Building the Platform for Scientific Breakthrough, with Noubar Afeyan of Moderna and Flagship Pioneering
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嗨，各位听众，欢迎收听 KnowPriors。今天，我们邀请到了 Noubar Afeyan，Flagship Pioneering 的创始人兼首席执行官，这家公司是 Moderna 和其他 100 多家生物技术公司的幕后推手。

我们将讨论他创建生物技术初创公司的理念，人工智能如何重塑药物研发，以及他的“多智能”理论。欢迎，Noubar。再次感谢您抽出时间，我期待着与您进行讨论。Noubar，让我们从根源开始。您个人经历了一段令人难以置信的旅程。您十几岁时随家人逃离战火纷飞的贝鲁特来到这里。您获得了麻省理工学院生物化学工程的第一个博士学位。

而且，您知道，在过去的三十年里，您凭借 Flagship 创造了一股力量，它通过许多重要的生物技术公司以及超过 1000 亿美元的价值改变了全球健康的发展轨迹。您能否谈谈您最初创立 Flagship 的动机以及您当时对它的预期？我会努力符合您刚才对我的所作所为或我正在努力做的工作的描述。Flagship 的动机是

呃，源于我之前所做的事情，那就是我在 1987 年创办了一家公司，当时 24 岁的移民在这个国家不会创办公司，而是那种前默克公司高级主管或 IBM 高级主管才是唯一被委托管理巨额风险投资的人，即每轮 300 万美元的风险投资。所以这是非常早期的阶段。我有

那种机会，创办一家公司，直接从我的研究生院毕业，最终筹集了相当多的风险投资，最终，

走上了创业之路。在此过程中，让我感兴趣的一件事是，为什么创业过程应该说是随机的、即兴的、特质的，几乎是情绪化的、游戏化的。所有这些事情我都觉得有点让人却步。

当谈到以一种严肃的专业方式做事时。我过去常常在 90 年代初期四处走动，说，为什么创业不是一种职业？如果它要成为一种职业，它怎么能成为一种职业呢？当时，你知道，有很多，主要是只有一两个比赛，你知道，颁发奖品，这当然强化了它的游戏性质。

所以我开始思考这个问题。然后我开始思考，嗯，知道你把它当作一种职业的一种方法是，如果你可以同时做很多这样的事情。我的动机是投资，因为风险投资当然是一种并行投资活动。如果情况是你一次只能做其中一件，那么你就会有连续的风险投资家，而不是并行的风险投资家。

然而，人们认为企业家应该是连续的，但投资者、律师或其他所有人可以并行运作。同时做事情的学习周期与你实际上强迫自己思考你正在做的事情的本质以及什么是可复制的、每种情况下必须有所不同的东西完全不同。

所以我对此很感兴趣，并行创业让我说，好吧，你甚至怎么做呢？所以在 90 年代后期，除了经营我的第一家公司之外，我还参与了其他几家公司的共同创立，在那里我尝试了这种方法。然后我意识到，作为单打独斗者，这很难做到，

所以我创建了第一家公司创建公司，以前叫做 Nucogen，它代表新公司生成。这是我们在三年内使用的名称，直到人们告诉我，听起来像是一种疾病。然后我把它改成了 Flagship，顺便说一句，事情就是这样发生的。

但从那时起，我们一直在努力弄清楚如何进行专业的创业活动，以及制度化的活动，这意味着像投资一样行事，作为团队与公司目标等一起行动。这是一种复杂的方式来描述动机，但我可能会简化它，说我认为我所知道的活动，最有价值的活动

在当前的人类努力中，就是创办公司。我曾在麻省理工学院教授创业 16 年，然后在哈佛商学院教授创新 3 年。我总是问人们，什么是单一的最具价值创造的活动？在这方面，人类做出的最大发明是什么？他们开始告诉我互联网、卫星等等。我会告诉他们，这只是一个初创公司。人类的发明和初创公司创造的价值包括

谷歌、特斯拉、Facebook、基因泰克以及所有这些公司。我认为，为什么我们要把它外包给一些随机的、你知道的、游戏化的活动呢？这就是促使我创立 Flagship 的原因。你所说的“游戏化”是什么意思？因为它就像大多数时候都应该失败。偶尔你赢了，然后你庆祝胜利。我的意思是……

