<p>藥物發現，即識別新分子以開發藥物的藝術，是一個 notoriously 耗時且困難的過程。傳統技術，如高通量篩選，提供了一種昂貴的隨機方法——這種方法往往不成功。然而，一種新型生物科技公司正在利用人工智能和先進的數據技術，試圖加速和簡化這一過程。</p>
<p>Chai Discovery 是一家成立於 2024 年的人工智能初創公司，就是其中之一。在短短 12 個月內，其年輕的聯合創始人們成功籌集了數億美元，並獲得了硅谷一些最具影響力的投資者的支持，使其成為這一不斷增長行業中最引人注目的公司之一。在 12 月，該公司完成了 B 輪融資，額外獲得了 1.3 億美元，估值達到 13 億美元。</p>
<p>上週五，Chai 還宣佈與禮來達成合作協議，製藥巨頭將使用該初創公司的軟件來幫助開發新藥。Chai 的算法名為 Chai-2，旨在開發抗體——對抗疾病所需的蛋白質。該初創公司表示希望成為一種 “計算機輔助設計套件”，用於分子的設計。</p>
<p>這是 Chai 特定領域的關鍵時刻。該初創公司的交易是在禮來宣佈將與 NVIDIA 合作，進行一項 10 億美元的合作伙伴關係，以在舊金山創建一個人工智能藥物發現實驗室之前不久公佈的。這一被稱為 “共同創新實驗室” 的項目，將結合大數據、計算資源和科學專業知識，旨在加速新藥開發的速度。</p>
<p>這個行業並非沒有反對者。一些行業老兵似乎認為，考慮到傳統藥物開發的困難，這些新技術不太可能產生重大影響。然而，對於每一個反對者，似乎都有同樣多的支持者。</p>
<p>General Catalyst 的董事總經理 Elena Viboch——Chai 的主要支持者之一——在接受 TechCrunch 採訪時表示，她的公司對採用該初創公司服務的公司將看到成果充滿信心。Viboch 説：“我們相信，最迅速與像 Chai 這樣的公司合作的生物製藥公司將是第一個將分子帶入臨牀的公司，並將製造出重要的藥物。在實踐中，這意味着在 2026 年進行合作，並在 2027 年底看到首個同類藥物進入臨牀試驗。”</p>
<p>禮來 TuneLab 項目的負責人 Aliza Apple——該項目利用人工智能和機器學習推進藥物發現——也對 Chai 的產品表示了信心。她説：“通過將 Chai 的生成設計模型與禮來的深厚生物學專業知識和專有數據相結合，我們打算推動人工智能如何從一開始就設計更好分子的前沿，最終目標是幫助加速創新藥物的開發。”</p>
<p>Techcrunch 活動</p>
<p>舊金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>Chai 可能成立不到兩年，但該初創公司的起源可以追溯到六年前，當時其聯合創始人與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 之間進行了對話。其中一位創始人 Josh Meier 在 2018 年曾在 OpenAI 的研究和工程團隊工作。在他離開公司後，Altman 給 Meier 的老同學 Jack Dent 發消息，詢問是否有潛在的商業機會。Meier 和 Dent 最初是在哈佛的計算機科學課程中相識，但當時 Dent 是一名 Stripe 工程師（Altman 早期支持的另一家公司）。Altman 問他是否認為 Meier 會願意與他們合作開展一家專注於蛋白質研究的初創公司。</p>
<p>Altman“給我發消息説，OpenAI 的每個人都對他評價很高，並問我是否認為他會願意與他們合作開展一家蛋白質組學的分支公司，” Dent 説。Dent 告訴 Altman“當然可以”，但有一個問題：Meier 覺得技術還沒有完全 “到位”。這些公司背後的人工智能技術——利用強大的算法——仍然是一個不斷發展的領域，距離所需的水平還有很遠。</p>
<p>Meier 當時也非常堅定地想加入 Facebook 的研究和工程團隊，這也是他後來所做的。在 Facebook，Meier 幫助開發了 ESM1，這是第一個變換器蛋白語言模型——是 Chai 目前工作的重要前身。在 Meier 離開 Facebook 後，他在另一家基於藥物創制的人工智能生物科技公司 Absci 工作了三年。</p>
<p>到 2024 年，Meier 和 Dent 終於感到準備好去解決他們最初與 Altman 討論的蛋白質組學公司。“Josh 和我重新聯繫了 Sam，告訴他我們應該繼續之前的對話，並且我們正在一起創辦 Chai，” Dent 説。</p>
<p>OpenAI 最終成為 Chai 的第一批種子投資者之一。Meier 和 Dent 實際上是在 OpenAI 位於舊金山使命區的辦公室工作時，與他們的聯合創始人 Matthew McPartlon 和 Jacques Boitreaud 一起創辦了 Chai。“他們很友好地給我們提供了一些辦公室空間，” Dent 透露。</p>
<p>現在，距 Chai 與禮來達成新合作伙伴關係已經過去一年多，Dent 表示，公司快速增長的關鍵在於組建了一支極具才華的團隊。“我們真的只是埋頭苦幹，推動這些模型的能力的前沿，” Dent 説。“我們代碼庫中的每一行代碼都是自家研發的。我們沒有從開源生態系統中拿現成的 LLM 進行微調。這些都是高度定製的架構。”</p>
<p>General Catalyst 的 Viboch 對 TechCrunch 表示，她認為 Chai 已經準備好迅速展開工作。她説：“在藥物發現中，這些模型的部署沒有根本性的障礙。公司仍然需要對藥物候選者進行測試和臨牀試驗，但我們相信，採用這些技術的公司將會獲得顯著的優勢——不僅在縮短髮現時間方面，還有助於開發歷史上難以研發的藥物類別。”</p>

禮來

<p>Chai Discovery 是一家成立於 2024 年的人工智能初創公司，迅速在藥物開發領域嶄露頭角，籌集了數億美元，並在 B 輪融資後達到了 13 億美元的估值。最近，該公司宣佈與禮來建立合作關係，利用其人工智能軟件開發新藥。Chai 的算法旨在增強抗體開發，使其在生物技術行業中佔據關鍵地位。儘管一些資深人士對此表示懷疑，但像 General Catalyst 這樣的投資者對 Chai 加速藥物發現和在 2027 年前推出創新藥物的潛力充滿信心</p>

<p>Drug discovery, the art of identifying new molecules to develop pharmaceuticals, is a notoriously time-consuming and difficult process. Traditional techniques, like high-throughput screening, offer an expensive scattershot approach—one that is not often successful. However, a new breed of biotech companies are leveraging AI and advanced data technologies in an attempt to accelerate and streamline the process.</p>
