AI-стартап Insilico Medicine запускает AI-«тренажерку», чтобы помочь моделям, таким как GPT и Qwen, быть хорошими в науке

Insilico Medicine, американская компания, базирующаяся в США и зарегистрированная на Гонконгской бирже, специализирующаяся на искусственном интеллекте в области разработки лекарств, запускает новую услугу, которая будет обучать универсальные крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI или Qwen от Alibaba, для выполнения задач в области биологии и химии.

Рекомендуемое видео

Общие модели «катастрофически» проваливаются на бенчмарках, используемых для оценки того, как ИИ справляется с научными задачами, рассказал основатель и генеральный директор Insilico Алекс Жаворонков журналу Fortune. «Вы тестируете их пять раз на одну и ту же задачу, и видно, что они далеко от передовых технологий… По сути, они хуже случайных угадываний. Это полное мусорное решение.»

Гораздо лучше показывают себя специализированные модели ИИ, обученные непосредственно на данных по химии или биологии. Но такие модели часто не позволяют пользователю задавать вопросы на естественном языке, как это можно делать с универсальными моделями, и также не обладают способностью выполнять задачи, выходящие за рамки узкоспециализированных научных функций.

Входит новая «Тренажерная заля Science MMAI Gym» от Insilico, предназначенная превратить универсальную крупную языковую модель в такую, которая сможет работать так же хорошо, как специализированные модели.

Зал является частью стратегии Insilico, которую компания называет частью своего «долгосрочного дорожного плана по созданию фармацевтического суперинтеллекта». Стартап входит в группу биотехнологических компаний, стремящихся использовать машинное обучение и искусственный интеллект для исследований и разработки новых лекарств. Но с помощью «зала» Insilico теперь ориентируется на другие биотехнологические и фармацевтические компании, предлагая им обучение новых моделей ИИ.

Insilico будет обучать модели с использованием смеси специализированных наборов данных, моделей вознаграждения и обучения с подкреплением, и утверждает, что этот процесс может повысить эффективность моделей до 10 раз по сравнению с ключевыми бенчмарками в области химии и биологии, а также приблизиться к показателям моделей, специально разработанных для этих научных задач.

Но почему компания решит обучать универсальную модель, а не использовать специализированную? Причина — гибкость: специализированная модель очень хороша в одной области — например, в разработке лекарств — но не может выполнять другие задачи; в отличие от этого, обученная универсальная модель, даже если она не достигает таких же результатов, сможет выполнять множество других задач. Это означает, что стартап может полагаться всего на одну крупную модель, а не на множество специализированных.

«Если модель маленькая, она начинает забывать некоторые из более примитивных задач, для которых она была создана», — говорит Жаворонков. «Если модель большая, у вас этой проблемы нет.»

Жаворонков признает, что даже универсальные модели, прошедшие обучение в Insilico, все равно не будут работать так же хорошо, как лучшие специализированные модели последнего поколения. «Чтобы они могли рассуждать в терминах молекулярных симуляций, им нужно понимать и видеть физику. Язык для этого не предназначен, поэтому они будут немного уступать передовым физическим моделям», — объясняет он, хотя ожидает, что это улучшится в ближайшие годы.

Тем не менее, по мере распространения крупных языковых моделей — и по мере того, как все больше стартапов их используют — Жаворонков говорит, что хочет сделать Insilico «лучшим тренером этих моделей». Он уже ведет переговоры с потенциальными клиентами о программе обучения, хотя конкретных имен не назвал, отметив, что связывался с «ведущими игроками в области передовых технологий в США».

Insilico, Гонконг и биотехнологии

Основанная в 2014 году, Insilico торопится стать одним из первых стартапов, который пройдет клинические испытания полностью созданного ИИ лекарства и выведет его на рынок. Одним из главных проектов компании является препарат для борьбы с идиопатическим фиброзом легких — состоянием, при котором в легких образуются рубцы, затрудняющие дыхание. Компания заявила, что смогла вывести свой препарат на клинические испытания всего за 18 месяцев, что значительно короче среднего срока в четыре года у традиционных биотехнологических компаний. В прошлом году препарат завершил II фазу клинических испытаний, и исследователи пришли к выводу, что результаты требуют «дальнейшего изучения в более масштабных и длительных клинических испытаниях».

Insilico также работает над другими состояниями, такими как воспалительные заболевания кишечника, а также исследует новые лекарства против рака и препараты на основе GLP-1.

В декабре Insilico привлекла 2,3 миллиарда гонконгских долларов (295 миллионов долларов США) в рамках первичного публичного размещения акций (IPO), что стало крупнейшим дебютом в области биотехнологий в Гонконге в 2025 году. В IPO участвовали такие компании, как Eli Lilly, Tencent и Oaktree в качестве ключевых инвесторов.

Акции стартапа с тех пор выросли в цене после дебюта на Гонконгской фондовой бирже 30 декабря. По состоянию на 16 января акции Insilico стоят 54,75 гонконгских долларов (7,02 доллара США), что более чем вдвое превышает цену размещения в 24,05 гонконгских долларов (3,08 доллара США).

Индекс Hang Seng Biotech, отслеживающий 30 крупнейших биотехнологических компаний, зарегистрированных в Гонконге, вырос за последние 12 месяцев на 100%, значительно опередив рост бенчмарка Hang Seng Index, который составил 37%.

Insilico — не единственный стартап в области ИИ, акции которого выросли в последние недели на Гонконгской бирже. Акции китайского стартапа MiniMax, специализирующегося на потребительском ИИ, выросли на 160% с момента начала торгов 9 января. Также акции производителя чипов Biren выросли более чем на 90% от цены IPO.

Тем не менее, инвесторы как в США, так и в Китае задаются вопросом, сможет ли бум ИИ продлиться долго. Пока Жаворонков следит за возможностью формирования пузыря на рынке акций, он оптимистично настроен, считая, что открытие лекарств с помощью ИИ будет менее подвержено рискам пузыря, чем другие отрасли. «Люди могут обходиться без разговорных помощников или фильмов, созданных ИИ. Но без лекарств жить нельзя.»

Присоединяйтесь к нам на Саммите по инновациям в рабочем пространстве Fortune 19–20 мая 2026 года в Атланте. Эра инноваций в рабочем пространстве уже наступила — и старые стратегии переписываются заново. На этом эксклюзивном, насыщенном событиями мероприятии соберутся самые инновационные лидеры мира, чтобы обсудить, как ИИ, человечество и стратегия вновь меняют будущее труда. Регистрируйтесь сейчас.