它是随机的。但不仅是随机的，还有赢家和输家以及记分。我不知道。这可能是一个错误的词，我只是想说，人们甚至在软件领域称之为游戏化。有一个这样的版本。我喜欢玩乐，因为如果你过于严肃，有时你会错过一些东西，但它不能全是玩乐。我们使用辛苦赚来的钱。

我们把它部署到做几乎不可能的事情上。偶尔，我们会把它们付诸实践，使它们不仅成为可能，而且具有价值。然而，人们却把它当作，“哦，你知道，它没有奏效。我们尝试了 20 件不同的事情。其中一件奏效了。

我不知道，作为一个工程师出身，作为一个科学家，我只是认为我们所做的事情，特别是，听着，在医疗保健领域，尤其是在气候领域，尤其是在农业、粮食安全等领域，你不能把这看作是，你知道的，像射门得分等等。你必须说，嘿，我们可以做得更好。Flagship 非常有名地宣扬的一个理念是，允许突破出现，对吧？

而不是由人们制造。你如何调和这一点？你如何创造一个环境，让突破自然而然地出现，并且也能够被预测和控制？首先，如果任何收听播客的人都想阅读更多关于它的内容，可以在哈佛商业评论上找到，经过 23 年的努力，我们终于和加里·皮萨诺一起发表了一篇论文，阐述了涌现式创新的理念。

我们的意思是：如果你考虑人类设计，它是目标导向的，对吧？那么创建一家新公司的目标是什么？好吧，你可以说出售它，但如果你说，创建的目标是什么，我不知道，英伟达？我不认为你可以定义一个目标，对吧？因为他们只是认为他们可以创造有价值的产品，最初会影响游戏规格中的人们，然后突然出现人工智能的机会。人工智能的机会发生了什么？它出现了。

它不是商业计划中可以预测的那种，除非它在五年计划中。根本不是。机会出现了。那么我们还在哪里看到以这种不可预测的方式发生新颖性的事情？答案是自然。那么它如何在自然界中发生呢？在自然界中，变异、选择和迭代变化的力量。

创造令人难以置信的新颖性和各种各样深奥的复杂性。生命，我的意思是，这相当，我们仍然没有制造出我知道的生物。我不认为有很多硅基生物。所以这是涌现的。所以我想说，如果你在任何事情中都进行变异、选择和迭代，你就会得到涌现。你把它用于人类思想，

你会得到，你知道的，像革命一样的东西。你会得到模因。你会得到政治思想。你会得到宗教。你会得到很多东西。你把它用于跑鞋。你会得到，你知道的，Air Jordans。你会得到，我的意思是，这就是你所做的。所有这些都是涌现的。只是参与其中的人

把它描述成好像他们想出来的。他们以一种令人难以置信的，抱歉地说，自负的、典型的以人为本的方式描述一切。所以事实上，我们有我们自己的语言，因此像现在的大型语言模型一样，非常擅长将现实转化为人代理如何主导它，

这就像说，赢得战争的人拥有正确的历史。我这么说，是因为我已经实践了 38 年了。我不相信我参与创新和创造的任何事情实际上都是我工作的成果。它是涌现的。我试图做的事情以及我们整个组织试图做的事情是创造一个环境，在这个环境中可以发生涌现，然后要有谦逊，不要把它描述成某种天才行为。

你不会听到我接受采访时，曾经把这些事情描述成我们所掌握的某种超级智能，而它是一种涌现的东西。顺便说一句，生成式人工智能是一种非常棒的涌现技术，我们现在正在以非常酷的方式使用它，无论是涌现新的蛋白质还是涌现新的消费产品。所以我再兴奋不过了，但这是涌现。这就是我们利用并使用了 25 年的东西。

你知道，越来越有系统地，但我们还有很多东西要学习。我认为这是一个非常诚实的观点。我认为你可能暗示的一件事是，最好的企业家也往往会犯这个错误。叙事会改变，以一种更清晰的叙事方式从一开始就讲述故事，人们比任何了解真正成功公司的人拥有更好的预测能力，真的，真的了解。

我过去常常告诉人们，大多数做过意外事情的成功企业家也秘密地崇拜机会的祭坛。

因为他们也意识到，归根结底，他们对发生的事情的解释不足以解释实际发生的事情。虽然他们永远不会这样描述它：我们做了这个，然后我们做了那个，然后我们做了这个，然后我们做了那个。然后发生了一些出乎意料的事情，我不知道为什么它会发生。这就是导致我们成功的因素。没有人写关于这方面的书。然而，如果你像我一样采访过很多人，他们会说，你看，很多事情发生了，我们很幸运。

