Thrive Capital 的 Nworah Ayogu 博士谈 Neuralink 为何比 SpaceX 更有趣

摘要

• Thrive 的医疗投资论点是，AI 将重塑整个价值链，而不仅仅是加速分子设计。 更好的结合预测只会把瓶颈推向生物验证、临床试验、制造和商业化；Nworah Ayogu 的概括是：“我们的问题并没有变小，手里的工具变大了。”

• 药物发现的关键约束，正从生成候选分子转向预测它们在人类体内究竟会做什么。 分子必须结合目标、产生预期效果，同时避免毒性；但生物学缺少编程那种即时验证闭环——Ayogu 开玩笑说：“我们已经在小鼠身上治愈癌症50次了”，而在人类身上取得成功仍难得多。Molly 转述 Max 提出的5年“疯狂目标”：成功率达到88%-90%；Ayogu 表示，即便把成功率从约5%提升至60%，并把10年流程压缩到4年，也会彻底改变企业愿意推进哪些项目。

• Neuralink 体现了 Thrive 对“二语型”公司的偏好：同时具备世界级科学能力和世界级工程能力。 Ayogu 估计，公司拥有超过1,000根微型植入线、专用手术机器人、神经外科医生、放射科、 电池团队和内部病理实验室，目标是帮助患者恢复电脑控制、机械运动或语言能力。他有意挑衅式地判断：“Neuralink 是一家比 SpaceX 更有意思的公司。大脑比太空更浩瀚。”

• 美国医疗每年规模已达5万亿美元，访谈预计到本十年末将升至9万亿美元，但结果账本却令人难堪。 Ayogu 称，该行业提供美国20%的就业岗位，规模相当于联邦预算最大支出项目、是国防支出的6倍；然而过去10年大约40万亿美元的支出，并没有改变美国人的预期寿命。“花了40万亿美元，却毫无变化”，这是他的控诉，也是那些能够证明硬结果、而不只是增加工作流的公司的机会所在。

• AI 原生临床产品的采用速度，已经超过传统医疗IT曾经达到的水平。 Ayogu 表示，OpenEvidence 仅用3年就覆盖了三分之二的美国医生，而 Epic 花了约40年，覆盖率仍不到一半；节目开场另引述公司数据称覆盖率约为40%。更广泛的结论是，医生并不排斥技术，他们排斥的是“被迫使用的糟糕技术”。

• Cadence 是组合中最清晰的证据，证明 AI 加人类医疗可以同时改善结果和经济性。 在约7,000个医疗点、超过100,000名受监测患者中，Ayogu 提到住院率下降25%、血压得到控制的患者增加80%以上、A1C 下降近1个百分点，并为 Medicare 每周节省250万美元。据称，其处方代理通过学习医生的执业模式、而非试图取代医生，实现了98%的处方一致率。

• OpenAI 可能已经成为全球最大的医疗服务入口之一。 Ayogu 称，每周有3亿人向 ChatGPT 提出健康问题，并将医疗称为面向大众市场的“王牌用例”：“对硅谷来说是编程；对美国其他地方来说，是医疗。” 对投资而言，下游影响在于放大医疗供给能力——更好的分诊、更短的专科排队时间，最终是“10倍护士”，而不只是又一个10倍工程师。

精读

1. AI 正在推动医疗价值链上的每个瓶颈迁移

• 从第一笔投资 Oscar 开始，医疗就写入 Thrive 的基因；O’Shea 将公司描述为已经完成14个医疗孵化项目。Ayogu 认为，当前正出现一次异常广泛的科学跃迁：AI 驱动的药物发现、个体化治疗，以及硬件与生物学的融合正在同时到来。正如 AI 基础设施需要算力、内存和能源一样，这些影响也将从发现一路传导至开发、试验、制造、商业化和医疗交付。

• N-of-1 医疗是这一转变最鲜明的体现：治疗方案越来越可以为单个患者量身设计，而这类患者过去可能无药可治。在硬件前沿，Neuralink 和 Fortell 等公司正在攻克传统医疗经常无法解决的生活质量损失——Ayogu 称之为“几乎具有圣经般的尺度：瘫痪者可以行走，失语者可以发声”。

• 他的运营原则是提前判断成功会制造出的下一道约束。发现速度更快、试验速度不变，只会把瓶颈挪到别处；如果药物从每10年出现一次变成每3或4年出现一次，制造能力也会被压垮，除非产能、临床流程和商业化同步重构。

