管理过 40 亿美金的基金，现在居然开始玩“小而美”了？

刚看了 Vijay Pande 的访谈，挺有意思。这位哥们儿之前在 a16z 掌管着规模高达 40 亿美金的生物技术投资组合，去年干脆离职去搞了一个规模小得多的 AI 原生基金 VZVC。这种从“大水漫灌”到“精准狙击”的转变，其实折射出现在 AI 投资圈的一种心态变化：不再追求一年投出 30 个项目那种规模感，而是想把赌注压在真正能改变范式的节点上。

他在聊生物技术转型时有个观点我觉得很硬核，就是生物学正在从“发现科学”变成“工程科学”。以前搞生物研发，更像是靠运气去“发现”某种蛋白质的功能，或者在实验室里碰运气试错；但现在有了大模型的加持，逻辑变了，大家开始尝试用工程化的思维去设计、去构建。

不过他也说了大实话，别看 AI 吹得天花乱坠，临床试验的成本依然高得吓人，这块硬骨头目前还没人能靠纯算法就啃下来。

我个人比较认同他关于数据开放性的看法。现在的趋势是大家都在搞围墙花园（walled gardens），想把数据锁死在自己的数据库里。但 Pande 觉得，如果 AI 真的要重塑医学，靠的是开放、共享的数据集，而不是那些被厂商捂得死死的私有数据。只有数据流动起来，AI 才能在更广的维度上理解生物逻辑，而不是在信息孤岛里自嗨。

这种从规模驱动转向效率驱动的逻辑，其实在很多 AI 创业领域都能看到影子。投得少，但投得准，这可能才是下一波 AI 原生基金的生存法则。