<div class="lb-trans"><p>藥物發現，即識別新分子以開發藥物的藝術，是一個 notoriously 耗時且困難的過程。傳統技術，如高通量篩選，提供了一種昂貴的隨機方法——這種方法往往不成功。然而，一種新型生物科技公司正在利用人工智能和先進的數據技術，試圖加速和簡化這一過程。</p>
</div><p>Chai Discovery, an AI startup founded in 2024, is one such company. In a little over 12 months, its young co-founders have managed to raise hundreds of millions of dollars and rally the backing of some of Silicon Valley’s most influential investors, making it one of the flashiest firms in a growing industry. In December, the company completed its series B, bringing in an additional $130 million and a valuation of $1.3 billion.</p>
<div class="lb-trans"><p>Chai Discovery 是一家成立於 2024 年的人工智能初創公司，就是其中之一。在短短 12 個月內，其年輕的聯合創始人們成功籌集了數億美元，並獲得了硅谷一些最具影響力的投資者的支持，使其成為這一不斷增長行業中最引人注目的公司之一。在 12 月，該公司完成了 B 輪融資，額外獲得了 1.3 億美元，估值達到 13 億美元。</p>
</div><p>Last Friday, Chai also announced a partnership with Eli Lilly, a deal in which the pharmaceutical giant will use the startup’s software to help develop new medicines. Chai’s algorithm, called Chai-2, is designed to develop antibodies—the proteins necessary to fight illnesses. The startup has said it hopes to serve as a kind of “computer-aided design suite” for molecules.</p>
<div class="lb-trans"><p>上週五，Chai 還宣佈與禮來達成合作協議，製藥巨頭將使用該初創公司的軟件來幫助開發新藥。Chai 的算法名為 Chai-2，旨在開發抗體——對抗疾病所需的蛋白質。該初創公司表示希望成為一種 “計算機輔助設計套件”，用於分子的設計。</p>
</div><p>It’s a critical moment for Chai’s particular field. The startup’s deal was announced shortly before Eli Lilly said it would also collaborate with NVIDIA on a $1 billion partnership to create an AI drug discovery lab in San Francisco. This “co-innovation lab,” as it’s being called, will combine big data, compute resources, and scientific expertise, all in an attempt to accelerate the speed of new medicine development.</p>
<div class="lb-trans"><p>這是 Chai 特定領域的關鍵時刻。該初創公司的交易是在禮來宣佈將與 NVIDIA 合作，進行一項 10 億美元的合作伙伴關係，以在舊金山創建一個人工智能藥物發現實驗室之前不久公佈的。這一被稱為 “共同創新實驗室” 的項目，將結合大數據、計算資源和科學專業知識，旨在加速新藥開發的速度。</p>
</div><p>The industry isn’t without its detractors. Some industry veterans seem to feel that—given how difficult traditional drug development is—these new technologies are unlikely to have a major impact. However, for every naysayer, there seem to be just as many believers.</p>
<div class="lb-trans"><p>這個行業並非沒有反對者。一些行業老兵似乎認為，考慮到傳統藥物開發的困難，這些新技術不太可能產生重大影響。然而，對於每一個反對者，似乎都有同樣多的支持者。</p>
</div><p>Elena Viboch, managing director at General Catalyst — one of Chai’s major backers — told TechCrunch that her firm is confident that companies that adopt the startup’s services will see results. “We believe the biopharma companies that move the most quickly to partner with companies like Chai will be the first to get molecules into the clinic, and will make medicines that matter,” Viboch said. “In practice that means partnering in 2026 and by the end of 2027 seeing first-in-class medicines enter into clinical trials.”</p>
