要点:
尽管面临与英伟达的激烈竞争，AMD计划于2025年首次进军生命科学领域，投资2000万美元推动其AI芯片在该领域的应用扩展，或带来AI与生物科技融合带来的新机遇。
近年来，AMD面临诸多挑战，尤其是在与英伟达/NVIDIA的激烈竞争中。过去三年AMD的股价下跌了12.86%，而英伟达则大幅上涨了391.4%，但AMD在数据中心收入方面却表现出强劲的增长势头。
2025年1月8日，AMD宣布首次进军生命科学行业，通过私募股权投资/PIPE交易向人工智能药物研发公司Absci投资了2000万美元。这一举措预计将有助于推动AMD在AI芯片领域的应用扩展，尤其是在生命科学领域。
六周之内能将“AI 抗体”变成候选细胞
根据官方资料显示，Absci于2011年创立，目前拥有大约160名员工，并已融资约5.67亿美元，致力于利用AI开发具有治疗效果的蛋白质。 2018年，该公司推出了名为SoluPro的系统，利用细菌细胞制造此类蛋白质。 2021年，Absci通过首次公开募股成功在纳斯达克上市，筹集资金约2亿美元。
在上市前几个月，Absci收购了AI初创公司Denovium，借此获得了Denovium开发的神经网络技术，能够自动化研究蛋白质，从而减少了重复的人工工作。 Absci当前的核心产品是Integrated DrugCreation平台，它结合了生成式AI和可扩展的湿实验室技术。
该平台通过测量数百万种蛋白质之间的相互作用，生成专有数据，这些数据用于训练Absci的AI模型，并通过验证AI模型设计的抗体来进一步优化。其目标是通过优化药物的多种属性并扩展药物靶点，增加生物候选药物成功开发的概率。 Absci表示，Integrated Drug Creation平台目前每周能够筛选数十亿个细胞，使得AI设计的抗体在六周内可以成为待验证的候选细胞，显著加快药物发现的速度。
根据Absci的数据，该公司的AI模型能够生成数百万种蛋白质设计，并依据药物转化的成功率自动筛选蛋白质。此外，Absci还经营着一个面积约7150平方米的实验室，主要用于为临床AI模型生成训练数据。
在2023年的一篇预印本论文中，Absci介绍了自家研发的深度生成模型，该模型只需一轮设计就能生产抗体结合剂。具体来说，该模型在无需额外优化的前提之下，即可从头设计人表皮生长因子受体-2/HER2，Human Epidermal GrowthFactor Receptor 2抗体。模型通过将计算机设计方法与高通量实验技术相结合，能够从106个重链决定簇互补区/heavy chain complementarity-determining region，简称HCDR的变体库中快速地识别结合剂。
Absci的实验结果显示，模型对于HCDR3和HCDR123设计的结合率分别为10.6%和1.8%，高于该领域内的基准线。此外，Absci还使用表面等离子体共振技术，进一步表征了421种结合剂，发现其中71种结合剂具有与治疗性抗HER2 抗体曲妥珠单抗相似的低纳摩尔亲和力。
11种高亲和力结合剂的选定子集/selected subset，在功能上与曲妥珠单抗相当或优于曲妥珠单抗，并展现出可被进一步开发的特征。基于此，Absci设计了一种结合剂，其细胞效力比曲妥珠单抗高出约3倍。与此同时，Absci还设计了另一种结合剂，其跨物种反应性更加出色。
该公司的模型并不是简单地记忆训练数据，Absci的模型可以结合高通量湿实验室筛选能力，进而筛选出候选药物，从而能在治疗性抗体设计领域发挥能力。
在获得AMD投资后，Absci将开始釆用AMD的Instinct系列AI芯片。该系列最新型号InstinctMI325X于2024年6月首次亮相，AMD宣称其推理性能比英伟达于2022年推出的H100高出30%。此外，AMD计划于2025年推出更强大的MI355X芯片，预计其性能将较上一代MI325X提升80%。
