Виджай Панде был звездой американского венчура задолго до того, как стал известен инвесторам. Десяток лет назад Марк Андреессен и Бен Горовиц, которые в начале существования a16z избегали биотеха и медицины, решили, что пора менять подход, и доверили направление Панде. Для него это был прямой переход из Стэнфорда, где он был профессором-химиком и создателем Folding@home — проекта распределённых вычислений, превратившего миллионы домашних ПК в суперкомпьютер для исследований болезней. За следующее десятилетие Панде превратил небольшую инициативу в полнофункциональную практику, управляющую почти $4 млрд.
И вот в июне прошлого года он всё это оставил, чтобы запустить нечто принципиально иное. Его новый фонд VZVC, созданный с давним партнёром Заком Вернером, строится на совершенно другой идее: несколько сосредоточенных ставок в год вместо десятков. Нет ни одного ассоциата — весь день-таж полагается на AI для ежедневных операций. Это радикальный сдвиг, и не просто смена размера портфеля.
В интервью Панде объясняет, почему концентрация имеет смысл на текущем рынке. Венчурная индустрия давно балансирует между двумя моделями: распыление активов на максимальное количество компаний ради вероятности попасть на единорога, или ставка на глубокое понимание нескольких направлений. На фоне замедления венчурного рынка 2024—2025 годов первый подход показал свою исчерпанность. Панде, похоже, выбирает второе — старый способ венчура, который работал до эпохи масштабирания за счёт объёма.
Но главное, о чём говорит Панде, — это фундаментальная проблема AI в биомедицине. В отличие от текстовых данных, которые можно слить со всего интернета и натренировать общую модель, биологические данные привязаны к конкретным исследованиям, пациентам, лабораториям. Каждая компания в биотехе по факту выстраивает собственный огороженный датасет, защищаемый ради конкурентного преимущества. Результат: обещания AI в медицине наталкиваются на банальный забор — нет общего информационного пула, на котором могла бы учиться универсальная модель. Панде верит, что со временем появятся открытые биологические модели (foundation models), которые сломают эту динамику, как это произошло с открытыми LLM. Но пока — это узкое место, которое никто не спешит решать, потому что в защите данных есть экономический резон.
Панде фокусируется на двух направлениях: AI для улучшения доставки медицинской помощи (healthcare delivery) и AI для дизайна клинических испытаний. Первое — это автоматизация диагностики и персонализация подбора терапии; второе решает классическую проблему: 80% кандидатов в лекарства терпят неудачу на этапе клинических испытаний, потому что тестировались на мышах, а не на людях. AI-модели, обученные на реальных человеческих данных, обещают отсеивать неработающие варианты раньше и дешевле. Среди его портфельных компаний — Genesis Therapeutics (выросла из его лаборатории в Стэнфорде) и Insitro (основана его коллегой Дафной Коллер).
Для российского биотеха и медицины этот сдвиг актуален по нескольким причинам. Во-первых, локальное здравоохранение остро нуждается в автоматизации диагностики и ведения пациентов — и это не требует прорывных открытий, а требует хорошей инженерии. Во-вторых, растёт интерес к созданию российских фаундационных моделей для медицины, но без открытого обмена анонимизированными данными между больницами и исследовательскими центрами такие модели останутся слабыми. В-третьих, витальный вопрос: кто будет доступ к результатам AI-улучшений в диагностике и лечении — крупные госучреждения, частные клиники или все одновременно? Этот баланс будет определяться тем, насколько быстро появятся регуляторные фреймворки для безопасного открытия данных.
Стратегия Панде — отказ от рассеивания в пользу глубины — может выглядеть контринтуитивной в век, когда венчур продолжает говорить о масштабировании. Но на фоне того, что лучшие AI-модели появляются не из максимально финансируемых стартапов, а из хорошо сфокусированных команд с полученной инсайтов (OpenAI, Anthropic, DeepMind — все начинались с небольшого ядра), его ход смотрится как возврат к основам. Качество над количеством — и в биотехе это может означать реальный прогресс, а не очередной волну маркетинговых обещаний.