<div class="lb-trans"><p>General Catalyst 的董事總經理 Elena Viboch——Chai 的主要支持者之一——在接受 TechCrunch 採訪時表示，她的公司對採用該初創公司服務的公司將看到成果充滿信心。Viboch 説：“我們相信，最迅速與像 Chai 這樣的公司合作的生物製藥公司將是第一個將分子帶入臨牀的公司，並將製造出重要的藥物。在實踐中，這意味着在 2026 年進行合作，並在 2027 年底看到首個同類藥物進入臨牀試驗。”</p>
</div><p>Aliza Apple, the head of Lilly’s TuneLab program—which uses AI and machine learning to advance drug discovery—also expressed confidence in Chai’s product. “By combining Chai’s generative design models with Lilly’s deep biologics expertise and proprietary data, we intend to push the frontier of how AI can design better molecules from the outset, with the ultimate goal to help accelerate the development of innovative medicines for patients,” she said.</p>
<div class="lb-trans"><p>禮來 TuneLab 項目的負責人 Aliza Apple——該項目利用人工智能和機器學習推進藥物發現——也對 Chai 的產品表示了信心。她説：“通過將 Chai 的生成設計模型與禮來的深厚生物學專業知識和專有數據相結合，我們打算推動人工智能如何從一開始就設計更好分子的前沿，最終目標是幫助加速創新藥物的開發。”</p>
</div><p>Techcrunch event</p>
<div class="lb-trans"><p>Techcrunch 活動</p>
</div><p>San Francisco|October 13-15, 2026</p>
<div class="lb-trans"><p>舊金山 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
</div><p>Chai may have been founded less than two years ago, but the startup’s origins began around six years ago, amid conversations between its co-founders and OpenAI CEO Sam Altman. One of those founders, Josh Meier, previously worked for OpenAI in 2018 on its research and engineering team. After he left the company, Altman messaged Meier’s old college friend, Jack Dent, to ask about a potential business opportunity. Meier and Dent had originally met in computer science classes at Harvard but, at the time, Dent was a Stripe engineer (another company Altman was an early backer of). Altman asked him if he thought Meier would be open to collaborating on a proteomics startup—that is, a company focused on the study of proteins.</p>
<div class="lb-trans"><p>Chai 可能成立不到兩年，但該初創公司的起源可以追溯到六年前，當時其聯合創始人與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 之間進行了對話。其中一位創始人 Josh Meier 在 2018 年曾在 OpenAI 的研究和工程團隊工作。在他離開公司後，Altman 給 Meier 的老同學 Jack Dent 發消息，詢問是否有潛在的商業機會。Meier 和 Dent 最初是在哈佛的計算機科學課程中相識，但當時 Dent 是一名 Stripe 工程師（Altman 早期支持的另一家公司）。Altman 問他是否認為 Meier 會願意與他們合作開展一家專注於蛋白質研究的初創公司。</p>
</div><p>Altman “messaged me to say that everyone at OpenAI thought highly of him and asked if I thought he’d be open to working with them on a proteomics spinout,” Dent said. Dent told Altman “of course,” but there was just one hitch: Meier didn’t feel like the technology was quite “there” yet. The AI tech behind such firms—which leverage powerful algorithms—was still a growing field and far from where it needed to be.</p>
<div class="lb-trans"><p>Altman“給我發消息説，OpenAI 的每個人都對他評價很高，並問我是否認為他會願意與他們合作開展一家蛋白質組學的分支公司，” Dent 説。Dent 告訴 Altman“當然可以”，但有一個問題：Meier 覺得技術還沒有完全 “到位”。這些公司背後的人工智能技術——利用強大的算法——仍然是一個不斷發展的領域，距離所需的水平還有很遠。</p>