但我们已经做好了准备，因为我们尽最大努力做了其他所有事情。我相信这一点。是的。我认为，你知道，我们将谈论人工智能，但至少对我们 Conviction 来说，我们的观点是，很难预测即使是技术会发生什么，哪些应用是相关的。但你可以说，一开始就有阿尔法兴趣。

我们可以为机会做好准备，我们可以快速适应、识别和培养机会，或者根据 Flagship 的说法从假设中进行选择。你用“适应”这个词用得很正确，因为很多时候人们会问，什么先来？

变异还是选择？答案是，自然界中的选择压力来自自然界中所有事物的总和。这里也是一样的。你知道，消费者偏好往往会对摆在他们面前的东西做出反应，这反过来又会形成消费者偏好。所以很难区分这些事情。你必须创造一个环境，让这两者相互作用，然后你就会得到新的产品和新的服务。Flagship，就其雄心和范围而言，不仅仅是做治疗药物。

您还在营养、农业和气候等不同领域进行了投资。您是如何看待扩展到医疗生物技术以外的机会的？在这方面，我们非常谨慎，但我们的核心优势在于

无论是我们创造的知识产权，还是可能源于对该领域了解不足的大胆尝试，我们都会冒险进入。而且，你知道，对我们来说。我们在一个领域做的第一件事会影响我们接下来做的五件事。然后，如果所有五件事都没有成功，我们会说，你知道吗，也许我们无法做到。

为这个领域的创新付费。我们的方法论是关于试图将五年后可能存在的东西带入今天。

并非五年后所有存在的东西都会有价值。因此，最重要的是，我们今天必须想出一些有价值的东西。这并非适用于每个行业。例如，我们在可再生能源领域工作了很多年。事实证明，我们可以制造碳中和液体燃料的最先进方法之一是设计光合细菌，这些细菌通常生长在海洋深处，非常酷的细菌，可以看到少量光子，

我们设计了这些东西来制造柴油。它可以从字面上消耗 CO2

并制造柴油燃料并分泌出来。人们认为这是不可能的，而我们做到了。然后我们创建了非常便宜的反应器系统来做到这一点。接下来，你知道，我们在 2008 年到 2012 年期间做了一家叫做 Juul 的公司。好吧，猜猜怎么了？你知道，这是一个商品业务。柴油的价格，无论是否可再生，都是柴油的价格。当我们开始时，碳的价格是每吨 50 美元，当我们结束时，是 5 美元。

当我们开始时，美国依赖能源。当我们结束时，美国能源充沛，你知道，液体燃料、石油和天然气。所以最终，你意识到，无论你在那个领域做什么创新，你实际上都无法获得溢价。所以我们吸取了一个教训，那就是至少在当时，该行业不值得我们能够做到的那种突破性创新。从那时起，人们对我们说，为什么你不回去做呢？

答案是，我仍然不知道它是否会为此买单，因为就在你认为绿色和碳将被定价的时候，我们又来了。所以回到你的问题，你可能会感到惊讶。我们在 2000 年代就开始在超级计算领域创办公司。我们在网络领域创办了公司。哦，我不知道。是的，这太疯狂了。但是我们有。而且有一些特例，我们说，你知道吗？

让我们看看我们在这个领域能做什么，不是因为缺乏纪律，而是因为我们是在内部做的，我们可以花时间来弄清楚。就在我们现在说话的时候，我们最近在材料领域开始了一些事情。所以是半导体材料，碳捕获材料。所以我们会尝试。我们有……

这种几乎是涌现的心态，关于我们将如何运用自己。但我们知道，并非所有事情都需要科学飞跃，并非所有事情都适合这种活动。所以我们尝试。许多 Flagship 公司都在开创监管机构不知道如何处理的新类别。

而且，你知道，我们现在的一些公司也面临着一些类似的情况。但如果我认为微生物组疗法或基因编辑器或这些类别，这似乎是另一种残酷的市场动态，以及你所描述的周期性。您是如何看待这种风险的？这些你必须塑造政策和公众舆论并拉动未来五年发展的新的市场，不仅仅是一个技术问题，对吧？是的。