Absci的创始人兼CEO希恩·麦克莱恩/Sean McClain表示，AI驱动的药物发现需要极为强大的计算能力，这正是Absci面临的瓶颈。而AMD的投资无疑是及时的，它为Absci提供了降低推理成本和AI模型开发成本的机会。 “AMD的高性能计算能力将帮助Absci推动下一代抗体疗法的研发。同时，Absci将利用这笔2000万美元的投资来优化其AI模型，从而更有效地进行抗体的从头设计。”
“从头设计抗体”意味着在没有任何关于抗体功能的先验信息的基础上，生成新的抗体序列。借助AMD的支持，Absci能够通过缩短研发周期、提高生物建模的精准度，进而加速药物发现过程，并降低基础设施及项目开发成本，从而更快为患者提供创新疗法。
除了AMD意外，Absci 已与多家药企巨头及科研机构达成合作，进一步推动其AI驱动的药物发现平台的发展。这些合作不仅帮助Absci扩展其技术应用，还加速了创新疗法的研发进程，为全球患者带来了更多治疗选择。
AbSci已和药企巨头及科研机构达成合作
2023年，Absci与阿斯利康达成了一项协议，利用Absci的AI技术共同开发癌症抗体疗法。该交易于2023年11月3日签署，金额高达2.47亿美元。此次合作将Absci的Integrated Drug Creation平台与阿斯利康在肿瘤学领域的专业知识相结合，旨在设计一种能够改善癌症患者生活的候选抗体。此外，Absci将利用其生成式AI技术，为特定肿瘤靶点提供治疗候选抗体。
2024年，Absci与美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心展开合作，旨在利用AI技术发现新的癌症治疗方法。在此合作中，纪念斯隆-凯特琳癌症中心将负责识别细胞上的靶标，而Absci将使用其AI技术设计与这些靶标结合的从头抗体。由于纪念斯隆-凯特琳癌症中心拥有自己的患者群体，Absci将能够在患者身上开展相关试验。此外，Absci正计划于2025年开始首个候选药物：抗TL1A炎症性肠道疾病抗体的临床试验。
随着人工智能AI的迅速发展，或带来AI与生物科技融合带来新机遇
传统药物研发过程时间漫长且成本高昂。在美国，约90%进入临床试验阶段的候选药物最终会失败。成功的药物通常需要10至15年才能进入市场，并且成本约为25亿美元。 AI在药物发现中的关键作用，特别是通过加速数据分析，已使AI药物研发成为制药行业的一个重要趋势。预计到2030年，全球AI药物发现市场将达到近80亿美元的估值。
Absci的投资标志着AMD首次涉足生命科学领域，而其竞争对手英伟达也在这一领域有所布局。 2023年，英伟达向生物技术公司Recursion Pharmaceuticals投资5000万美元，以推动基于AI的药物发现，并提供硬件支持。因此，AMD投资生命科学领域，实际上是在看好AI与生命科学的结合。
为扩展AI业务版图，AMD曾在2024年宣布计划以49亿美元收购位于美国新泽西州的ZT Systems，以巩固在AI领域的竞争力，该交易预计将在2025年中期完成。几个月前，AMD还以6.65亿美元收购了Silo AI，这家公司自称为欧洲最大的私人AI实验室，专注于提供AI驱动的解决方案。
未来，AMD与英伟达的竞争不仅仅局限于各自推出的产品和技术的对比，随着两家公司加大在各自目标领域的投入，竞争的形式可能会拓展到投资领域，特别是在生命科学和生物科技行业。这一举措可能引发更多科技巨头的跟进，尤其是像英伟达、微软等公司，它们也可能选择加大在生物科技领域的投资和合作，争夺未来的市场份额。
随着生物科技和人工智能技术的结合不断深入，AI驱动的药物研发和生物技术创新将成为越来越重要的投资方向。无论是通过收购相关技术公司，还是直接投资开发新的AI应用，科技巨头们都将把目光投向这个快速发展的行业。
在未来几年，随着科技与生命科学的深度融合，生命科技领域的竞争将不仅仅限于传统制药企业。这种跨界竞争的加剧，不仅能带来新的商业机会，也将促使相关技术的迅速进步，为全球健康产业带来前所未有的机遇。同时，作为投资者，我们也应更加关注这一新兴领域，看到AI和生物科技相结合的巨大潜力