2. 药物发现仍缺少软件式验证闭环

• AI 越来越能够提出一个可以结合目标的分子，但这只是风险的第一层。研究人员还必须判断，改变该目标是否会产生预期的生物学效果、分子的三维形状如何变化，以及脱靶效应是否会引发恶心、心率升高、肝毒性或其他伤害。

• 它与编程和数学最根本的区别在于验证：“我知道我的代码能不能编译。”结合能力可以直接测试，但治疗效果可能需要经过细胞、动物，最终进入人体；每一层都更慢，而且都只是下一层的不完美代理。

• Ayogu 保留了这个令行业自谦的笑话：“如果你想治愈癌症，最好的办法是当一只小鼠。”在研究人员生成足够丰富的实验和临床数据之前，模型无法可靠预测人类结果，因此数据生产既是验证功能，也正在成为独立的训练基础设施。

• 这改变了竞争前沿。候选分子的生成能力可能持续提升，但更有价值的系统，或许是能够打通预测、实验、人类证据和模型再训练之间闭环的系统。

3. Isomorphic Labs 瞄准的是完整的开发体系

• O’Shea 转述 Max 提出的5年“疯狂目标”：在当前成功率约为10%以下、失败率超过90%、耗时10-15年且成本以十亿美元计的流程中，实现约88%-90%的成功率。Ayogu 则压低了终点预期：即使把成功率从约5%提升至60%，也会“彻底改变”企业愿意推进哪些项目。

• 他为 Isomorphic 辩护时称，AlphaFold 只是第一步，而不是全部计划。他表示，团队自 AlphaFold 于2018年发布以来，就一直在思考蛋白质折叠之外的事情，目标是同时改善分子设计、体外细胞实验、体内动物测试和临床预测，把约10年的旅程压缩到4年左右。

• 这家公司也符合 Thrive 偏好的“二语型”企业范式：达到 DeepMind、Anthropic 和 OpenAI 标准的 AI 研究人员，与媲美 Lilly、Pfizer、Broad Institute 或 Wyss Institute 的化学家和生物学家并肩工作。“ISO way”不是让不同学科各自优秀，而是让它们持续交叉沟通。

• 试验和制造仍然不可能由任何模型单方面控制。Ayogu 认可 ARPA-H 正在考虑临床流程效率，并认为社会和政府机构必须重新设计一期至三期临床试验；否则，临床前加速只会把更多资产堆到一个没有变化的临床瓶颈上。

4. Neuralink 垂直整合所有对使命至关重要的环节

• Neuralink 最初的患者包括 ALS、瘫痪或创伤性损伤患者，他们失去了四肢活动能力，很多人仍处于30多岁或40多岁。其植入物让用户能够通过意念控制电脑和机械臂；另一项试验则把设备植入语言中枢，也就是言语运动皮层，使无法说话的人能够产生语言。

• 其工程栈异常广泛。Ayogu 估计，超过1,000根微型线缆负责读取神经元活动；它们的尺寸和所需精度迫使 Neuralink 自行建造植入机器人。这项成果足以支撑另一家公司的全部业务，但在 Neuralink 这里只是一个垂直环节。

• 临床能力同样被整合在内部：执业神经外科医生共同开发手术流程，放射科支持脑部影像，电池专家让设备能够全天使用，内部病理实验室则研究潜在的脑部影响。大多数机构会外包病理，Neuralink 把它纳入内部，因为安全数据是“使命关键”。

• Ayogu 将其招聘能力归因于一个有吸引力的领导者、具有传染力的热情，以及“N of 1”的人希望和其他“N of 1”的人一起工作。他的热辣判断由底层载体本身推导而来：“Neuralink 是一家比 SpaceX 更有意思的公司。大脑比太空更浩瀚。”在他的框架中，大脑仍然是比 NVIDIA 历来制造的每一块芯片都更高效的算力引擎。

5. Fortell 将听觉视为选择性认知，而不是单纯放大音量

• Ayogu 称，全球有15亿人受到听力损失影响，患痴呆的可能性增加三分之一；在他的表述中，听力损失是最重要的可干预痴呆风险因素。其机制可能同时包括感官输入减少，以及餐厅、街道和对话变得令人疲惫后引发的社交隔离。

• 传统助听器会把所有声音一起放大，但自然听觉依赖大脑压制无关噪声。Fortell 则识别不同类型的声音并进行选择性调节；创始人 Matt DeJong 将这一方法与疫情期间为 Zoom 开发的噪声处理技术联系起来。

• 要实现这种体验，需要一枚具备快速推理能力、全天续航和足够小尺寸的定制芯片。据称，DeJong 的团队成功流片了第一枚 TSMC 芯片；Ayogu 称这是极其困难的成果。此前，创始人已投入约15年持续钻研，并花了约5年全职打造公司。

