Виджей Панде ушёл из a16z: теперь около пяти ставок в год

Виджей Панде до того, как стать инвестором, был профессором химии Стэнфорда и получил известность за проект Folding@home, распределённые вычисления, превратившие миллионы домашних компьютеров в суперкомпьютер для исследований болезней. Около двенадцати лет назад Марк Андриссен и Бен Горовиц, чья фирма первые пять лет намеренно избегала здравоохранения и наук о жизни, решили всё же сделать ставку на эту категорию и передали Панде управление соответствующим направлением в a16z. За следующее десятилетие с лишним он вырастил эту практику до почти $4 млрд под управлением.

В июне 2025 года Панде неожиданно ушёл из a16z, чтобы вместе с давним инвестором Заком Вернером основать намного меньшую фирму, VZVC. По словам Панде, название образовано от имён основателей, а Вернер в нём, «буква Z»; сам он чаще называет фирму сокращённо VZ. Новый фонд построен вокруг горстки концентрированных ставок в год вместо десятков: как говорит Панде, вместо «30 ставок в год» у VZVC получается «наверное, пять», совсем немного вложений, очень сконцентрированно. Инвестиционная команда фирмы, это только он и Вернер: нанимать ассоциатов сначала планировали, но необходимость в этом отпала именно благодаря ИИ-агентам, которых фирма построила для собственной операционной работы.

Последние годы Панде в основном сосредоточен на двух направлениях, ИИ для организации медицинской помощи (этим он много занимался и в a16z) и ИИ для клинических испытаний. Он говорит, что связан с Genesis Therapeutics, выросшей из его лаборатории в Стэнфорде, и с Insitro, компанией по разработке лекарств, которую основала его бывшая коллега по Стэнфорду Дафна Коллер. Ещё Панде «инкубирует» компанию с основателем, которого знает 20 лет, имя которого в интервью не называется. При выборе основателей для него важнее всего доверие и готовность держать слово, а не только техническая гениальность: он рассчитывает на отношения на 5, 10 с лишним лет, в идеале включая следующую компанию того же основателя, и предпочитает тех, кто мыслит категориями совместного выигрыша, а не победы над другими. Ориентирами он называет Антонио Грасиаса из фонда Valor, который применяет концентрированный подход уже 20 лет и известен, в частности, сделкой со SpaceX, и подход фонда Thrive с его более сфокусированным портфелем, оба, по словам Панде, стали для него настоящим источником вдохновения; собственный опыт a16z он тоже называет частью своей ДНК. Отдельно он признаёт: только со временем он осознал, что как бы ни была соблазнительна крутая технология, всё в итоге сводится к выходу на рынок, и советует основателям, особенно выходцам из науки, направлять свой талант именно на эту часть, потому что она не проще, а часто сложнее самой технологии.

В интервью Панде объясняет, почему считает, что биология переходит от «науки открытий» к инженерной дисциплине: ИИ и машинное обучение, по его словам, помогают разбираться в сложных системах, подбирать мишени для лекарств при конкретных болезнях, создавать сами лекарства и участвовать в клинических испытаниях, которые остаются самой дорогой частью процесса. Стоимость и сроки выхода на клинические испытания сокращаются благодаря ИИ, но испытание всё равно может стоить сотни миллионов долларов, а вероятность того, что лекарство успешно пройдёт путь от первого клинического испытания до конца третьего, всего 20% (то есть 8 из 10 проваливаются). Причина провалов, говорит Панде, как правило не в ошибках биологов, а в том, что эксперименты ставились на моделях животных, например мышах, а такие модели плохо предсказывают реакцию человека; ИИ-модель не будет идеальной, но, по его словам, окажется намного лучше любой модели на животных.

Дальше Панде говорит о прецизионной медицине: показатели анализов крови, по его мнению, нужно сравнивать не со средними по популяции, а с нормой для конкретного человека, «странно это именно для тебя или нет». Отдельная тема, данные: в отличие от текста, на котором обучают языковые модели, биологические данные нельзя массово собрать из интернета, поэтому почти каждая компания строит собственный закрытый набор данных, и знания одной модели, по его словам, нельзя «дистиллировать» в другую. При этом Панде ожидает, что по мере появления более общих «атласов» биологических данных, по сути, фундаментальных моделей, в биологии повторится история открытых языковых моделей: как открытые LLM (большие языковые модели) уже показали себя не хуже корпоративных, модели с открытым исходным кодом в биологии, по его прогнозу, со временем получат широкое влияние.

На вопрос, что сейчас переоценено в ИИ и биотехе, Панде отвечает, что ИИ действительно способен находить закономерности, недоступные людям, но проблема начинается там, где звучит тезис, будто ИИ «магически» вылечит вообще всё. По его словам, сомнения тут не в самом ИИ, а в данных: языковые модели работают, потому что для них есть огромный массив данных для обучения, а там, где данных просто нет, ИИ не решает проблему «магическим» образом. Он также вспоминает, что больше десяти лет назад, когда начал публично говорить об ИИ, машинном обучении и биологии, было много скептиков, твердивших «этого никогда не будет, это никогда не будет полезно», и считает, что видеть, как это сопротивление сошло на нет, очень воодушевляет.