</div><p>Meier was also pretty dead set on joining Facebook’s research and engineering team, which is what he would go on to do. At Facebook, Meier helped to develop ESM1, the first transformer protein-language model—an important precursor to the work Chai is currently doing. After Meier’s time at Facebook, he would spend three years at Absci, another AI biotech firm based around drug creation.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meier 當時也非常堅定地想加入 Facebook 的研究和工程團隊，這也是他後來所做的。在 Facebook，Meier 幫助開發了 ESM1，這是第一個變換器蛋白語言模型——是 Chai 目前工作的重要前身。在 Meier 離開 Facebook 後，他在另一家基於藥物創制的人工智能生物科技公司 Absci 工作了三年。</p>
</div><p>By 2024, Meier and Dent finally felt prepared to tackle the proteomics company they had originally discussed with Altman. “Josh and I reached back out to Sam and told him we should pick up that conversation where we left off—and that we were starting Chai together,” Dent said.</p>
<div class="lb-trans"><p>到 2024 年，Meier 和 Dent 終於感到準備好去解決他們最初與 Altman 討論的蛋白質組學公司。“Josh 和我重新聯繫了 Sam，告訴他我們應該繼續之前的對話，並且我們正在一起創辦 Chai，” Dent 説。</p>
</div><p>OpenAI ended up becoming one of Chai’s first seed investors. Meier and Dent actually founded Chai — along with their co-founders, Matthew McPartlon and Jacques Boitreaud — while working out of the AI giant’s offices in San Francisco’s Mission neighborhood. “They were kind enough to give us some office space,” Dent revealed.</p>
<div class="lb-trans"><p>OpenAI 最終成為 Chai 的第一批種子投資者之一。Meier 和 Dent 實際上是在 OpenAI 位於舊金山使命區的辦公室工作時，與他們的聯合創始人 Matthew McPartlon 和 Jacques Boitreaud 一起創辦了 Chai。“他們很友好地給我們提供了一些辦公室空間，” Dent 透露。</p>
</div><p>Now, a little over a year later, as Chai basks in the glow of its newfound partnership with Eli Lilly, Dent says that the key to the company’s fast growth has been assembling a team of hugely talented people. “We really just put our heads down and pushed the frontier of what these models are capable of,” said Dent. “Every line of code in our codebase is homegrown. We’re not taking LLMs off the shelf that are in the open source [ecosystem] and fine-tuning them. These are highly custom architectures.”</p>
<div class="lb-trans"><p>現在，距 Chai 與禮來達成新合作伙伴關係已經過去一年多，Dent 表示，公司快速增長的關鍵在於組建了一支極具才華的團隊。“我們真的只是埋頭苦幹，推動這些模型的能力的前沿，” Dent 説。“我們代碼庫中的每一行代碼都是自家研發的。我們沒有從開源生態系統中拿現成的 LLM 進行微調。這些都是高度定製的架構。”</p>
</div><p>General Catalyst’s Viboch told TechCrunch that she felt Chai was ready to hit the ground running. “There are no fundamental barriers to deployment of these models in drug discovery,” she said. “Companies will still need to take drug candidates through testing and clinical trials, but we believe there’ll be significant advantages to those who adopt these technologies—not just in compressing discovery timelines, but also in unlocking classes of medicines that have historically been difficult to develop.”</p>
<div class="lb-trans"><p>General Catalyst 的 Viboch 對 TechCrunch 表示，她認為 Chai 已經準備好迅速展開工作。她説：“在藥物發現中，這些模型的部署沒有根本性的障礙。公司仍然需要對藥物候選者進行測試和臨牀試驗，但我們相信，採用這些技術的公司將會獲得顯著的優勢——不僅在縮短髮現時間方面，還有助於開發歷史上難以研發的藥物類別。”</p>
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從 OpenAI 的辦公室到與 Eli Lilly 的交易——Chai Discovery 如何成為 AI 藥物開發領域最引人注目的名字之一