这是一个很好的问题。这是我们仔细考虑的事情之一，显然事后看来是不充分的，因为我们无法控制所有变量。我认为风险的概念最好应用于现有事物相邻的领域。

我通常告诉人们，想象一个圆圈。圆圈内的所有东西今天都存在，并且今天已知。就在那个圆圈之外，周围相邻的圆圈，是接下来一段时间内将被知道的东西。我不知道创新将如何发生，但这就是大多数创新发生在这个相邻圆圈中的地方。

在这个圆圈中，有一个优势，那就是今天坐在那里的人可以估计风险和回报。这就是尽职调查的全部内容。这就是为什么你会问多个主要意见领袖，他们会告诉你他们的想法。然后你进行汇总，然后你做出投资决定。你判断管理层等等。但是然后从当前的距离越来越远。在某些时候，人们再也无法估计成功的可能性和成功的回报。那么你称之为什麽呢？

我不再称之为风险了。我会称之为不确定性。不确定性是你无法将成功概率归因于它的东西。

我们人类所做的是，我们仍然认为这些事情是风险，因为华尔街和其他一些人有一种经济上的驱动，即一切都可以放在风险矩阵上。我不相信这一点。因此，我们把它看作是超高风险。例如，今天的核聚变，即使有一些人声称他们可以在比 35 年更短的时间内实现核聚变，那是什么？是风险还是不确定性？

我会说这不是风险，因为你无法告诉我成功的概率是多少。我将回到你关于市场成功、监管成功、政策的问题，因为这只是增加了更多的不确定性层次。但我们所做的是，我们说，你知道吗，为什么你会认为

在相邻领域存在非凡的价值池。因为有一件事你可以肯定的是，每个人都在研究相邻领域。每个初创公司都是，每个学术实验室都是，每个大公司都是，每个人都在相邻领域。所以我担心在科学领域，我不是在谈论商业模式创新和服务模式。坦白地说，幸运的是，我不了解任何这些，所以我必须远离它。但在科学驱动、技术驱动的领域，

我认为相邻领域有它们自己的问题，那就是商品化的风险，这是他们通常没有考虑到的风险。但在我们的世界里，存在不确定性。那么当你面临不确定性时你会怎么做呢？

不确定性的一小部分，尚不清楚它们是否有价值，或者是否可以做到，你只需要去做实验。如果你能够进行正确的实验，首先让它成真，看看它是否可以实现，你仍然没有解决你提到的某些不确定性和风险，但至少你可以控制你所能控制的东西。所以我们看待它的方式是，是的，

如果让我在非常困难的技术壮举之间做出选择，但一旦完成，就已经有了市场，而另一个也必须是完全的 mRNA，这是我们的第 18 家公司，它成为了 Moderna，就是一个很好的例子。之前没有 mRNA 药物或疫苗。没有人研究它。当我们开始时，有一些学术实验室研究过它并放弃了。

所以，这又是什么呢？你需要监管变化或至少是接受。你需要市场定价。你需要我们不知道如何进行的制造。但事实证明，如果你可以预见到的回报，无论是否有大流行，坦白地说，我们在没有大流行的情况下已经创造了大量的价值，这扭曲了道路。但尽管如此，我认为这就是我们思考的方式。所以我们仔细思考。

拥抱不确定性，并试图在了解风险的过程中解决它。然后我们试图减轻风险。

如果你不愿意这样做，你就会研究我。价值池。我们知道的一件事，所有在 Flagship 工作的人都知道的一件事是，我们并不比任何人更聪明、更努力工作、人脉更广。我们可以做的是承担不确定性。这是一个非常有趣的定位。关于 Flagship 的最后一个问题。在过去的 25 年里发生了什么变化？Flagship 的方法与 1999 年相比有何不同？是的。

作为两年前创立了一个基金、一个孵化器和一堆东西的人。在 1999 年、2000 年，你必须意识到，世界正被互联网，特别是电子商务所吞噬。具有讽刺意味的是，与此同时，人类基因组测序正在进行。我参与了做这件事的公司，私人努力，Solera，做了这件事。

你知道，这是一个奇怪的时期，因为所有的钱都被吸入了，你知道，sunglasses.com 和 diapers.com 以及所有这些东西。那是当天的时尚。要获得资金来做任何与生命科学和医学等相关的事情都非常困难。这很重要，因为我们意识到，尽管如此……

