徵了421種結合劑，發現其中71種結合劑具有與治療性抗 HER2 抗體曲妥珠單抗相似的低納摩爾親和力。
11種高親和力結合劑的選定子集/selected subset，在功能上與曲妥珠單抗相當或優於曲妥珠單抗，并展現出可被進一步開發的特徵。基於此，Absci設計了一種結合劑，其細胞效力比曲妥珠單抗高出約3倍。與此同時，Absci還設計了另一種結合劑，其跨物種反應性更加出色。
該公司的模型并不是簡單地記憶訓練數據，Absci的模型可以結合高通量溼實驗室篩選能力，進而篩選出候選藥物，從而能在治療性抗體設計領域發揮能力。
在獲得AMD投資后，Absci將開始釆用AMD的Instinct系列AI芯片。該系列最新型號InstinctMI325X於2024年6月首次亮相，AMD宣稱其推理性能比英偉達於2022年推出的H100高出30%。此外，AMD計划於2025年推出更強大的MI355X芯片，預計其性能將較上一代MI325X提升80%。
Absci的創始人兼CEO希恩·麥克萊恩/Sean McClain表示，AI驅動的藥物發現需要極為強大的計算能力，這正是Absci面臨的瓶頸。而AMD的投資無疑是及時的，它為Absci提供了降低推理成本和AI模型開發成本的機會。“AMD的高性能計算能力將幫助Absci推動下一代抗體療法的研發。同時，Absci將利用這筆2000萬美元的投資來優化其AI模型，從而更有效地進行抗體的從頭設計。”
“從頭設計抗體”意味着在沒有任何關於抗體功能的先驗信息的基礎上，生成新的抗體序列。借助AMD的支持，Absci能夠通過縮短研發周期、提高生物建模的精准度，進而加速藥物發現過程，并降低基礎設施及項目開發成本，從而更快為患者提供創新療法。
除了AMD意外，Absci 已與多家藥企巨頭及科研機搆達成合作，進一步推動其AI驅動的藥物發現平台的發展。這些合作不僅幫助Absci擴展其技朮應用，還加速了創新療法的研發進程，為全球患者帶來了更多治療選擇。
AbSci已和藥企巨頭及科研機搆達成合作
2023年，Absci與阿斯利康達成了一項協議，利用Absci的AI技朮共同開發癌症抗體療法。該交易於2023年11月3日簽署，金額高達2.47億美元。此次合作將Absci的Integrated Drug Creation平台與阿斯利康在腫瘤學領域的專業知識相結合，旨在設計一種能夠改善癌症患者生活的候選抗體。此外，Absci將利用其生成式AI技朮，為特定腫瘤靶點提供治療候選抗體。
2024年，Absci與美國紀念斯隆-凱特琳癌症中心展開合作，旨在利用AI技朮發現新的癌症治療方法。在此合作中，紀念斯隆-凱特琳癌症中心將負責識別細胞上的靶標，而Absci將使用其AI技朮設計與這些靶標結合的從頭抗體。由於紀念斯隆-凱特琳癌症中心擁有自己的患者群體，Absci將能夠在患者身上開展相關試驗。此外，Absci正計划於2025年開始首個候選藥物：抗TL1A炎症性腸道疾病抗體的臨床試驗。
隨著人工智能AI的迅速發展，或帶來AI與生物科技融合帶來新機遇
傳統藥物研發過程時間漫長且成本高昂。在美國，約90%進入臨床試驗階段的候選藥物最終會失敗。成功的藥物通常需要10至15年才能進入市場，并且成本約為25億美元。AI在藥物發現中的關鍵作用，特別是通過加速數據分析，已使AI藥物研發成為制藥行業的一個重要趨勢。預計到2030年，全球AI藥物發現市場將達到近80億美元的估值。
Absci的投資標志着AMD首次涉足生命科學領域，而其競爭對手英偉達也在這一領域有所布局。2023年，英偉達向生物技朮公司Recursion Pharmaceuticals投資5000萬美元，以推動基於AI的藥物發現，并提供硬件支持。因此，AMD投資生命科學領域，實際上是在看好AI與生命科學的結合。
為擴展AI業務版圖，AMD曾在2024年宣布計划以49億美元收購位於美國新澤西州的ZT Systems，以鞏固在AI領域的競爭力，該交易預計將在2025年中期完成。几個月前，AMD還以6.65億美元收購了Silo AI，這家公司自稱為歐洲最大的私人AI實驗室，專注於提供AI驅動的解決方案。
未來，AMD與英偉達的競爭不僅僅局限於各自推出的產品和技朮的對比，隨着兩家公司加大在各自目標領域的投入，競爭的形式可能會拓展到投資領域，特別是在生命科學和生物科技行業。這一舉措可能引發更多科技巨頭的跟進，尤其是像英偉達、微軟等公司，它們也可能選擇加大在生物科技領域的投資和合作，爭奪未來的市場份額。
隨着生物科技和人工智能技朮的結合不斷深入，AI驅動的藥物研發和生物技朮創新將成為越來越重要的投資方向。無論是通過收購相關技朮公司，還是直接投資開發新的AI應用，科技巨頭們都將把目光投向這個快速發展的行業。
在未來几年，隨着科技與生命科學的深度融合，生命科技領域的競爭將不僅僅限於傳統制藥企業。這種跨界競爭的加劇，不僅能帶來新的商業機會，也將促使相關技朮的迅速進步，為全球健康產業帶來前所未有的機遇。同時，作為投資者，我們也應更加關注這一新興領域，看到AI和生物科技相結合的巨大潛力