Ключевые факты

Виджей Панде около двенадцати лет назад получил в управление практику здравоохранения a16z от Марка Андриссена и Бена Горовица (первые пять лет их фирма намеренно избегала этой сферы) и вырастил её до почти $4 млрд под управлением; до этого он был профессором химии Стэнфорда, известным проектом Folding@home.
В июне 2025 года Панде покинул a16z и вместе с Заком Вернером основал VZVC, фонд, который делает около пяти концентрированных ставок в год вместо десятков, обходится без ассоциатов и вместо них полагается на ИИ-агентов, построенных самой фирмой.
По словам Панде, вероятность того, что лекарство успешно пройдёт путь от первого клинического испытания до конца третьего, всего 20% (8 из 10 проваливаются), а само испытание может стоить сотни миллионов долларов; главная причина провалов, не ошибки биологов, а низкая предсказательность моделей на животных для человека.
Панде утверждает: в отличие от текста для языковых моделей, биологические данные нельзя массово собрать из интернета, поэтому почти каждая компания строит собственный закрытый набор данных, но ожидает, что со временем открытые модели в биологии повторят успех открытых языковых моделей против корпоративных.
Среди компаний, с которыми связан Панде, Genesis Therapeutics (выросла из его лаборатории в Стэнфорде) и Insitro Дафны Коллер; он также «инкубирует» компанию с не названным в интервью основателем, которого знает 20 лет, а вдохновляется концентрированным подходом Антонио Грасиаса из Valor и фонда Thrive.

Почему это важно

История показывает нетипичный для венчурного рынка разворот: инвестор, построивший одну из крупнейших практик здравоохранения a16z (почти $4 млрд под управлением), сознательно уходит от модели «много сделок» к модели «около пяти ставок в год», и именно ИИ-агенты, а не сокращение штата, позволяют команде из двух человек обходиться без ассоциатов. Кроме того, Панде, один из немногих инвесторов с многолетним опытом и проверяемыми результатами именно в ИИ-биотехе, поэтому его трезвый взгляд на то, где ИИ реально меняет разработку лекарств, а где упирается в нехватку данных, весит больше, чем типичный маркетинговый оптимизм.

Кому это важно

Материал адресован венчурным инвесторам, которые сравнивают модель концентрированных ставок с классической «широкой» венчурной моделью; основателям биотех- и медтех-стартапов, выбирающим инвестора-партнёра на годы вперёд; небольшим фондам, которые думают о найме ассоциатов и присматриваются к ИИ-агентам как к альтернативе; а также всем, кто следит за реальным, а не рекламным применением ИИ в разработке лекарств.

Как это применить

Панде даёт конкретный ориентир основателям: искать инвестора, с которым можно строить отношения на 5, 10 с лишним лет и работать на совместный выигрыш, а не гнаться за самым горячим раундом, и вкладываться в выход на рынок не меньше, чем в саму технологию, по его собственному опыту, именно здесь выходцы из науки чаще всего недооценивают сложность. Другим небольшим фондам история VZVC даёт прецедент: часть операционных задач, которые обычно закрывают ассоциаты, можно передать построенным внутри фирмы ИИ-агентам. А тем, кто оценивает ИИ-проекты в биотехе, Панде подсказывает два практических фильтра: сравниваются ли показатели с нормой для конкретного человека, а не только со средним по популяции, и есть ли у компании вообще данные для обучения, там, где данных нет, ИИ, по его словам, ничего «магически» не решит.

Можно ли доверять

Это личное интервью, поэтому все цифры и оценки, от суммы под управлением в a16z до «наверное, пяти» ставок в год у VZVC, исходят от самого Панде и нигде в тексте независимо не подтверждены: TechCrunch не приводит ни данных о доходности или выходах практики a16z, ни размера фонда VZVC. Издание прямо указывает, что разговор отредактирован для краткости и ясности, то есть часть контекста могла быть сокращена. Источник, TechCrunch, профильное издание с устоявшейся репутацией в теме стартапов и венчурных инвестиций, но жанр материала, интервью с одной стороной, а не проверяемый фактчекингом отчёт.

Риски и подводные камни

Концентрированная модель по определению повышает риск каждой отдельной ставки: при пяти сделках в год вместо тридцати цена ошибки в одной из них становится намного выше, а у VZVC, основанного только в 2025 году, ещё нет публичной истории результатов. Сам Панде предостерегает от завышенных ожиданий: тезис «ИИ вылечит всё» он считает переоценённым и подчёркивает, что там, где данных просто нет, ИИ не решает проблему «магически», а проблему данных, закрытых внутри каждой отдельной биотех-компании, ни он, ни отрасль пока не решили. Наконец, компанию и основателя, которых Панде «инкубирует», в интервью не называют, так что эту часть его портфеля со стороны проверить нельзя.

«Мы не делаем 30 ставок в год... речь, наверное, о пяти, не так много вложений, очень сконцентрированно.»

— Виджей Панде, сооснователь VZVC, в интервью TechCrunch