对药物等有很大的需求。所以我们大约 25 年前开始关注生物学和技术之间的交叉点。从第一天起，我们就认为可以系统地构思和创建公司，我们想学习如何做到这一点，并做得越来越好。

我们最初没有做的是押注能够系统地进行突破性创新，就像我们自那以后所学到的那样，我们相信。所以今天，Flagship 有 550 名员工，大约 200 多人是科学家、工程师、医生。我们每年集中申请 600 到 700 项专利。我们从事的所有事情基本上与以前所做的事情没有任何联系。第二……

这实际上是在 2000 年代后期出现的，这就是变化。另一件变化的事情是，我们是一个小型组织。直到七年前，我们只有大约 50 名员工。哇。直到最近，我们才内部引进了员工

内部扩展公司能力，而不仅仅是构思它们。因此，这使我们拥有了一个内部引擎，通过这个引擎，我们现在有很多人知道如何并行地创建公司

以及许多公司。因此，学习周期已经加快。然后我会说，变化更大的是，我们拥有一个通过生成式人工智能的技术工具。顺便说一句，我们与基于人工智能的公司合作了 25 年。这不是你今天听到的修正主义。每个人都想要，我们确实在 2001 年创立了一家名为 Affinova 的公司，如果你回顾一下它所做的事情，它基本上使用了机器学习进化算法来在线进化消费产品。

从 2001 年开始。我们花了六年时间开发机器学习工具，这些工具基本上是动态进化算法。然后这与，顺便说一句，DNA 或 RNA 没有关系，除非它是隐喻地做自然所做的事情。我们又回到了这样做。我们的第 100 家公司 FOM100 现在基本上正在使用现代生成式人工智能开发它。但是你可以在这个生成式人工智能中做什么

这种飞跃、概念、假设生成。这真是非凡。所以没有一天不会发生变化。你知道，我们也改变了我们对创新领域空间的看法。

因此，我们越来越认为，我们可以产生突破，然后该领域的现有公司可以从中受益。因此，我们与辉瑞、诺和诺德、葛兰素史克和制药公司、赛默飞世尔、亚德诺半导体、三星等科技公司建立了大型合作伙伴关系，旨在产生

扩大我们创新的影响范围，以便我们可以产生更大的影响。所以一路走来有很多经验教训。让我们谈谈人工智能方面。您认为人工智能在医疗保健领域最令人兴奋的应用是什么？如果你认为人工智能主要是

数据，大型数据驱动的模型，可以做一些开始看起来像人类认知的事情，以及我们只能通过相关性统计方法和优化以及机器学习过去用于开发的一些事情来做的事情，你就会在如何使用它方面变得越来越雄心勃勃。所以我们做的最早的事情之一，除了 Moderna 使用

早期深度神经网络，然后是其他技术，以获取整个 mRNA 领域的数据，并为我们所做的事情以及我们如何制造的下一代和下一代提供信息。但一方面，Moderna 正在这样做。但我们开始将其视为设计蛋白质的一种方式。所以大约六年前，将近七年前，我们创建了一个项目，What If，它说，如果你可以计算设计任何所需功能的蛋白质，那该怎么办？

你可能会说，当然，现在我们有 AlphaFold 等等，我们有蛋白质折叠的量子模型。我们不想使用任何这些。我们从字面上说，你能否展示足够多的所需功能实例以及用于学习算法生成新实例的底层 DNA 序列？

人们说，不，不，不，但你需要知道 DNA 序列，然后是蛋白质序列，然后是折叠结构，然后是这个和那个。我们说，是的，但上次我们检查时，每一代 DNA 传递给下一代时，都没有描述所有这些事情的手册。DNA 不知道蛋白质是什么，不知道折叠是什么。

然而，砰的一声，功能就出现了。所以我们说，一定有某种知识编码在 DNA 中。那里一定有一些数据。是的。模式基本上是编码的，我们不理解。所以凭着这个想法……

否则，也就是假设，我们只是开始尝试了。因为现在发生变化的是，提出这个问题的增量成本降低了，这不仅体现在人工智能方面，也体现在实验设置方面。事实上，几年之内，我们就能证明，至少对于抗体及其如何与靶标结合，我们能够在计算上取得一些相当有趣的飞跃，而这些飞跃在实验上是无法实现的，至少在相同的时间内无法实现。这现在已经导致了一家名为Generate Biomedicines的公司，该公司拥有

