بعد أن قضى فيجاي باندي أكثر من عقد في إدارة محفظة استثمارية ضخمة تقارب 4 مليارات دولار في قطاع الصحة والعلوم الحيوية بشركة أندريسن هورويتز (a16z)، اتخذ قرارًا مفاجئًا: ترك كل ذلك خلفه للانطلاق في مشروع أصغر بكثير. الخطوة قد تبدو غريبة للوهلة الأولى، لكنها تعكس تحولًا عميقًا في فلسفة الاستثمار وفهم مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطب والعلوم البيولوجية. في يونيو من العام الماضي، أطلق باندي مع المستثمر زاك ويرنر شركة استثمارية جديدة باسم VZVC، تركز على عدد محدود من الاستثمارات المركزة بدلًا من العشرات التقليدية، وتعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية.
من أكاديمي إلى مستثمر: رحلة باندي مع الابتكار البيولوجي
قبل أن يصبح باندي معروفًا في أوساط الاستثمار، كان اسمه مرادفًا للابتكار الأكاديمي. كان أستاذًا في الكيمياء بجامعة ستانفورد، وأسس مشروع Folding@home، وهو مشروع حوسبة موزعة حول ملايين أجهزة الكمبيوتر الشخصية إلى حاسوب عملاق لأبحاث الأمراض. عندما قررت أندريسن هورويتز الدخول إلى قطاع الصحة والعلوم الحيوية بعد سنوات من تجنبه، استقطبت باندي لقيادة هذه المبادرة. على مدى أكثر من عقد، نما استثماره إلى ممارسة ضخمة تدير مليارات الدولارات.
لماذا الرهان على الشركات الصغيرة؟
الفرق الجوهري بين VZVC والنموذج التقليدي واضح: بدلًا من إجراء 30 استثمارًا سنويًا، تركز الشركة الجديدة على حفنة من الاستثمارات المركزة. هذا النهج ينعكس على جودة البحث والمتابعة، حيث لا توجد فريق من المساعدين بل اعتماد على الذكاء الاصطناعي لتسيير العمليات. يرى باندي أن هذا النهج أكثر فعالية في سوق حالي مشبع بالاستثمارات السطحية.
وفي سياق متصل، تناول جوجل تمنح Gemini Live قدرات خارقة بدمج خدمات Gmail وSpark تفاصيل حول كيفية أن الشركات الكبرى تستخدم التكنولوجيا المتقدمة لتحسين خدماتها وتوسيع نطاقها.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطب والبيانات البيولوجية
أحد التحديات الفريدة التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في الطب هو أن البيانات البيولوجية لا يمكن جمعها من الإنترنت مثل النصوص. كل شركة تقريبًا تبني مجموعة بيانات خاصة بها، مما يخلق جدرانًا عازلة حول الابتكارات. هذا يطرح سؤالًا حرجًا: من الذي سيستفيد فعلًا من التقدمات الموعودة في الذكاء الاصطناعي الطبي؟
يؤكد باندي أن الطب ينتقل من “علم الاكتشاف” إلى شيء يمكن هندسته. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يسمحان للحواسيب بفهم الأنماط المعقدة جدًا، مما يساعد في تحديد الأهداف الدوائية المناسبة وحتى تحسين التجارب السريرية — وهي الجزء الأغلى من العملية.
وكان هذا التحوّل قد بدا جليًا مع جوجل تطلق Gemini 3.5 Transcribe لتحويل الكلام إلى نصوص بدقة فائقة التي أظهرت كيف يمكن للتكنولوجيا تحسين دقة معالجة البيانات الطبية.
المصدر: TechCrunch