• 产品需求成为验证：公开测试用户 Steve Martin 和 Henry Kravis 都把它推荐给朋友，另一名测试者拒绝归还设备——“除非我死了。”一名第三方助听器评估师此前在5分制中给出的最高分是4.5分，却据称给了 Fortell 6分：“他们真的把评分标准都打破了。”

6. 万亿美元级医疗公司将拥有更大的业务表面积

• Ayogu 的宏观判断非常直接：“如果你真的相信 AGI……就应该真正做多医疗。”在机器能力更强的世界里，人们仍会在更多时间、更高质量的时间和娱乐上投入个人及社会资源；无论技术处于哪个时代，对身体、心智和灵魂的照护都不会消失。

• 科学产品已经能够支撑巨型企业。他称，Keytruda 在2025年的收入超过所有主要大型药企的收入总和，并以这款免疫检查点抑制剂说明，一种药物可以随着研究人员发现更多适应症和联合疗法而持续扩张。

• Lilly 的 GLP-1 成功提供了运营模板。Novo 更早进入市场，但供应短缺限制了品类；Lilly 大约提前1年实现供货，押注制造能力，并通过 LillyDirect 处理商业化和医疗交付，而不是把科学视为唯一竞争层。

• AI 让更广泛的抱负变得可行：生物科技公司可以把科学与制造或医疗交付结合起来，获得更大的可服务市场和更强的防御性。Ayogu 说：“我们的难题并没有变小，手里的工具变大了。”

7. 医疗体系的规模，与其延长生命的失败相匹配

• 美国医疗支出目前约为每年5万亿美元；按 Ayogu 的数据，到本十年末预计将达到9万亿美元。该行业雇佣美国20%的劳动人口，未来可能占新增就业岗位的30%，同时也是联邦预算最大的支出项目，规模为国防支出的6倍。

• 如果结果能够匹配规模，这种投入或许可以被辩护。Ayogu 表示，如果每个人都能活到100岁，他会乐意再花1万亿美元；但美国人获得的结果却处于发达国家较弱水平：预期寿命约为80岁。1900年至1950年间，预期寿命从约50岁升至70岁，之后又增加了约10年，主要归功于心血管疾病治疗进展。

• 第一次跃升来自卫生设施、清洁饮水、婴儿死亡率下降、抗生素和疫苗；后一次跃升来自吸烟率下降、他汀类药物和血压控制。相比之下，过去10年花费的约40万亿美元“连预期寿命的一英寸都没有推动”。

• 总量数据还掩盖了悬殊的不平等：Ayogu 对比称，夏威夷的预期寿命约为80岁，西弗吉尼亚州则为72岁；最富有和最贫穷的1%男性之间，预期寿命相差约15年。癌症死亡率下降，又被药物过量等因素抵消——同一个体系内部上演着“两个城市的故事”。

8. 个体化疗法迫使社会明确讨论生命的价格

• Merck-Moderna 癌症疫苗体现了 Ayogu 所描述的个体化肿瘤治疗：取出并测序每名患者独特的肿瘤，针对其特定表达谱和基因组设计 mRNA 疫苗，再加入 Keytruda，增强免疫系统对微小残留病灶的识别和记忆。

• 他引用了一项三期试验结果：5年内癌症复发率降低50%。其投资意义既在科学，也在基础设施：定制化治疗可以形成持久的免疫监视，但测序、生产、交付和支付都必须逐个患者完成。

• “Baby KJ”是更极端的案例。面对一种罕见的遗传性氨处理障碍，超过一半患病婴儿会死亡，肝移植是主要替代方案；据称，Penn 团队在6个月内完成诊断、设计和制造定制基因编辑疗法，并在孩子7个月大时完成治疗。

• 这个孩子现在2岁，会走路也会说话，但这项单人疗法的成本约为150万美元。Ayogu 的回答在道德上是肯定的——“提高我的税，其他地方削减一些”——但他也承认这带来了系统层面的难题：每一次移植、每一种癌症药物和每一项基因疗法，都在令人不适却无法回避地追问：“一条生命的价格是多少？”

9. Ayogu 的职业经历塑造了 Thrive 的医疗投资打法

• Ayogu 将自己的职业概括为在“把好东西做大”和“把大东西做好”之间交替。他先学习神经生物学与卫生政策，之后接受医学和商学训练，加入 Cityblock Health 创始团队，为高成本、高需求人群扩大整合式医疗、行为健康和社会服务。

