Badacz OpenAI opuszcza twórcę ChatGPT, aby uruchomić nowy startup skupiający się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do odkrywania leków i prowadzi rozmowy w sprawie zebrania około 200 milionów dolarów przy wycenie na 2 miliardy dolarów, według wielu źródeł zaznajomionych z planami.
Miles Wang, którego praca w OpenAI obejmuje badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do przyspieszania odkryć naukowych i biologicznych, rozmawia z inwestorami na temat rundy finansowania, jak poinformował TechCrunch 14 lipca 2026 r. Firma Venture Lightspeed prowadzi rozmowy, aby przewodzić rundzie, chociaż rozmowy trwają i transakcja może nie być ostateczna. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.
Według czterech osób znających plany Wanga do nowej firmy dołączy kilku innych badaczy OpenAI. Kiedy TechCrunch skontaktował się z Wang, zakwestionował dane dotyczące finansowania tej historii i opis firmy, ale nie podał prawidłowych liczb ani szczegółów.
Prężnie rozwijający się zakątek sztucznej inteligencji
Zgłoszone dyskusje na temat finansowania podkreślają rosnące zainteresowanie inwestorów zastosowaniem sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych. Odkrywanie leków okazało się jednym z najbardziej obiecujących i najlepiej finansowanych zastosowań sztucznej inteligencji, a w ostatnich miesiącach kilka startupów zebrało duże fundusze.
Chai Discovery, dwuletni startup opracowujący modele sztucznej inteligencji przewidujące interakcje molekularne w celu identyfikacji nowych leków, ogłosił 14 lipca, że zebrał 400 milionów dolarów przy wycenie na 3,8 miliarda dolarów. Współzałożyciel Chai Discovery, Josh Meier, podobnie jak Wang, wcześniej pracował jako badacz w OpenAI. Isomorphic Labs, spółka wydzielona Google DeepMind, która również tworzy modele sztucznej inteligencji do odkrywania leków, zebrała w maju 2026 r. kwotę 2,1 miliarda dolarów w ramach serii B.
Uważa się, że nowy startup Wanga pracuje nad modelami sztucznej inteligencji, które pomogą znaleźć nowe zastosowania dla istniejących leków, a być może także tych, które wcześniej nie przeszły testów klinicznych, podają źródła TechCrunch. Znalezienie nowych zastosowań dla leków, które są już zatwierdzone przez FDA, może prowadzić do znacznie szybszego uzyskania przychodów niż opracowywanie od podstaw całkowicie nowych leków, ponieważ związki te zostały już przetestowane pod kątem bezpieczeństwa.
Ścieżka młodego założyciela
Wang dołączył do OpenAI w 2024 roku po tym, jak porzucił studia na Uniwersytecie Harvarda, gdzie zdobywał tytuł licencjata z informatyki. Podczas swojej pracy w OpenAI był współautorem artykułów naukowych badających, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji mogą automatyzować i przyspieszać odkrycia naukowe.
Jego decyzja o samodzielnym działaniu odzwierciedla szerszy schemat, zgodnie z którym inwestorzy po raz kolejny mogą swobodnie wspierać młodych założycieli, którzy nie ukończyli studiów, szczególnie tych z doświadczeniem w wiodących laboratoriach AI. Talent wypływający z takich firm jak OpenAI, Google DeepMind czy Anthropic stał się głównym motorem powstawania startupów w sektorze AI.
Zalew funduszy na odkrywanie leków
The potential $2 billion valuation for a company that has not yet publicly launched underscores how aggressively investors are pricing AI drug discovery startups, even at the earliest stages. Logika jest taka, że modele sztucznej inteligencji zdolne do przewidywania interakcji cząsteczek mogłyby radykalnie skrócić czas i koszt wprowadzania nowych leków na rynek, co jest procesem, który tradycyjnie zajmuje ponad dekadę i kosztuje miliardy dolarów na lek.
Ekonomika zmiany przeznaczenia leków
Strategia skupiania się na zmianie przeznaczenia istniejących leków odzwierciedla pragmatyczną kalkulację. Opracowanie nowego leku od odkrycia do zatwierdzenia na rynku trwa zwykle od dziesięciu do piętnastu lat i może kosztować znacznie ponad miliard dolarów, a zdecydowana większość kandydatów po drodze ponosi porażkę. Modele sztucznej inteligencji, które potrafią przesiewać rozległe zbiory danych chemicznych i biologicznych w celu zidentyfikowania obiecujących nowych zastosowań związków, które już pokonały przeszkody w zakresie bezpieczeństwa, mogłyby ominąć znaczną część tych kosztów i ryzyka.
Startupy stosujące to podejście mogą również szybciej osiągać przychody, ponieważ leki o zmienionym przeznaczeniu mogą kwalifikować się do usprawnionych ścieżek regulacyjnych. Ta logika ekonomiczna pomaga wyjaśnić, dlaczego inwestorzy są skłonni przypisywać wielomiliardowe wyceny firmom, które ledwo startują z rynku, zakładając, że nawet jedna udana zmiana przeznaczenia leku może wygenerować ogromne zyski.
A Pattern of Lab Departures
Czas pokaże, czy startup Wanga uda się spełnić tę obietnicę, a zgłoszona transakcja może jeszcze ulec zmianie. Jednak poziom zainteresowania rundą sygnalizuje, że inwestorzy kapitału wysokiego ryzyka postrzegają odkrywanie leków w oparciu o sztuczną inteligencję jako jedną z możliwości o najwyższej stawce w obecnym boomie na sztuczną inteligencję i są gotowi zapłacić wyższą wycenę, aby zabezpieczyć pozycję, zanim pojawi się konkurencja.
Dla szerszej branży sztucznej inteligencji odejście Wanga z OpenAI ilustruje również ciągły drenaż mózgów z największych laboratoriów zajmujących się sztuczną inteligencją, ponieważ badacze posiadający głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie stosowania sztucznej inteligencji podczas urlopów naukowych w celu budowania własnych firm. The trend has accelerated as funding remains abundant for founders with pedigrees from organizations like OpenAI, and as the potential applications of frontier models expand well beyond chatbots into chemistry, biology, and materials science.
Jeśli runda zakończy się na zgłoszonych warunkach, firma Wanga dołączy do małej, ale szybko rosnącej grupy start-upów zajmujących się odkrywaniem leków opartych na sztucznej inteligencji, osiągających miliardowe wyceny, co będzie sygnałem, że inwestorzy postrzegają konwergencję sztucznej inteligencji i farmaceutyków jako jedno z najważniejszych założeń technologicznych dekady.
---
Bądź na Bieżąco z AINajnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.
Czytaj więcej wiadomości AI →
