ஒரு OpenAI ஆராய்ச்சியாளர் ChatGPT தயாரிப்பாளரிடம் இருந்து வெளியேறி, போதைப்பொருள் கண்டுபிடிப்பிற்காக செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தும் புதிய தொடக்கத்தைத் தொடங்குகிறார், மேலும் அவர் திட்டங்களை நன்கு அறிந்த பல ஆதாரங்களின்படி, $2 பில்லியன் மதிப்பீட்டில் சுமார் $200 மில்லியன் திரட்ட பேச்சுவார்த்தை நடத்தி வருகிறார்.

மைல்ஸ் வாங், மைல்ஸ் வாங், ஓபன்ஏஐயில் அறிவியல் மற்றும் உயிரியல் கண்டுபிடிப்பை விரைவுபடுத்த AI ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான ஆராய்ச்சியை உள்ளடக்கியது, ஜூலை 14, 2026 அன்று டெக் க்ரஞ்ச் நிதிச் சுற்று குறித்து முதலீட்டாளர்களுடன் பேசுகிறது. துணிகர நிறுவனமான லைட்ஸ்பீட் சுற்றுக்கு தலைமை தாங்குவதற்கான விவாதங்களில் ஈடுபட்டுள்ளது. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

வாங்கின் திட்டங்களைப் பற்றி அறிந்த நான்கு பேர் கருத்துப்படி, பல ஓபன்ஏஐ ஆராய்ச்சியாளர்கள் புதிய நிறுவனத்தில் சேருவார்கள் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. டெக் க்ரஞ்ச் தொடர்பு கொண்டபோது, ​​கதையின் நிதி விவரங்கள் மற்றும் நிறுவனத்தின் விளக்கத்தை வாங் மறுத்தார், ஆனால் சரியான எண்கள் அல்லது விவரங்களைக் குறிப்பிடவில்லை.

AI இன் பூமிங் கார்னர்

அறிக்கையிடப்பட்ட நிதி விவாதங்கள், உயிர் அறிவியலில் AI ஐப் பயன்படுத்துவதில் முதலீட்டாளர் ஆர்வத்தைத் தீவிரப்படுத்துகின்றன. மருந்து கண்டுபிடிப்பு செயற்கை நுண்ணறிவின் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய மற்றும் அதிக நிதியளிக்கப்பட்ட பயன்பாடுகளில் ஒன்றாக உருவெடுத்துள்ளது, சமீபத்திய மாதங்களில் பல ஸ்டார்ட்அப்கள் பெரிய சுற்றுகளை உயர்த்தியுள்ளன.

Chai டிஸ்கவரி, புதிய மருந்துகளை அடையாளம் காண்பதற்கான மூலக்கூறு தொடர்புகளை முன்னறிவிக்கும் AI மாதிரிகளை உருவாக்கும் இரண்டு வருட தொடக்கமானது, ஜூலை 14 அன்று $3.8 பில்லியன் மதிப்பீட்டில் $400 மில்லியன் திரட்டியதாக அறிவித்தது. சாய் டிஸ்கவரி இணை நிறுவனர் ஜோஷ் மேயர், வாங்கைப் போலவே, முன்பு OpenAI இல் ஆராய்ச்சியாளராகப் பணியாற்றினார். கூகுள் டீப் மைண்ட் ஸ்பின்அவுட் ஐசோமார்பிக் லேப்ஸ், மருந்து கண்டுபிடிப்புக்கான AI மாடல்களையும் உருவாக்குகிறது, மே 2026 இல் $2.1 பில்லியன் சீரிஸ் B ஐ திரட்டியது.

