人工智能药物初创公司Insilico Medicine推出人工智能“健身房”，助力GPT和文心一言等模型精通科学领域

(SeaPRwire) –   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，该公司即将推出一项新服务，训练通用型大语言模型（如OpenAI的GPT或阿里巴巴的通义千问）处理生物和化学任务。

Insilico创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov表示，在用于衡量人工智能执行科学任务能力的基准测试中，通用模型“表现惨不忍睹”。“你对同一任务进行五次测试，就会发现它与最先进水平相差甚远……基本上比随机猜测还要差。简直就是垃圾。”

直接在化学或生物学数据上训练的专业人工智能模型则要好得多。但这些模型通常不允许用户用自然语言进行提示，不像通用模型那样，而且它们也缺乏执行专业科学功能以外任务的能力。

Insilico新推出的“科学MMAI健身房”应运而生，旨在将通用型大语言模型转变为性能与专业模型相当的模型。

这个“健身房”是Insilico的一个关键举措，该公司称这是其“迈向制药超级智能的长期路线图”的一部分。这家初创公司是一群试图利用机器学习和人工智能研发新药的生物技术公司之一。但通过这个“健身房”，Insilico现在将目标对准了其他生物技术和制药公司，提出为它们训练新的人工智能模型。

Insilico将使用特定领域的数据集、奖励模型和强化学习的组合来训练模型，并声称这一过程可以使模型在化学和生物学关键基准测试中的性能提高多达10倍，甚至接近专门为这些科学任务设计的模型的性能。

但是，为什么一家公司会决定训练通用模型，而不是使用专业模型呢？原因在于灵活性：专业模型在某一件事情上表现出色——比如药物研发——但无法做其他事情；相比之下，经过训练的通用模型，即使其性能无法完全与专业模型相匹配，也能保持执行许多其他任务的能力。这意味着初创公司可以依赖一个大型模型，而不是一系列专业模型。

“如果模型较小，它就会开始忘记一些最初设计用于执行的更基本任务，”Zhavoronkov说。“如果模型较大，就不会有这个问题。”

Zhavoronkov承认，即使是通过Insilico的“健身房”训练出来的通用模型，其性能仍然不如最先进的专业模型。“要让它们能够进行分子模拟推理，它们需要理解和看到物理原理。语言并非为此而设计，所以与前沿的基于物理的模型相比，它们会稍逊一筹，”他解释道，不过他预计这种情况在未来几年会有所改善。

  然而，随着大语言模型越来越普及，以及越来越多的初创公司采用它们，Zhavoronkov表示，他希望Insilico成为“这些模型的头号训练者”。他说，Insilico已经就培训项目与潜在客户进行了洽谈；虽然他没有透露具体公司名称，但他表示已与“美国顶尖前沿企业”进行了接触。

Insilico、香港与生物技术

Insilico成立于2014年，正急于成为首批让完全由人工智能设计的药物通过临床试验并上市的初创公司之一。该公司的一项主要工作是研发一种治疗特发性肺纤维化的药物，这种疾病会导致肺部形成疤痕组织，使呼吸变得困难。该公司表示，他们成功将药物推进到临床试验阶段，这比传统生物技术公司平均四年的时间要短得多。去年，该药物进行了试验，研究人员得出结论，这些结果值得“在更大规模、更长时间的临床试验中进一步研究”。

Insilico还将目标对准了其他疾病，如炎症性肠病，同时也在研究新型癌症药物和GLP-1药物。

去年12月，Insilico在首次公开募股（IPO）中筹集了23亿港元（2.95亿美元），这是2025年香港最大的生物技术公司首次公开募股。此次IPO吸引了包括腾讯和橡树资本等公司作为基石投资者。

自12月30日在香港证券交易所上市以来，该公司股价飙升。截至1月16日，Insilico的股价为54.75港元（7.02美元），现在的价值是其IPO发行价24.05港元（3.08美元）的两倍多。

追踪香港上市的30家最大生物技术公司的恒生生物技术指数在过去12个月中上涨了100%，远远超过基准恒生指数37%的涨幅。

Insilico并不是最近几周在香港上市的股价飙升的唯一人工智能初创公司。中国消费人工智能初创公司MiniMax的股价自1月9日开始交易以来已经上涨了160%。芯片设计公司壁仞科技的股价也比其IPO发行价上涨了90%以上。

尽管如此，美国和中国的投资者都在怀疑人工智能热潮是否能够持续。虽然Zhavoronkov密切关注股市中形成人工智能泡沫的可能性，但他乐观地认为，与其他行业相比，人工智能药物研发受泡沫破裂的影响较小。“人们可以没有对话助手或人工智能生成的电影。但他们离不开药物。”