AIに問う · 李彦宏は若い頃、製薬のチャンスを放棄したが、今、AI生命科学の夢をどう実現するのか？**《科创板日报》3月19日付（記者 史士云）** 近日、百度の共同創業者である李彦宏が設立した生命科学人工知能企業・百图生科（BioMap）が秘密裏に香港証券取引所（HKEX）に上場申請を提出したと報じられた。ほかにも、百图生科が中金公司（CICC）、モルガン・スタンレー、UBSと共同で今回の新規株式公開（IPO）を準備しており、調達資金は数億ドルに達すると伝えられている。《科创板日报》は百图生科に対し、香港IPOについて確認を求めたが、記事執筆時点では回答を得られていない。しかし、百图生科の上場準備には早くから兆候があった。昨年6月、同社の最高経営責任者（CEO）である刘维は、今後1年半以内に香港での上場を計画していると公に表明し、香港は初期のテクノロジー企業にとって理想的な上場先だと指摘した。今年1月初めには、百度傘下のAI計算チップ子会社・昆仑芯（Kunlun Chip）も秘密裏に香港株IPOに向けて動き出している。現行の香港証券取引所の規定によると、**IPOの秘密申請制度を採用した企業は、上場審査に合格した後にのみ、招股書をHKEXのウェブサイトに公開し、ロードショーと価格設定の手続きを開始する必要がある。**また、HKEXが最近公表した市場意見募集の提案によると、これまで秘密提出の上場申請は、資格のある二次上場申請者、バイオテクノロジー企業、特定のハイテク企業、または一部の免除対象者に限定されていた。**しかし、現在HKEXはすべての新規申請者に対し、秘密申請を選択できることを推奨している。**▌**生命科学基盤大モデルを既に展開**公開資料によると、百图生科の創立は、李彦宏の生命科学分野への長年の執念に由来する。1990年代にアメリカ滞在中、彼はメルク（Merck）での就職の機会を得たが、「コンピュータによる生命科学の強化」という当時の理念が認められず、最終的に放棄して帰国し、百度を創業した。AI技術の急速な発展に伴い、かつての構想がついに実現の兆しを見せている。2020年8月、李彦宏は元百度ベンチャーキャピタル（VC）CEOの刘维と共同で百图生科を設立し、代表取締役会長に就任。彼らは「AI＋生命科学」に注力し、人工知能の大規模モデルを医薬品開発などの分野に応用することを目指している。百图生科の公式サイトのコアマネジメント紹介では、李彦宏を「世界的な人工知能リーダー兼経験豊富な生命科学愛好家」と定義しており、この位置付けは同社設立の動機を裏付けるものとなっている。注目すべきは、百图生科の副社長が元蚂蚁集团（アントグループ）のAIエンジニアチーム責任者の张晓明（Zhang Xiaoming）であり、最高AI科学者は西湖大学の講席教授・李子青（Li Ziqing）であることだ。彼は世界的に著名なAI専門家で、学術指数は84,000超、2024〜2025年のAI For Science分野の世界学術ランキングで第一位に位置している。西湖大学での研究分野は、AIの基礎理論とAI＋生命科学の交差学科だ。具体的な事業展開として、**百图生科の重点は生命科学の基盤大モデルの研究と応用にあり、自社開発の生命科学基盤大モデルxTrimoは同社の柱技術だ**。これは、2680億パラメータを持つ基盤大モデルで、DNA、RNA、タンパク質、細胞などの生命科学の主要モダリティに対応し、統一された高次元表現とクロスモーダルなモデリング能力を提供し、生物分子、細胞、組織・器官、個体表現型などの異なるレベルの理解と予測を実現している。百图生科側は、一般的な大規模言語モデル（LLM）と異なり、xTrimoは生物学専用のトークナイゼーション方式を採用し、生命分子の「文法構造」を正確に捉えるとともに、超長文のコンテキストモデリング能力を駆使して、タンパク質の構造と機能を決定する長い配列依存関係を解析している。さらに、xTrimoは拡張可能なハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを導入し、共有されたコア知識を維持しつつ、異なるタンパク質ファミリーや種に対して動的に最適なモデルをマッチングさせることができる。