資金紛涌入AI制藥，受益企業卻越來越少？

李加加

一份追蹤人工智能發展趨勢的基準報告顯示，過去一年，將機器學習技術引入藥物研發的投資大幅增加。

近日，根據斯坦福大學“以人為本人工智能研究所”發布的年度報告《人工智能指數》數據，投資于AI藥物研發領域公司和項目的資金增至138億美元，超2019年同期的4.5倍以上。斯坦福數字經濟實驗室主任埃里克·布林約爾松指出：“新冠疫情是觸發這一情況的部分原因，機器學習技術對新的藥物選擇、疫苗開發等產生了積極效應。”

同時，《人工智能指數》報告還顯示，盡管人工智能初創公司在2020年接受了有史以來最多的資金（全球投資超過400億美元），但這些資金流向的公司越來越少。2020年，只有不到1000家人工智能初創企業獲得了融資；而2017年，獲得融資的初創企業數量超過了4000家。布林約爾松認為，這表明人工智能正在步入成熟技術的行列，逐漸從高科技初創企業走向更成熟的企業。

人工智能行業熱與冷

近幾例AI制藥領域的投融資案例表示，資本開始擺脫概念，青睞初創企業的佼佼者。2020年1月，日本住友制藥與英國初創公司Exscientia利用人工智能（AI）制造的化合物“DSP-1181”進入臨床第一實驗階段，這也是用AI制造出來的藥物首次被承認可以用于臨床試驗，一年后，Exscientia成功完成1億美元的C輪融資；2021年2月，完成3700萬美元B輪融資的AI制藥企業InsilicoMedicine宣布，其在全球首次利用人工智能發現新機制特發性肺纖維化藥物，時間僅需18個月，而傳統新藥研發需要10年——這是全球范圍內一個里程碑事件。

而在2020年9月，中國AI藥物研發公司晶泰科技宣布超額完成3.188億美元C輪融資，本次融資創下全球AI藥物研發領域單筆融資額的最高紀錄。

熱門的不止AI+制藥領域，在疫情影響下，AI在全行業的接受度快速提升，這也是AI投資站上風口的主要原因，根據麥肯錫公司的一項調查，一半的商業領袖表示疫情不會影響他們的人工智能支出；另有27%的商業領袖表示，疫情反而促使他們增加了支出：企業加快了數字化轉型的步伐。

《人工智能指數》報告表明，人工智能技術在很多方面都在持續變強。在“生成系統”中尤其如此——這一系統可以自動生成新圖像或書寫文本段落，與人類制作的類似作品往往難以區分；對于一些既需要視覺技能又需要語言技能的任務，如給軟件出示一張圖片，并提出一個必須正確回答的有關圖片的問題——頂級人工智能軟件的回答正確率從2015年的40%提高到了76%（人類正確率為81%）。

但這并不意味著人工智能已經開始有效的普遍應用。《人工智能指數》報告提出，盡管出現了激增的態勢，美國工業對人工智能的采用仍然處于早期階段。在對85萬家美國公司進行調查后發現，大部分先進技術的使用率只有個位數，只有1.3%的公司使用了任意一種機器人技術。

布林約爾松指出，新技術帶來的生產率增長遵循J形曲線的形狀，而以現有人工智能水平，我們仍然處于曲線的底部。“一項技術要想實現突破，通常需要在其他技術、人力技能和業務流程重組方面進行大量互補投資，才能出現生產率的大幅提升。”

人才競爭為何關鍵

雖然傳統的經濟統計數據不太善于捕捉人工智能帶來的一些價值，可能造成統計的相對偏差，但是人工智能技術需要進一步突破毋庸置疑，這方面人才引育尤為重要。

《人工智能指數》報告指出，大學是美國在人工智能技術方面實力強勁的關鍵因素，但同時，美國的大學嚴重依賴外國生源：2019年，北美的人工智能博士中有64.3%是外國學生，比2018年增加了4.3%。2020年7月億歐發布的《2020全球人工智能人才培養研究報告》列出了一組數據：2020年全球開設計算機科學與信息系統相關專業的高校共收錄了601所，其中美國212所、中國133所，占比約57.4%，在計算機科學領域處于世界第一梯隊，英國、印度、日本、法國、韓國、德國等處于第二梯隊。

《2020全球人工智能人才培養研究報告》指出，目前，全球人工智能人才約30萬人，其中產業人才約20萬人，大部分分布在各國AI產業的公司和科技巨頭中；學術及儲備人才約10萬人，分布在全球367所具有人工智能研究方向的高校。每年畢業AI領域的學生約2萬人，但是遠遠不能滿足市場對人才的需求。人工智能產業的相關崗位越來越細分，人才需求有越來越多樣，算法型人才的需求度高，人才學歷要求高，碩士以上占比超過50%。

對2020年14個國家領英（LinkedIn）數據的分析顯示，在幾乎所有國家，涉及人工智能技能的招聘人數都比2016年顯著增加，其中巴西、印度、加拿大和新加坡在這段時間內的增長幅度最大。盡管新冠疫情仍然在蔓延，領英表示，14個樣本國家的招聘還在繼續。

（摘編自財富中文網、億歐網、獵云網）