Formation Bio 获 3.72 亿美元 D 轮融资，用于 AI 数据药物发现

Formation Bio 已完成 3.72 亿美元 D 轮融资（已披露），以扩展其 AI 原生临床试验平台并加速制药数据资产的收购。本轮融资由 Andreessen Horowitz (a16z) 领投，全球医疗保健巨头 赛诺菲 积极参与，这标志着行业对专有临床数据与生成式 AI 交叉领域价值的重大转变。

生物数据的工业化

与传统的合同研究组织 (CRO) 不同，Formation Bio 作为一家技术赋能的制药公司运营，通过收购临床阶段的药物来建立自己的产品线。其战略的核心在于其专有数据引擎，该引擎利用 AI 自动化试验设计、患者招募和数据分析。这种对生物数据资产的专业关注与最近推出的 EvolutionaryScale 相呼应，后者获得了 1.42 亿美元（已披露）的融资，用于开发能够设计新蛋白质的“生物大语言模型”。这些交易凸显了一个更广泛的市场趋势，即数据集的价值不再仅仅在于其规模，而在于其生成高保真、可操作的生物结果的能力。

赛诺菲的参与尤其具有战略意义。通过整合 Formation Bio 的 AI 能力，这家制药巨头旨在降低临床试验传统上高昂的失败率。此次合作遵循了大型现有企业大力投资颠覆者数据基础设施的模式，以确保在下一代药物发现领域占据一席之地。此次募集的资金将专门用于收购新的候选药物，并进一步优化管理海量试验数据的 AI 模型。

基础设施和检索护城河

控制数据管道的竞赛不仅限于生物技术领域。随着 AI 模型日益商品化，焦点已转向“数据护城河”——即专有信息以及实时处理这些信息所需的基础设施。这在 OpenAI 收购 Rockset（已披露）的事件中得到了体现，Rockset 是一家实时分析数据库公司。通过将 Rockset 的技术整合到内部，OpenAI 正在加强其检索增强生成 (RAG) 能力，使其模型能够更有效地与企业数据资产进行交互。类似地，据报道，苹果和 Meta 讨论了合作（估计），将 Meta 的 Llama 模型集成到 Apple Intelligence 中，此举将弥合 Meta 的模型权重与苹果庞大的用户数据生态系统之间的差距。

对于那些构建处理这些数据集的基础硬件的公司来说，投资格局依然充满竞争。 Etched 获得了 1.2 亿美元的 A 轮融资（已披露），用于开发一款名为 Sohu 的专用芯片，该芯片专为运行 Transformer 模型而设计。这种硬件级别的优化是对当今数据密集型 AI 应用海量计算需求的直接响应。

培训数据的监管清算

然而，数据资产的快速货币化正面临重大的法律挑战。代表索尼和环球音乐等巨头的美国唱片业协会 (RIAA) 已对 AI 音乐初创公司 Suno 和 Udio 提起诉讼。原告寻求对每项侵权作品处以高达 $150,000 美元（估计法律风险）的法定损害赔偿，指控这些公司使用了未经授权的受版权保护的音乐来训练其模型。此次诉讼代表了数据经济的一个关键时刻：如果法院裁定未经许可在公共数据上进行训练不属于“合理使用”，那么高质量训练集的成本将飙升，从而从根本上改变 AI 开发的单位经济效益。

这对数据所有者意味着什么

Formation Bio 的融资轮和 RIAA 的诉讼代表了数据所有者面临的同一枚硬币的两面。一方面，生物学和医学等领域的专业、高完整性数据集正在获得巨额溢价，并推动了九位数的融资轮。另一方面，“免费”训练数据的时代即将结束。对于数据资产所有者来说，信息很明确：市场正朝着正式的许可和收购模式发展。无论您拥有临床试验结果、音乐目录还是实时企业数据，您的资产现在都是全球 AI 竞赛中的主要瓶颈——也是主要价值驱动因素。