百图生科はまた、構造化された科学的推論手法も模索しており、モデルが生物学的論理に沿った経路で「思考」し、高ノイズのデータから信頼できる科学的仮説を段階的に導き出すことを目指している。2022年と2023年にはxTrimo V1、V2をリリースし、2024年にはxTrimo V3を発表、その後も継続的に改良を重ね、現在のxTrimo V4へと進化している。CICの調査コンサルタント・刘宇琪は、《科创板日报》の記者に対し、「xTrimoのような生命科学大モデルは、膨大な生物医学データ（遺伝子配列、タンパク質構造、研究論文、臨床データなど）上で‘事前学習’された‘スーパー生物医学エキスパート脳’と理解でき、強力な汎用理解、推論、生成能力を備えている。**具体的な課題に直面したとき、この‘脳’は学習した複雑な規則を迅速に呼び出し、研究者の発見、予測、設計を支援できる。**この種のモデルの核心的価値は、長期的に存在する‘高コスト、長周期、高複雑性’という三大課題に対応することにある」と述べている。また、刘宇琪は、**生命科学大モデルとAI医薬の関係は「面」と「点」の関係であり、AI医薬は生命科学大モデルの薬物開発における主要な応用シナリオの一つだとも指摘している。**現在、百图生科の主要製品は、xTrimo大モデルを基盤とした湿・乾の閉ループ生命科学発見システム・BioMap OSだ。公式サイトによると、このシステムはすでに60以上のPoC（概念実証）プロジェクトで検証されており、新規標的の発見、抗体開発、革新的医薬品の研究開発など、多くの分野をカバーしている。商業化のパートナーシップにおいては、百图生科はすでに800以上の機関ユーザーと30以上の大手企業顧客にサービスを提供している。以前にはサノフィ（Sanofi）と戦略的提携を結び、AIプラットフォームを用いたバイオ治療薬の発見モジュールを共同開発した。商業的リターンとして、百图生科は1000万ドルの前払い金とモデル開発費を受領し、潜在的取引総額は10億ドル超に上る。また、昨年以降、百图生科は科興制薬（688136.SH）、追光生物、錦欣科技などとも提携を発表している。朴拙资本の執行パートナー・苗天一は、《科创板日报》の記者に対し、「投資の観点から見ると、生命科学大モデルの核心的な壁は単一の要素ではなく、データの閉ループ能力、商業化の実証、プラットフォームエコシステムの構築の三つが総合的に競争力を形成している。パラメータ規模はあくまで基礎能力の指標に過ぎず、**真の長期的な競争優位性は、企業が‘乾湿の閉ループ’を一体化した研究開発体系を構築し、AI計算と実験検証を深く融合させ、高品質なデータの継続的なイテレーションを推進できるかどうかにかかっている**」と述べている。「商業化の実現能力は、技術の価値を実際に転換する鍵であり、企業の持続可能な発展を左右する。百图生科のようなプラットフォーム型企業の最大の強みは、基礎研究から産業応用までの全工程をカバーするエコシステム（例：BioMap OS）を構築している点にあり、統一された基盤モデルアーキテクチャを通じて、標的発見、医薬品開発、細胞機能調節など多様なシナリオに効率的に対応できる。このフルスタックの能力は、単一技術に比べて長期的な競争力を持つ」と苗天一は語った。▌**李彦宏は株主から退出**資金調達の面では、資料によると、百图生科はこれまでに2回の資金調達を完了し、**総額は2億ドル超**。2021年7月には、GGV紀源キャピタルがリードした1億ドル超のシリーズA資金調達を実施し、百度、君聯資本（Legend Capital）、ブルーチップ・ベンチャーズ、真知资本、襄禾资本が追加入札、李彦宏も追加投資を行った。2024年6月には、「香港版タマシキ」と呼ばれる香港投資運用会社・香港投資管理有限公司が、百图生科の新たなラウンド資金調達のリード投資者となった。さらに、《科创板日报》は、昨年9月に百图生科の投資者が変わったことを指摘している。