• 在 Amazon，他的团队从公司的原生优势——物流——入手。PillPack 后来成为 Amazon Pharmacy，利用把药物从药房送到家庭的能力；当客户开始信任 Amazon 处理药品后，Amazon Clinic 又测试他们是否会把低复杂度、交易型医疗交给 Amazon。

• One Medical 将这条路径从交易型医疗延伸至关系型医疗，形成了他所称的 Amazon Health。加入 Thrive 约2年半后接受这次访谈，他看中的是公司的医疗履历、大规模 AI 押注，以及把临床经验与公司建设视角结合起来的机会。

10. 临床医生的采用，揭示了被强加的软件与受欢迎的软件之间的差别

• AI 的部署一直跟随资金和工作流：收入周期工具在后台快速普及，因为它们能够改善回款；语音代理正在前台进入排班和提醒；抄录工具与临床参考产品则开始渗透诊室。

• OpenEvidence 打破了医生把医疗IT当作“抱子甘蓝”的惯常模式。Ayogu 最初听住院医师同事自发夸赞它，亲自试用后认出这是一个 N-of-1 产品；真正的教训是，医生拥有 iPhone 和 Mac，从来不讨厌技术，他们讨厌的只是“被迫使用的糟糕技术”。

• Ayogu 称，OpenEvidence 3年内覆盖了三分之二的美国医生，而 Epic 花了约40年，覆盖率仍低于50%。O’Shea 在节目开场另引述公司数据称覆盖率约为40%；这份访谈记录没有解决两者之间的差异。无论采用哪个数字，结论都是一样的：在一个历来难以推动的群体中，自下而上的采用速度非常快。

11. Cadence 让连续医疗的经济价值可以被量化

• Cadence 将血压计和体重秤寄给慢性病患者，把连续信号与 AI 和人工升级处理结合起来，再将结果接入医疗系统的 EHR。它在现有医疗体系内部运作，而不是另起炉灶，覆盖约7,000个医疗点，监测超过100,000名患者。

• 其模式解决了一个简单的不匹配：即便按每年4小时的充足医生接诊时间计算，当疾病在其他时间发生变化时，患者仍有超过8,000小时处于无人观察状态。因此，心衰患者体重上升或血压异常读数出现后，可以立即触发干预，而不是等到下一次预约。

• Ayogu 引用了硬结果：住院率下降25%、血压控制率提升80%以上、A1C 下降接近1个百分点，以及 Medicare 每周节省250万美元。他称，这些结果已经发表在《新英格兰医学杂志》、Journal of Cardiology 和 Mayo 的会议论文集中。衡量指标是住院、中风、糖尿病和成本，而不只是患者满意度改善。

• 据称，其代理与处方医生达到98%的一致率，并将成功联系患者的比例提高70%。关键在于机制：AI 可以结合既往病历解读一个信号，并在患者仍拿着设备测量时打电话，而不是等他们去玩 bingo、逛 Trader Joe’s 或陪伴孙辈之后才联系。

12. OpenAI 可能重构医疗需求，传统巨头正竞相应对

• Ayogu 回忆，他曾用尚未发布的 o1 推理模型测试《新英格兰医学杂志》病例：在他的非正式测试中，他和能力很强的医生同事可能只能答对10题中的2题，而模型10题全对。医疗系统负责人最初认为他关于模型诊断能力的说法是“异端邪说”，直到现场演示改变了房间里的气氛；一名此前持怀疑态度的生物科技 CEO 随后宣布将投入数十亿美元发展 AI。

• 他现在称 OpenAI 是全球最大的医疗服务提供者之一，因为据称每周有3亿人向 ChatGPT 提出健康问题。OpenAI 与 Boston Children’s 及 Harvard hospitals 的合作，将这项技术应用于约300个未解决的儿科病例，并为其中约20例给出了新的诊断。

• 更好的自助服务和分诊，可以把稀缺的专科医生资源重新导向只有他们能完成的工作。Ayogu 推论，如果骨科医生不再把一半时间花在非手术病例上，洛杉矶的等待时间可能从3或4个月缩短至约1个月，同时医生做更多手术，患者也能更快获得服务。

• 与此同时，传统巨头不会继续“措手不及”，而是会自建或收购：Lilly 与 NVIDIA 成立 Tune Labs，Oracle 正在行动，McKesson 已收购大型肿瘤医疗服务商。Molly 提供了 Oscar 的复苏数据：股价从2022年12月高点下跌95%，后来回到 IPO 价格之上，并实现约100%的同比增长；Ayogu 则认为，公司十年前构建的现代化理赔技术栈，使其能够更快适应 AI 时代。最终优先级属于整个国家：“我们更需要一个10倍护士，而不是一个10倍工程师。”