顺便说一句，这是英伟达在生物学领域最早开展的几个大型合作项目之一。所以我们对他们非常了解。这是几年前的事了，三四年以前。现在，你知道，Generate拥有超过15个不同的计算设计抗体项目，有些正在临床试验中，有些正在推进临床试验。

而且，你知道，很多人会说，给我看看一种经过计算设计的药物。答案是，展示一种药物远不止设计和早期测试。但我们在太空领域做到了这一点。然后，我们将它应用于细胞模型。然后，我们将其应用于DNA、RNA，各种分子，以及脂质纳米颗粒的设计。现在，我们正在扩展一些非常酷的高级技术，实际上是创造一种药物。

能够从根本上创建自主进行科学发现的新平台。也就是说，生成假设，指定实验，运行实验，收集数据，解释数据，迭代假设，并像Waymo驾驶汽车一样进行科学研究。虽然我们离在街道上使用这些东西的Waymo还差得很远，但我们绝对可以展示其要素。

我们可以将它们联系起来。在狭小的空间里，我们可以展示未来的样子，如果人们像在国际象棋和围棋中那样训练，那么，你知道，一百万人花一千年的时间可能会玩足够多的游戏才能达到那个水平。我们开始看到这种迹象了。所以这非常非常酷。然后，就像我说的，最后，真正让我们感兴趣的领域是这些

能够产生涌现的多智能体系统。我们在产品领域正在这样做，只是直接推出新的品牌、新的产品。我们正在这样做，显然正在仔细学习这些商业模式。我们正在心理健康领域这样做。因此，早期干预，以便您可以使用基于智能体的干预措施。但是，我并不是说要训练，你知道，医生会做什么。

我的意思是，让系统相互作用，并从不同类型的基于智能体的模型之间的动态中学习。我们几乎没有什么不兴奋的。你会注意到我没有谈到

所有生产力提升，你知道，自动化文档写作，总结。我的意思是，我们和其他所有人一样都在做这些，但这并不需要我们付出额外的努力。对我们来说，这些事情感觉像是开拓性的。你刚才描述了假设生成和其他此类进步。它们导致候选药物数量迅速增加。但正如你所说，这并不是“给我看一种药物”。这只是漏斗的顶部。是的。

也许它也是更高质量的漏斗顶部，以及数量。将这些创新转化为市场上可用的疗法中最大的瓶颈是什么？如果目标是将更多疗法推向市场，现在我们有了更多潜在疗法，我们如何更有效地应对这些挑战？让我们倒着来。

你最后要做的是向FDA提交BLA或NDA以获得批准。在此之前的步骤是，你必须进行三期试验，以显示在足够大的群体中，在正确的剂量水平上，具有统计学意义的优越性，且无毒性。然后我们可以倒着来。最后这些步骤是受监管的。除非对数据驱动的试验进行重新思考，

方法，我们不需要像现在这样进行大量的模拟测试，因为我们实际上可以创建数据告诉我们的模型。那一天会到来。在那一天到来之前，我们将等待大规模试验以及进行这项试验所需的数亿美元。你不认为这应该早点到来吗？当然应该，特别是如果它能改善我将要患上的疾病。

死于。所以这完全是疯了。顺便说一句，在我看来，做到这一点的方法很简单。它被称为“曲速行动”。我们在COVID期间看到……这显然是可能的。完全是如果你……

在疾病威胁的雪崩之下。你非常像你组织起来，这样私营部门、公共部门、监管机构，每个人都不会偷工减料，但基本上意识到目标是解决方案，而不是

为了安全起见而减缓进程，在这种情况下，人们正在死去。因此，当无所作为的后果增加时，人们就会采取行动。可悲的是，在癌症、神经系统疾病中无所作为的后果每天都在上演。是的，它非常大。只是比较慢。我们可以做得更好，但这感觉不像是一个紧迫的威胁。我希望它能成为。

所以，你看，我没有魔杖，但如果我有，我至少会进行一些实验，看看我们如何考虑以数据为依据的方式来解释试验结果，这些试验结果可以是适应性试验等等。所以这是一个类别。

我们正在努力的领域是，我们可以更好地了解特定患者的状态。现在，人们说一期癌症、二期癌症，好像有这样的东西一样。医学界每隔一段时间就会创造出阶段。他们改变了它们。这是一个笑话。这与潜在的科学和生物学无关。对在该领域工作的同事没有冒犯的意思。这只是一个超级宏观的近似值。

