EvolutionaryScale залучила $142 млн для навчання ШІ на 2,8 млрд послідовностей білків

EvolutionaryScale завершила раунд посівного фінансування на суму $142 million (https://techcrunch.com/2024/06/25/evolutionaryscale-is-building-a-chatgpt-for-biology-with-142m-from-nat-friedman-and-lux-capital/) для комерціалізації ESM3, генеративної моделі ШІ, навченої на величезному корпусі з 2.78 мільярда білкових послідовностей (https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2024/06/25/evolutionaryscale-raises-142-million-for-biological-ai/). Раунд, очолюваний Lux Capital, Nat Friedman та Daniel Gross, за участю Amazon та NVentures (венчурний підрозділ Nvidia), сигналізує про рішуче зрушення на ринку даних-активів: перехід від загальних LLM до спеціалізованих, високоточних моделей біологічних даних. ESM3 є одним із найбільших застосувань наукових даних в еру ШІ, маючи 98 мільярдів параметрів (https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2024/06/25/evolutionaryscale-raises-142-million-for-biological-ai/) та здатність симулювати 500 мільйонів років еволюції для проектування нових білків.

Рубіж біологічних даних

На відміну від текстових наборів даних, які забезпечили першу хвилю генеративного ШІ, ціннісна пропозиція EvolutionaryScale повністю побудована на кураторстві та обробці геномних та протеомних даних. Навчаючись на мільярдах послідовностей, компанія фактично створює рівень «програмованої біології». Цей крок підкреслює преміальність, яку тепер надають структурованим науковим даним, які набагато рідші та складніші для засвоєння, ніж загальнодоступний веб-текст. Участь Amazon та Nvidia (https://techcrunch.com/2024/06/25/evolutionaryscale-is-building-a-chatgpt-for-biology-with-142m-from-nat-friedman-and-lux-capital/) свідчить про те, що постачальники інфраструктури прагнуть закріпитися в ланцюжку постачання біологічних даних, який, як очікується, революціонізує сектор фармацевтичних R&D обсягом $1 трильйон.

Стратегічне придбання даних OpenAI

Пошук ефективності даних не обмежується біологією. OpenAI нещодавно оголосила про придбання Rockset (https://openai.com/index/openai-to-acquire-rockset/), компанії, що займається базами даних для пошуку та аналітики в реальному часі. Це придбання є чітким тактичним кроком для посилення можливостей генерації з доповненим пошуком (RAG) OpenAI. Інтегруючи технологію Rockset, OpenAI може ефективніше індексувати та запитувати масивні набори даних, надані її корпоративними партнерами, перетворюючи статичні сховища даних на динамічний, дієвий інтелект. Ця угода підкреслює зростаючу важливість інтерфейсу «дані-модель» — програмного рівня, який визначає, наскільки ефективно ШІ може отримувати доступ до власних корпоративних активів та аналізувати їх.

Захоплення клінічних даних

Продовжуючи підкреслювати цінність спеціалізованих даних, HEALWELL AI уклала остаточну угоду про придбання BioPharma Services (https://www.globenewswire.com/news-release/2024/06/24/2903058/0/en/HEALWELL-AI-to-Acquire-BioPharma-Services-a-Leading-Full-Service-Contract-Research-Organization.html) приблизно за $11.5 мільйона (https://www.globenewswire.com/news-release/2024/06/24/2903058/0/en/HEALWELL-AI-to-Acquire-BioPharma-Services-a-Leading-Full-Service-Contract-Research-Organization.html). BioPharma Services — це контрактна дослідницька організація (CRO) повного циклу, яка володіє глибокими активами даних клінічних випробувань. Для HEALWELL AI це не просто розширення послуг, а стратегічне придбання конвеєра даних. Доступ до високоякісних даних клінічних випробувань є основним вузьким місцем для розробки ліків на основі ШІ та персоналізованої медицини, а придбання CRO забезпечує пряме, власне джерело даних «істини», необхідних для навчання діагностичних та терапевтичних моделей.

Регуляторні бар'єри та переносність даних

Оскільки вартість активів даних зростає, регулятори вживають заходів, щоб ця цінність не була заблокована за «закритими садами» Big Tech. Європейська комісія нещодавно оприлюднила попередні висновки про те, що Apple порушує Закон про цифрові ринки (DMA) (https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3433). У центрі розслідування — правила спрямування Apple, які заважають розробникам вільно направляти споживачів до альтернативних пропозицій та екосистем даних. Цей регуляторний тиск є частиною ширшої глобальної тенденції, спрямованої на забезпечення переносності та сумісності даних. Для інвесторів у дані ці рішення є критично важливими: вони сигналізують про майбутнє, де контроль над даними користувачів та можливість монетизувати їх через вторинне ліцензування підлягатимуть інтенсивному антимонопольному контролю.

Чому це важливо для власників даних

Угоди EvolutionaryScale та HEALWELL AI демонструють, що найприбутковіші активи даних більше не знаходяться у «відкритій мережі», а в спеціалізованих доменах з високим бар'єром входу, таких як геноміка та клінічна медицина. Для власників даних урок зрозумілий: ринок відходить від масового ліцензування даних до високоточних, структурованих наборів даних, які можуть бути безпосередньо засвоєні спеціалізованими архітектурами ШІ. Будь то білкові послідовності чи корпоративні дані в реальному часі, цінність полягає в унікальній здатності даних вирішувати конкретні, високовартісні проблеми, які не під силу моделям загального призначення. Стратегії монетизації повинні зосереджуватися на чистоті даних, відповідності нормативним вимогам та здатності інтегруватися з новітніми архітектурами RAG та генеративними моделями.