“Yiliga 30 ta loyiha qilmayapmiz”: a16z’da 4 milliard dollar boshqargan Vijay Pande endi kam sonli, yirik garovlarni tanlamoqda
Vijay Pande o‘tgan yili a16z’ning qariyb 4 milliard dollarlik biotexnologiyalar yo‘nalishini tark etib, ancha kichik va AI asosida ishlaydigan VZVC…
Vijay Pande o‘tgan yili a16z’ning qariyb 4 milliard dollarlik biotexnologiyalar yo‘nalishini tark etib, ancha kichik va AI asosida ishlaydigan VZVC firmasiga asos soldi. U biologiya nega nihoyat “kashfiyot” fanidan “muhandislik” faniga aylanayotganini, klinik sinovlar nega hamon nihoyatda qimmat ekanini va nega ochiq, umumiy ma’lumotlar to‘plamlari muhim deb hisoblashini tushuntirdi.
Bir vaqtlar Vijay Pande investorlar orasidagidan ko‘ra akademik doiralarda ko‘proq tanilgan edi. Vaziyat qariyb 12 yil avval keskin o‘zgardi. O‘sha paytda Marc Andreessen va Ben Horowitz o‘z firmasi faoliyatining dastlabki besh yilida sog‘liqni saqlash hamda hayotiy fanlar sohasidan ataylab uzoq yurishgan edi. Keyin esa bu yo‘nalishga sarmoya kiritish kerak, degan qarorga kelib, uni boshqarishni Pande’ga topshirishdi.
O‘sha vaqtda Pande Stanford universitetida kimyo professori bo‘lib, kasalliklarni tadqiq qilish uchun millionlab uy kompyuterlarini bitta superkompyuterga aylantirgan Folding@home taqsimlangan hisoblash loyihasini yaratgani bilan mashhur edi. Keyingi o‘n yildan ko‘proq vaqt davomida u a16z’ning sarmoyalarini kengaytirib, qariyb 4 milliard dollarlik mablag‘ni boshqaradigan yo‘nalishga aylantirdi.
Shu sababli Pande o‘tgan yilning iyunida hammasidan voz kechib, ancha kichik firma tuzgani ko‘pchilik uchun kutilmagan qaror bo‘ldi. Uning uzoq yillik investor Zach Werner bilan birga asos solgan VZVC kompaniyasi yiliga o‘nlab emas, atigi bir nechta, lekin katta va jamlangan sarmoyalarni amalga oshiradi. Unda yordamchi investorlar yo‘q, kundalik ishlarning katta qismi esa AI yordamida bajariladi.
Pande’ning bu keskin burilishi haqida ko‘proq bilish uchun u bilan shu hafta suhbatlashdik. U nega hozirgi bozorda e’tiborni ko‘plab loyihalarga bo‘lib yuborish o‘rniga, atigi bir nechta yirik sarmoyaga urg‘u berayotganini tushuntirdi. Shuningdek, AI asosidagi biotexnologiyadagi eng qiziq muammolardan biri haqida gapirdi: matnli ma’lumotlardan farqli ravishda biologik ma’lumotlarni internetdan shunchaki yig‘ib bo‘lmaydi. Shu sababli deyarli har bir kompaniya o‘zining boshqalardan yopiq ma’lumotlar to‘plamini yaratadi. Bu holat AI tibbiyotda va’da qilayotgan yutuqlarga qanday ta’sir qiladi va ulardan aslida kim foydalana oladi?
Suhbat hajm va aniqlik uchun tahrirlangan. To‘liq suhbatni quyida tinglash mumkin.
Siz biologiya “kashfiyot fani”dan muhandislik orqali boshqarish mumkin bo‘lgan sohaga aylanmoqda, degansiz. Bu nimani anglatadi?
Dori vositalarini ishlab chiqishning katta qismi tasodifiy omillarga juda bog‘liq edi. Hozir vaziyat o‘zgarmoqda. AI va mashinaviy o‘qitish kompyuterlarga nihoyatda murakkab jarayonlarni o‘ziga xos tarzda tushunish imkonini bermoqda.
Endi kompyuterlar muayyan kasallik uchun dori qaysi nishonga ta’sir qilishi kerakligini aniqlashga, o‘sha dorini yaratishga va hatto klinik sinovlarga yordam berishi mumkin. Jarayonning eng qimmat qismi ham aynan klinik sinovlardir.
Men dori ishlab chiquvchilar sintetik ma’lumotlardan ko‘proq foydalanayotgani sababli klinik sinovlar arzonlashmoqda, deb o‘ylagandim. Axir sinovlarda shuncha ko‘p odam kerak bo‘lmay qoladi-ku.
Bu, menimcha, hozircha ko‘proq istak yoki maqsad darajasidagi fikr.
Klinik sinovlargacha yetib borish uchun ketadigan vaqt va xarajat, ayniqsa AI yordamida, qisqarib bormoqda. Ammo bitta sinovni o‘tkazish baribir yuzlab million dollarga tushishi mumkin. Dorilarning qimmat bo‘lishiga sabab ham shu.