AI药物创业公司Insilico Medicine推出AI“健身房”，帮助像GPT和Qwen这样的模型擅长科学

Insilico Medicine是一家总部位于美国、在香港上市的人工智能药物研发公司，正在推出一项新服务，旨在训练通用型大型语言模型，如OpenAI的GPT或阿里巴巴的Qwen，以应对生物学和化学任务。

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Insilico的创始人兼CEOAlex Zhavoronkov告诉《财富》：“通用模型在衡量AI执行科学任务的基准测试中‘惨败’。‘你在同一任务上测试五次，结果会发现它远远落后于最先进的水平……基本上比随机还差，简直一文不值。’”

表现远优于此的是专门针对化学或生物学数据训练的AI模型。但这些模型通常不允许用户用自然语言提示，就像使用通用模型那样，而且它们也缺乏完成超出专业科学功能之外任务的能力。

因此，Insilico推出了新的“Science MMAI Gym”，旨在将通用型大型语言模型转变为能够与专业模型媲美的工具。

这个“健身房”是Insilico的一个转型，公司称其为“迈向药物超级智能的长期路线图”的一部分。该创业公司是试图利用机器学习和人工智能进行新药研发的生物技术公司群体的一员。但通过“健身房”，Insilico现在将目标对准其他生物技术和制药公司，提供训练新AI模型的服务。

Insilico将使用领域特定的数据集、奖励模型和强化学习相结合的方式训练模型，并声称这一过程可以将模型在化学和生物学的关键基准测试中的表现提升多达十倍，甚至接近专为这些科学任务设计的模型的性能。

但为什么公司会选择训练通用模型，而不是使用专业模型呢？原因在于灵活性：专业模型在某一方面非常擅长——比如药物发现——但无法胜任其他任务；相比之下，经过训练的通用模型，即使不能完全达到专业模型的性能，也能保持执行多种任务的能力。这意味着创业公司可以依赖单一的大型模型，而不必使用一系列专业模型。

“如果模型太小，它会开始忘记一些它最初设计的基础任务，”Zhavoronkov说。“如果模型很大，就不会有这个问题。”

Zhavoronkov承认，即使通过Insilico的“健身房”训练出来的通用模型，仍然无法达到最先进的专业模型的水平。“要让它们能够在分子模拟方面进行推理，它们需要理解和观察物理规律。语言本身并不是为此设计的，所以它们在这方面会比前沿的物理基础模型差一些，”他解释道，但他预计未来几年这一差距会逐步缩小。

然而，随着LLM（大型语言模型）变得更加普及——以及越来越多的创业公司采用它们——Zhavoronkov表示，他希望Insilico成为“这些模型的第一培训者”。他称，Insilico已经与潜在客户就培训计划展开了对话；虽然没有透露具体公司，但他表示已联系了“美国的顶尖前沿企业”。

Insilico、香港与生物技术

Insilico成立于2014年，正努力成为首批通过全AI设计药物完成临床试验并推向市场的创业公司之一。公司主要研发方向之一是一种治疗特发性肺纤维化的药物，这是一种在肺部形成疤痕组织、导致呼吸困难的疾病。公司表示，其药物在仅用18个月内就进入临床试验阶段，远短于传统生物技术公司平均四年的时间。去年，该药物完成了二期临床试验，研究人员得出结论，结果值得“在更大规模、更长时间的临床试验中进一步研究”。

Insilico还在瞄准其他疾病，如炎症性肠病，以及探索新的癌症和GLP-1药物。

去年12月，Insilico在香港进行首次公开募股（IPO），筹集了23亿港元（2.95亿美元），成为2025年香港最大规模的生物技术首次公开募股。此次IPO吸引了礼来、腾讯和奥克特等公司作为基石投资者。

自12月30日在香港交易所上市以来，Insilico的股价飙升。截至1月16日，股价为54.75港元（7.02美元），已是IPO发行价24.05港元（3.08美元）的两倍多。

追踪香港最大30家生物技术公司的恒生生物科技指数在过去12个月上涨了100%，远超基准的恒生指数37%的涨幅。

Insilico并非唯一在近期股价飙升的AI创业公司。中国消费类AI创业公司MiniMax自1月9日开始交易以来，股价已上涨160%。芯片设计公司Biren的股价也比IPO发行价上涨了超过90%。

不过，投资者无论在美国还是中国，都在担心AI热潮能否持续。Zhavoronkov表示，他关注股市中AI泡沫形成的可能性，但他乐观地认为，AI药物发现比其他行业更安全，不太可能因泡沫破裂而受影响。“人们可以没有会话助手或AI生成的电影，但他们离不开药物。”

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