但我认为我们现在有了工具，能够以一种非常分子化的方式，微观分期我所说的生物分期疾病，其轨迹不是四个阶段，而是如果你愿意的话，是75000个阶段。

关键在于，你可以观察在该轨迹中任何一种疾病中哪些机制被打开和关闭，以及你应该选择哪些人群来同质地测试你的药物假设，这样你测试的其他人群不会破坏你的试验，这样你就可以进行较小的试验，获得较小的适应症批准，然后扩大。

这可以通过人工智能工具和测量来完成。我们正在努力做到这一点。这可以大大提高生产力，缩短药物上市时间。不幸的是，这并不符合大型公司希望向所有人提供药物的利益。但对于那些否则会走死胡同的生物技术公司来说

在等待的路上，这可能是一个有趣的创新。所以我们必须让监管机构对此持开放态度。患者数据中有很多信息可以告知我们寻找正确的机制。

访问患者数据，考虑到HIPAA规则和其他一切，使用它来训练模型，说，哇，现在我们知道，这是帕金森病的一个子集中你必须对付的特定机制。这些事情进展缓慢，但这也可以增加

不仅是分子漏斗的顶部，而且是选择值得研究的东西，因为你已经拥有了人体数据，这些数据表明，如果你能做到这一点，我们已经知道后果了，因为我们有显示人体数据在我们可以进行的基因检测中的结果。所以有很多令人兴奋的事情，但进展缓慢。所以你提到了曲速行动。我们必须谈谈Moderna。如果我们再次遇到大流行病，我们该怎么办？

在不同的反应方面？——在大流行之前，每个人都认为开发疫苗需要数年时间。因此，在大流行之后，开发疫苗没有那么着急，因为每个人都认为开发疫苗需要四年时间，所以有什么急的呢？当然，技术进步使得在三到四个月内开发疫苗成为可能，

但直到人们弄清楚，为什么不尝试一下？然后，你知道，不幸的是，必须有足够多的人死去，必须发生足够的灾难和经济停摆，人们才会说，你知道吗，我们有钱，让我们试试吧。如果它不起作用，那么我们就什么也没有了。我希望我们不必经历同样的孕育期来进行辩论。你知道，很多人说你不能做这些事情。

不幸的是，直到今天，仍然有人认为疫苗不起作用，不工作等等。这是一个问题。但无论如何，我真的很希望如果发生这种情况，将会有多种方法的协调反应。我非常有信心，我们找不到合适的疫苗来对抗任何生命形式的疾病。

解药，如果我们可以以最协调的方式，用正确的激励措施部署最好的技术。顺便说一句，“曲速行动”的关键一点是为尝试的人设定了一个价值结果。

基本上，政府说，我们将以这个价格购买X剂量的疫苗。所以我们可以去投资者那里说，听着，如果我们可以，我们不知道成功的概率是多少，但如果我们赢了，就会有一个明确的市场信号。这在流行病之外也会有很长的路要走。但在流行病中，这种机制现在已经经过验证。有理由接受不确定性。

确切地。关于你之前的问题。Moderna在沿途做了许多非显而易见的赌注。其中之一是，你知道，我和每个谈过的人工智能和生物技术公司，他们都想成为一个平台，而不是一个，你知道，单一或两三个临床资产类型的公司。你如何看待早期投资和平台与临床资产之间的这种权衡？因为

你知道，在我们之前谈到的另一个领域，投资者环境和你周围的宏观变化也一样。并非每家生物技术公司都能生存下来。因此，你知道，你经历了几个这样的投资者气候周期后，你是如何考虑这个问题的？让我解释一下我们在Flagship是如何考虑这个问题的。让我解释一下人们应该如何考虑这个问题，因为，你知道，我们当然只代表一个子集。

我们考虑这个问题的方式是，因为我们去遥远的地方寻找未被发现的价值，认为你这样做是为了带回一个资产，这是疯狂的定义。因为如果你要这样做，你最好押注在众所周知的成熟技术上，只是略微不同的版本。然后你可以押注一个资产，并希望你的彩票被选中。对不起，有点鲁莽，但这就是我眼中的样子。