வாங்கின் புதிய தொடக்கமானது, ஏற்கனவே உள்ள மருந்துகளுக்கான புதிய பயன்பாடுகளைக் கண்டறிய உதவும் AI மாடல்களில் செயல்படும் என நம்பப்படுகிறது, மேலும் மருத்துவ பரிசோதனைகளில் தோல்வியுற்றிருக்கலாம் என ஆதாரங்கள் TechCrunch இடம் தெரிவித்தன. ஏற்கனவே எஃப்.டி.ஏ-அங்கீகரிக்கப்பட்ட மருந்துகளுக்கான புதிய பயன்பாடுகளைக் கண்டறிவது, புதிதாக முற்றிலும் புதிய மருந்துகளை உருவாக்குவதைக் காட்டிலும் கணிசமாக விரைவான வருவாய்க்கு வழிவகுக்கும், ஏனெனில் கலவைகள் ஏற்கனவே பாதுகாப்பிற்காக சோதிக்கப்பட்டுள்ளன.

ஒரு இளம் நிறுவனர் பாதை

கணினி அறிவியலில் இளங்கலைப் பட்டப்படிப்பைத் தொடர்ந்த ஹார்வர்ட் பல்கலைக்கழகத்தில் இருந்து வெளியேறிய பிறகு வாங் 2024 இல் OpenAI இல் சேர்ந்தார். அவர் OpenAI இல் இருந்த காலத்தில், AI மாதிரிகள் எவ்வாறு தானியங்கு மற்றும் அறிவியல் கண்டுபிடிப்பை துரிதப்படுத்தலாம் என்பதை ஆய்வு செய்யும் ஆய்வுக் கட்டுரைகளை அவர் இணைந்து எழுதியுள்ளார்.

சொந்தமாக வேலைநிறுத்தம் செய்வதற்கான அவரது நடவடிக்கையானது, கல்லூரியை முடிக்காத இளம் நிறுவனர்களுக்கு, குறிப்பாக முன்னணி AI ஆய்வகங்களில் அனுபவம் உள்ளவர்களுக்கு, முதலீட்டாளர்கள் மீண்டும் வசதியாக இருக்கும் ஒரு பரந்த வடிவத்தை பிரதிபலிக்கிறது. OpenAI, Google DeepMind மற்றும் Anthropic போன்ற நிறுவனங்களில் இருந்து வெளியேறும் திறமை, AI துறையில் ஸ்டார்ட்அப் உருவாக்கத்தின் முக்கிய இயந்திரமாக மாறியுள்ளது.

மருந்து கண்டுபிடிப்பு நிதியின் வெள்ளம்

இதுவரை பகிரங்கமாகத் தொடங்கப்படாத ஒரு நிறுவனத்திற்கான $2 பில்லியன் மதிப்பீடானது, ஆரம்ப கட்டங்களில் கூட, AI மருந்து கண்டுபிடிப்பு தொடக்கங்களுக்கு முதலீட்டாளர்கள் எவ்வளவு தீவிரமாக விலை நிர்ணயம் செய்கிறார்கள் என்பதை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. தர்க்கம் என்னவென்றால், மூலக்கூறுகள் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதைக் கணிக்கும் திறன் கொண்ட AI மாதிரிகள் புதிய மருந்துகளை சந்தைக்குக் கொண்டுவருவதற்கான நேரத்தையும் செலவையும் வியத்தகு முறையில் குறைக்கலாம், இது பாரம்பரியமாக ஒரு தசாப்தத்திற்கும் மேலாக எடுக்கும் மற்றும் ஒரு மருந்துக்கு பில்லியன் டாலர்கள் செலவாகும்.

