一家成立十八个月的公司，刚刚拿到了四亿美元，它的名字叫Chai Discovery。
领投的是Index Ventures。跟投的名单上，有红杉、有Kleiner Perkins，还有Thrive Capital和OpenAI。乔布斯之子Reed Jobs创办的Yosemite也参与了这一轮。投后估值三十八亿美元。
Chai这个词，在希伯来语里是“生命”的意思。他们做的是AI制药。
这轮融资发生的同时，另一家AI制药公司Isomorphic Labs也在密集吸收资本。它脱胎于谷歌DeepMind，手里攥着诺贝尔奖级别的蛋白结构预测技术。从去年三月到现在，Isomorphic已经融了二十七亿美元。两家公司加起来，三十一亿美元。钱正以前所未有的速度涌向这条赛道。
新药研发是一个漫长而昂贵的赌局。从实验室到药房，平均需要十年以上，烧掉十亿美元，而最后能跑出来的候选分子，十个里面不到一个。
这三组数字只要有一个被削掉一半，释放出来的经济价值就足以让目前所有消费级AI应用黯然失色。
Index的合伙人Nina Achadjian在接受《纽约时报》采访时说了一句话：“我相信生命科学将是AI最重要、影响力最大的应用领域之一。”这话翻译过来很朴素：聊天和写代码赚的是注意力，造药赚的是命。
Chai的核心产品叫Chai-1，一个生物学基础模型。它做的事和AlphaFold在同一方向上：用深度学习把过去需要在实验室里泡上几个月甚至几年的蛋白结构预测，压缩到几天或几小时内完成。区别在于，AlphaFold盯的是蛋白结构本身，Chai-1试图走得更远：从靶点识别、分子生成到药效预测，覆盖药物发现的整条链。
但钱多的地方，门槛也高。
AI制药真正的瓶颈不在模型，在数据。制药业的数据不像互联网那样随手可得。真实的临床数据、化合物库、药代动力学参数，都锁在大型药企的服务器里。诺华、罗氏、辉瑞这些巨头，自己也在砸钱建AI研发平台。它们既是AI制药公司未来的客户，也可能是未来的对手。
Chai们要想训练出真正有用的药物发现模型，必须拿到这些数据。而药企并不急着把自己的核心资产交给硅谷的年轻人。
Index显然看到了这个堵点。Achadjian在采访中暗示，接下来的资本部署会围绕“数据资产”展开。也就是说，这四亿只是门票。后面还要花钱买数据、买管线、买临床资源。AI制药的烧钱速度，大概率会比大模型更快。
Chai的四个创始人，背景拼得很精细。有在Meta AI做过研究的，有在DeepMind做过计算生物的，还有从药企出来的产业人士。
这个组合恰好踩在了AI制药最核心的难题上：纯粹的AI科学家不熟悉药物开发的漫长周期和监管逻辑，纯粹的制药专家又难理解深度学习的技术边界。能把两种语言都说到母语水平的人，大概才是这场竞赛里能撑到最后的人。
四亿是一张船票。Isomorphic有谷歌的算力，Chai有OpenAI的加持，两家背后分别站着两大AI阵营。AI制药正在复刻大模型领域的两强格局。但制药不同于软件，软件可以迭代，药物必须一次做对。这条赛道没有灰度发布，没有回滚，没有下个版本修复。
船上的人还看不见岸。他们只是相信，岸一定在那儿。
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