李彦宏、百度の完全子会社・達孜県百瑞翔創業投資管理有限責任公司、北京百望眾合咨询管理中心（有限合伙）、北京百望山咨询管理中心（有限合伙）の2つの百度関連主体がすべて退出し、その代わりに北京百图生科智能科技有限公司が全額出資で支配権を握る形となった。この株式構造の調整は、香港上場に向けた組織の最適化と見なされている。また、今年に入り、百图生科は複数の工商情報の変更も行っており、登録資本金は185.2万元から20億元に大幅増加し、「医学研究と試験開発」の事業範囲には、人体幹細胞や遺伝子診断・治療技術の開発・応用を除く旨が明記された。苗天一は、生命科学基盤大モデルの未来には巨大な想像力があり、**最終的な目標は、全ての生物分子から生命システム全体を貫通する真の統一生命大モデルを構築し、分子、細胞、組織、器官、生命体の多層的なモデル化を実現し、生命の法則を正確に予測・シミュレーションすることだ**と語る。これは空想ではなく、中国科学院が発表した、多種多様な生物の生命基盤大モデル・GeneCompassや、阿里雲（Alibaba Cloud）がリリースした核酸とタンパク質を統一的に表現・学習する生命基盤モデルLucaOneなどが、DNA、RNA、タンパク質などの多モーダルデータの統一表現と学習を試みている。しかし、苗天一は、**上記のビジョンを実現するには多くの課題があると指摘している。高品質で標準化された多層オミクスデータの統合、非ユークリッド幾何学的構造のモデリングや因果推論の突破、そして自主的に制御可能なハードウェアとソフトウェアの連携基盤の構築が必要だ**。刘宇琪も、「現在の複雑な生物システムのモデリング能力は限定的であり、既存のモデルアーキテクチャは複雑な生命システムに完全には適合しない。より生命シーケンスの特性に適したモデルアーキテクチャの探索が必要だ。また、生命科学とAIの交差分野での人材不足も深刻で、生命科学の専門知識とAIモデリング能力を兼ね備えた複合人材が極端に不足している」と述べている。
李彦宏が率いるAI製薬会社が香港株式上場を目指して突き進む
AIに問う · 李彦宏は若い頃、製薬のチャンスを放棄したが、今、AI生命科学の夢をどう実現するのか？
《科创板日报》3月19日付（記者 史士云） 近日、百度の共同創業者である李彦宏が設立した生命科学人工知能企業・百图生科（BioMap）が秘密裏に香港証券取引所（HKEX）に上場申請を提出したと報じられた。ほかにも、百图生科が中金公司（CICC）、モルガン・スタンレー、UBSと共同で今回の新規株式公開（IPO）を準備しており、調達資金は数億ドルに達すると伝えられている。
《科创板日报》は百图生科に対し、香港IPOについて確認を求めたが、記事執筆時点では回答を得られていない。
しかし、百图生科の上場準備には早くから兆候があった。昨年6月、同社の最高経営責任者（CEO）である刘维は、今後1年半以内に香港での上場を計画していると公に表明し、香港は初期のテクノロジー企業にとって理想的な上場先だと指摘した。
今年1月初めには、百度傘下のAI計算チップ子会社・昆仑芯（Kunlun Chip）も秘密裏に香港株IPOに向けて動き出している。
現行の香港証券取引所の規定によると、IPOの秘密申請制度を採用した企業は、上場審査に合格した後にのみ、招股書をHKEXのウェブサイトに公開し、ロードショーと価格設定の手続きを開始する必要がある。
また、HKEXが最近公表した市場意見募集の提案によると、これまで秘密提出の上場申請は、資格のある二次上場申請者、バイオテクノロジー企業、特定のハイテク企業、または一部の免除対象者に限定されていた。しかし、現在HKEXはすべての新規申請者に対し、秘密申請を選択できることを推奨している。
▌生命科学基盤大モデルを既に展開
公開資料によると、百图生科の創立は、李彦宏の生命科学分野への長年の執念に由来する。1990年代にアメリカ滞在中、彼はメルク（Merck）での就職の機会を得たが、「コンピュータによる生命科学の強化」という当時の理念が認められず、最終的に放棄して帰国し、百度を創業した。