மருந்துகளை மீண்டும் பயன்படுத்துவதற்கான பொருளாதாரம்

ஏற்கனவே உள்ள மருந்துகளை மீண்டும் பயன்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தும் உத்தியானது ஒரு நடைமுறைக் கணக்கீட்டைப் பிரதிபலிக்கிறது. கண்டுபிடிப்பில் இருந்து சந்தை அங்கீகாரம் வரை ஒரு புதிய மருந்தை உருவாக்குவதற்கு பொதுவாக பத்து முதல் பதினைந்து ஆண்டுகள் ஆகும் மற்றும் ஒரு பில்லியன் டாலர்களுக்கு மேல் செலவாகும், பெரும்பாலான வேட்பாளர்கள் வழியில் தோல்வியடைகிறார்கள். ஏற்கனவே பாதுகாப்பு தடைகளை நீக்கியுள்ள சேர்மங்களுக்கான நம்பிக்கைக்குரிய புதிய பயன்பாடுகளை அடையாளம் காண, பரந்த இரசாயன மற்றும் உயிரியல் தரவுத்தொகுப்புகளை ஆராயக்கூடிய AI மாதிரிகள், அந்த செலவு மற்றும் அபாயத்தின் பெரும்பகுதியைத் தவிர்க்கலாம்.

இந்த அணுகுமுறையைப் பின்பற்றும் ஸ்டார்ட்அப்களும் விரைவாக வருவாயை அடையலாம், ஏனெனில் மறுபயன்பாட்டு மருந்துகள் நெறிப்படுத்தப்பட்ட ஒழுங்குமுறை பாதைகளுக்கு தகுதி பெறலாம். ஒரு வெற்றிகரமான மருந்து மறுபயன்பாடு கூட மகத்தான வருமானத்தை ஈட்டலாம் என்று பந்தயம் கட்டும் நிறுவனங்களுக்கு முதலீட்டாளர்கள் ஏன் பல பில்லியன் டாலர் மதிப்பீட்டை வழங்கத் தயாராக இருக்கிறார்கள் என்பதை விளக்க அந்த பொருளாதார தர்க்கம் உதவுகிறது.

ஆய்வக புறப்பாடுகளின் ஒரு முறை

வாங்கின் தொடக்கமானது அந்த வாக்குறுதியை நிறைவேற்ற முடியுமா என்பதைப் பார்க்க வேண்டும், மேலும் அறிவிக்கப்பட்ட ஒப்பந்தம் இன்னும் மாறக்கூடும். ஆனால், தற்போதைய செயற்கை நுண்ணறிவு வளர்ச்சியில் AI- உந்துதல் மருந்து கண்டுபிடிப்பை அதிக வாய்ப்புள்ள வாய்ப்புகளில் ஒன்றாக துணிகர முதலாளிகள் கருதுகின்றனர், மேலும் போட்டியாளர்கள் வெளிப்படுவதற்கு முன் ஒரு இடத்தைப் பெற பிரீமியம் மதிப்பீடுகளைச் செலுத்தத் தயாராக உள்ளனர்.

பரந்த AI தொழிற்துறைக்கு, OpenAI இலிருந்து வாங் வெளியேறுவது மிகப்பெரிய AI ஆய்வகங்களில் இருந்து தொடர்ச்சியான மூளை வடிகால்களை விளக்குகிறது. OpenAI போன்ற நிறுவனங்களின் வம்சாவளியைக் கொண்ட நிறுவனர்களுக்கு நிதியளிப்பு ஏராளமாக இருப்பதால், சாட்போட்களைத் தாண்டி வேதியியல், உயிரியல் மற்றும் மெட்டீரியல் சயின்ஸ் என விரிவடைந்து வருவதால், இந்த போக்கு துரிதப்படுத்தப்பட்டுள்ளது.

அறிக்கையின்படி சுற்று முடிவடைந்தால், வாங்கின் நிறுவனம் ஒரு சிறிய ஆனால் வேகமாக வளர்ந்து வரும் AI மருந்து கண்டுபிடிப்பு தொடக்கங்களின் குழுவில் சேரும், இது கோடிக்கணக்கான மதிப்பீட்டைக் கட்டளையிடும், இது முதலீட்டாளர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் மருந்துகளின் ஒருங்கிணைப்பை தசாப்தத்தின் வரையறுக்கும் தொழில்நுட்ப சவால்களில் ஒன்றாகக் காண்கிறது.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →