美国东部时间 2023 年 7 月 12 日上午，英伟达宣布向 Recursion 投资 5000 万美元，以加速人工智能药物发现领域的突破性基础模型，该投资已执行作为公共股权的私人投资（PIPE）。
受此消息影响，Recursion 股价在盘前交易中上涨约160%。截至7月12日收盘，recursion股价大涨78%至12.08美元/股。英伟达也小幅上涨3.53%，市值逼近最高值。
图源：雪球
Recursion 还宣布计划加速其生物和化学 AI 基础模型的开发，该模型打算与英伟达合作，利用英伟达云服务对其进行优化并分发给生物技术公司。
一笔新合作
Recursion成立于2013年，于2021年4月登陆纳斯达克，也是一家面向未来的新一代小分子药物研发公司。
简单来说，公司运用细胞的显微图像特征来进行药物筛选，将机器自动化与 AI 集成在一起，通过干湿试验闭环高通量地并行多个实验。
自 2017 年以来，Recursion每年将表型组学平台的容量增加约一倍，并将执行的表型组学实验总数扩展到约 9500 万个，生成和拥有超过16 PB的专有生物和化学数据。
针对此次合作，Recursion 联合创始人兼首席执行官 Chris Gibson 博士表示：“我们与英伟达的合作代表着两家一流的公司携手合作，帮助解决世界上最困难的挑战之一：药物发现。”
“凭借我们强大的数据集和 NVIDIA 的加速计算能力，我们打算在生物学和化学领域创建突破性的基础模型，其规模不同于生物领域迄今为止发布的任何模型。”
Recursion 计划利用其庞大的专有生物和化学数据集（超过 23 PB 和 3 万亿个可搜索基因和化合物关系）来加速英伟达 DGX™ 云上基础模型的训练，以便在 英伟达的云服务 BioNeMo 上获得可能的商业许可/发布。
然后，英伟达可以通过 BioNeMo 将人工智能模型授权给生物技术公司，BioNeMo 是一种用于药物发现的生成人工智能云服务，于今年初推出。
两家公司没有具体说明英伟达是否会入股 Recursion。
Recursion 目前已与拜耳和罗氏等制药商合作，计划使用英伟达的软件来支持自己的产品线以及当前和未来的合作伙伴。
目前，该公司共有5条管线进入临床，进展最快的已进入临床二期。
图：Recursion已进入临床阶段管线
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“生成式 AI 是发现新药物和治疗方法的革命性工具。我们很高兴与 Recursion 的世界一流团队合作，加速全球*的生物分子生成 AI 模型的开发，并加快生物技术和制药公司的药物发现。”
英伟达的阳谋
乘着大模型的风口，也让AI时代的“卖水人”英伟达市值一度突破万亿美元。
更重要的，在GPU市场处于垄断地位的英伟达，通过投资AI初创公司扩大自己的“朋友圈”，受到扶持的公司在发展壮大的过程中又不可避免地需要采购芯片和数据服务，一定程度上保证了了英伟达未来的市场需求。
对英伟达来说，双赢就是赢两次。
如此操作，与CXO如出一辙：左手收Biotech的服务费，再将资金投给看好的Biotech，获得支持的Biotech再继续死磕研发，产生的相关成本大部分又成为CXO的收入。
而AI制药正好兼具这两大市场的属性。
根据此前AI制药企业英矽智能的招股书显示，2022年公司的研发费用为7820万美元，其中给CRO支付5378万美元，占比高达69%。
*的供应商CRO正好持有英矽智能超过5%的股份，2018年6月，英矽智能获得药明康德的战略投资。
这和英伟达投资Recursion也有异曲同工之妙，即使公司出现经营问题，也不会亏太多。
当然对于企业而言也不是坏事，Recursion本身就有训练模型的需求，此次也将在NVIDIA DGX™ Cloud上训练基础模型，以便在 BioNeMo（NVIDIA 的药物发现生成人工智能云服务）上进行可能的商业许可/发布。
不管看不看得懂AI制药，只要能为公司创造业绩，未来下游企业做大做强了也能继续给公司持续带来收入。自2018年到2021年，药明康德先后投资了7家AI赋能药物研发的公司，英伟达近期也投了Inflection AI、Cohere、Runway等AI初创公司，在各个领域疯狂下注。
AI+生物医药也是英伟达非常看重的赛道。2023年初，英伟达就高调宣布携大型生物分子语言模型和超级计算机强势入局AI制药领域。
在3月的2023年春季GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋称公司将与三井物产株式会社（Mitsui）就Tokyo-1项目展开合作，旨在通过高分辨率分子动力学模拟和用于药物发现的生成式人工智能（AIGC）模型等技术，以提高日本制药实力。
Tokyo-1项目依赖于英伟达的DGX AI超级计算机，项目中客户将拥有英伟达DGX H100节点的访问权限，可以进行分子动力学模拟、大型语言模型训练、量子化学、生成AI模型以创造药物的新分子结构等操作，由 Nvidia 的BioNeMo药物发现软件提供支持。
据悉，Tokyo-1 最初将由16个DGX H100 系统组成，每个系统配备8个H100，共有128个H100提供算力支持，据此估算Tokyo-1应该达到大约3.84 petaflops 的峰值计算能力。
H100在日本市场之前预售的价格是475万日元，约合人民币24.2万元，这意味着这台超级计算机仅前期GPU投入成本就在3000万元以上。
收购两家AI药企初创
Recrusion近期的扩张步伐也一直在大步向前。
2022年，Recursion先后启动了REC-2282（用于治疗2型神经纤维瘤病）、REC-994（脑海绵体畸形）、REC-4881（家族性腺瘤性息肉病）的2期研究和REC-4881 （AXIN1或APC突变型癌症）、REC-3964（艰难梭状芽胞杆菌结肠炎）的1期研究。
此前任命了新的首席医学官，还收购了两家AI制药公司，同时开启了项REC-994在脑海绵状畸形中的探索性2期研究。
其研发费用也大幅增加，从2021年的1.35亿美元增长到2022年的1.56亿美元，涨幅为15.6%。2023年*季度的研发费用为4670万美元，2022年*季度为3240万美元，公司称是因为扩展和升级能力时平台成本增加。
今年 5 月 8 日，Recursion 宣布以总计 8750 万美元的价格收购两家开发用于药物发现的AI生物技术初创公司：Cyclica 和 Valence 。
其中，将为 Cyclica 支付 4000 万美元，为 Valence 支付 4750 万美元，并预计将增加约 60 名员工。
Recursion 首席执行官兼联合创始人克里斯·吉布森表示：我们正在推动项目向前发展，但它的发展速度并没有达到使用正确工具所能达到的速度。我们觉得如果我们自己建造它，会比我们找到世界上*的团队并将他们引入内部要慢两三年。
Cyclica 和 Valence 旨在帮助 Recursion 提供更全面的药物发现服务。根据吉布森的说法，Recursion 在过去 18 个月里，从 100 多个潜在收购目标中，筛选出 Cyclica 和 Valence。
Cyclica 拥有两种产品，使其能够在小分子药物开发过程中更好地预测药物靶标并产生“命中率”。
Valence 则专注于一种称为“小样本学习”的机器学习技术——用有限数量的样本对数据进行分类。
除了与其他公司合作外，Recursion 在罕见癌症和其他疾病（包括 2 型神经纤维瘤病，一种良性肿瘤沿神经生长的遗传性疾病）的临床试验中拥有自己的几种候选药物。它有十多个处于癌症、脑部疾病、炎症和其他罕见疾病发现阶段的项目。