AI技術の急速な発展に伴い、かつての構想がついに実現の兆しを見せている。2020年8月、李彦宏は元百度ベンチャーキャピタル（VC）CEOの刘维と共同で百图生科を設立し、代表取締役会長に就任。彼らは「AI＋生命科学」に注力し、人工知能の大規模モデルを医薬品開発などの分野に応用することを目指している。
百图生科の公式サイトのコアマネジメント紹介では、李彦宏を「世界的な人工知能リーダー兼経験豊富な生命科学愛好家」と定義しており、この位置付けは同社設立の動機を裏付けるものとなっている。
注目すべきは、百图生科の副社長が元蚂蚁集团（アントグループ）のAIエンジニアチーム責任者の张晓明（Zhang Xiaoming）であり、最高AI科学者は西湖大学の講席教授・李子青（Li Ziqing）であることだ。彼は世界的に著名なAI専門家で、学術指数は84,000超、2024〜2025年のAI For Science分野の世界学術ランキングで第一位に位置している。西湖大学での研究分野は、AIの基礎理論とAI＋生命科学の交差学科だ。
具体的な事業展開として、百图生科の重点は生命科学の基盤大モデルの研究と応用にあり、自社開発の生命科学基盤大モデルxTrimoは同社の柱技術だ。これは、2680億パラメータを持つ基盤大モデルで、DNA、RNA、タンパク質、細胞などの生命科学の主要モダリティに対応し、統一された高次元表現とクロスモーダルなモデリング能力を提供し、生物分子、細胞、組織・器官、個体表現型などの異なるレベルの理解と予測を実現している。
百图生科側は、一般的な大規模言語モデル（LLM）と異なり、xTrimoは生物学専用のトークナイゼーション方式を採用し、生命分子の「文法構造」を正確に捉えるとともに、超長文のコンテキストモデリング能力を駆使して、タンパク質の構造と機能を決定する長い配列依存関係を解析している。
さらに、xTrimoは拡張可能なハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを導入し、共有されたコア知識を維持しつつ、異なるタンパク質ファミリーや種に対して動的に最適なモデルをマッチングさせることができる。百图生科はまた、構造化された科学的推論手法も模索しており、モデルが生物学的論理に沿った経路で「思考」し、高ノイズのデータから信頼できる科学的仮説を段階的に導き出すことを目指している。
2022年と2023年にはxTrimo V1、V2をリリースし、2024年にはxTrimo V3を発表、その後も継続的に改良を重ね、現在のxTrimo V4へと進化している。
CICの調査コンサルタント・刘宇琪は、《科创板日报》の記者に対し、「xTrimoのような生命科学大モデルは、膨大な生物医学データ（遺伝子配列、タンパク質構造、研究論文、臨床データなど）上で‘事前学習’された‘スーパー生物医学エキスパート脳’と理解でき、強力な汎用理解、推論、生成能力を備えている。**具体的な課題に直面したとき、この‘脳’は学習した複雑な規則を迅速に呼び出し、研究者の発見、予測、設計を支援できる。**この種のモデルの核心的価値は、長期的に存在する‘高コスト、長周期、高複雑性’という三大課題に対応することにある」と述べている。
また、刘宇琪は、生命科学大モデルとAI医薬の関係は「面」と「点」の関係であり、AI医薬は生命科学大モデルの薬物開発における主要な応用シナリオの一つだとも指摘している。
現在、百图生科の主要製品は、xTrimo大モデルを基盤とした湿・乾の閉ループ生命科学発見システム・BioMap OSだ。公式サイトによると、このシステムはすでに60以上のPoC（概念実証）プロジェクトで検証されており、新規標的の発見、抗体開発、革新的医薬品の研究開発など、多くの分野をカバーしている。
商業化のパートナーシップにおいては、百图生科はすでに800以上の機関ユーザーと30以上の大手企業顧客にサービスを提供している。以前にはサノフィ（Sanofi）と戦略的提携を結び、AIプラットフォームを用いたバイオ治療薬の発見モジュールを共同開発した。商業的リターンとして、百图生科は1000万ドルの前払い金とモデル開発費を受領し、潜在的取引総額は10億ドル超に上る。