但是，如果你要第一次做RNA，第一次做DNA，基因编写，基因编辑，计算蛋白质，你需要多样化

因为你不知道哪些会因为与底层技术无关的原因而被淘汰。因此，在我们25年来参与的110家公司中，每一家的都是一个平台。每一个。对此没有例外。所以我们从第一天起就接受了，但原因不同。也就是说，我们想超越邻近领域，超越合理的区域进入不合理的事情。这就是我们这样做的原因。

现在，如果你说，为什么每个人都不这样做，或者大多数人都不这样做，即使他们想这样做，正如你所说？答案是你所说的，那就是做一件事所需的资金已经很高了。做两三件事的成本更高。哦，顺便说一句，创建一个可能做15件事的平台，即使你不用于此，成本也很高。其次，

投资者不会正确评估平台，因为他们不会为一个项目基于其他三个项目而产生的相关期权价值分配价值。所以你得不到认可。

你会得到扣除，因为它突然变得过于昂贵，过于这样那样。最后我要说的是，投资者不喜欢它的原因是，他们认为这对管理层的才能是一种压力。执行一个项目是一回事，但如果你要执行两三个四个项目，我担心这会创造很多实际上注定要失败的公司，因为这只是一个数字游戏。

在这种环境下，不幸的是，正如我们现在所看到的，对于许多这些单一资产公司来说，几乎发生了一次大规模灭绝事件，最近中国在中央政府和初创企业成果方面所做的赌注加剧了这种情况。

因为他们以更低的成本，在临床数据方面有不同的进入壁垒，进入了相同的领域。我不知道你如何在单一资产生物技术公司中与我们正在看到的中国资产入侵竞争，这些入侵发生在业务发展方面。这对制药公司获得这些资产来说是件好事。这些都是伟大的资产。

但请记住我之前所说的商品化。我不知道你如何在比我们这里更高的成本结构下不被商品化。所以这个逻辑让我回到了做平台，因为至少它给了你一个机会来进行合作，并试图想出保持生存的方法。

这并不是说我们的公司不会倒闭。我们的公司确实有一些公司也遇到了不幸的结局，但至少有些公司没有。也许这代表了一个机会，对于那些真正拥有平台的企业家和能够通过该平台进行投资的投资者来说。没错。最后一个问题，因为它是一个有趣的概念。在您2025年的年度信中，您描述了“多智能”的概念，即人类、自然衍生的智能和机器智能的整合。你认为人类直觉在哪些方面仍然最相关？

你从智力转向直觉。直觉基本上就是一个模型。我们所有人都会生成我们自己的模型，然后我们以简短的形式使用它们。所以它实际上是人类最接近大型语言模型的东西。我们不称它为大型语言模型，但对我来说，它正是如此。

所以，是的，任何你想使用LLM的地方，你都可以使用人类直觉。问题是LLM拥有更多的数据，并且它们已经接受了数百万人的数据训练，而你的数据只接受了你自己的数据训练。好的。所以直觉实际上是错误的。不，不，不，不，不。我不是在批评你。我只是从你的概念出发，说，那么，人类，这就是你的意思吗？是的。我的意思是，我认为这还有待观察。我在这封信中描述了

认为真正的前沿在于人和机器之间，忽略了这样一个事实，即大多数科学都存在于人和自然之间，而现在我们拥有一台机器，它实际上可以智力支持我们对自然的探究。所以它真的是一个三角形。它不是人和计算机之间的一条线，而是一个三角形，其中人类智能和机器智能

与自然的智慧相结合，将相互影响。这三个参与者将相互适应。我认为，人类在其中的作用非常重要。人类的计算方式完全不同，他们的行动方式也与今天的计算机和自然界的其他力量大相径庭。所以我倾向于将其视为三方的事情。这就像一个美丽的新的涌现轴。而且

而且，你知道，从中会产生什么，那就是未来的生活。我喜欢它。这是一个多么美好的结束语。非常感谢你与我们交谈，Noubar。很高兴聊天。在Twitter上关注我们@NoPriorsPod。如果你想看到我们的脸，请订阅我们的YouTube频道。在Apple Podcasts、Spotify或你收听节目的任何地方关注该节目。这样你每周都会收到一集新剧集。并在no-priors.com上注册电子邮件或查找每集的文字记录。