また、昨年以降、百图生科は科興制薬（688136.SH）、追光生物、錦欣科技などとも提携を発表している。
朴拙资本の執行パートナー・苗天一は、《科创板日报》の記者に対し、「投資の観点から見ると、生命科学大モデルの核心的な壁は単一の要素ではなく、データの閉ループ能力、商業化の実証、プラットフォームエコシステムの構築の三つが総合的に競争力を形成している。パラメータ規模はあくまで基礎能力の指標に過ぎず、真の長期的な競争優位性は、企業が‘乾湿の閉ループ’を一体化した研究開発体系を構築し、AI計算と実験検証を深く融合させ、高品質なデータの継続的なイテレーションを推進できるかどうかにかかっている」と述べている。
「商業化の実現能力は、技術の価値を実際に転換する鍵であり、企業の持続可能な発展を左右する。百图生科のようなプラットフォーム型企業の最大の強みは、基礎研究から産業応用までの全工程をカバーするエコシステム（例：BioMap OS）を構築している点にあり、統一された基盤モデルアーキテクチャを通じて、標的発見、医薬品開発、細胞機能調節など多様なシナリオに効率的に対応できる。このフルスタックの能力は、単一技術に比べて長期的な競争力を持つ」と苗天一は語った。
▌李彦宏は株主から退出
資金調達の面では、資料によると、百图生科はこれまでに2回の資金調達を完了し、総額は2億ドル超。
2021年7月には、GGV紀源キャピタルがリードした1億ドル超のシリーズA資金調達を実施し、百度、君聯資本（Legend Capital）、ブルーチップ・ベンチャーズ、真知资本、襄禾资本が追加入札、李彦宏も追加投資を行った。
2024年6月には、「香港版タマシキ」と呼ばれる香港投資運用会社・香港投資管理有限公司が、百图生科の新たなラウンド資金調達のリード投資者となった。
さらに、《科创板日报》は、昨年9月に百图生科の投資者が変わったことを指摘している。李彦宏、百度の完全子会社・達孜県百瑞翔創業投資管理有限責任公司、北京百望眾合咨询管理中心（有限合伙）、北京百望山咨询管理中心（有限合伙）の2つの百度関連主体がすべて退出し、その代わりに北京百图生科智能科技有限公司が全額出資で支配権を握る形となった。この株式構造の調整は、香港上場に向けた組織の最適化と見なされている。
また、今年に入り、百图生科は複数の工商情報の変更も行っており、登録資本金は185.2万元から20億元に大幅増加し、「医学研究と試験開発」の事業範囲には、人体幹細胞や遺伝子診断・治療技術の開発・応用を除く旨が明記された。
苗天一は、生命科学基盤大モデルの未来には巨大な想像力があり、最終的な目標は、全ての生物分子から生命システム全体を貫通する真の統一生命大モデルを構築し、分子、細胞、組織、器官、生命体の多層的なモデル化を実現し、生命の法則を正確に予測・シミュレーションすることだと語る。
これは空想ではなく、中国科学院が発表した、多種多様な生物の生命基盤大モデル・GeneCompassや、阿里雲（Alibaba Cloud）がリリースした核酸とタンパク質を統一的に表現・学習する生命基盤モデルLucaOneなどが、DNA、RNA、タンパク質などの多モーダルデータの統一表現と学習を試みている。
しかし、苗天一は、上記のビジョンを実現するには多くの課題があると指摘している。高品質で標準化された多層オミクスデータの統合、非ユークリッド幾何学的構造のモデリングや因果推論の突破、そして自主的に制御可能なハードウェアとソフトウェアの連携基盤の構築が必要だ。
刘宇琪も、「現在の複雑な生物システムのモデリング能力は限定的であり、既存のモデルアーキテクチャは複雑な生命システムに完全には適合しない。より生命シーケンスの特性に適したモデルアーキテクチャの探索が必要だ。また、生命科学とAIの交差分野での人材不足も深刻で、生命科学の専門知識とAIモデリング能力を兼ね備えた複合人材が極端に不足している」と述べている。