VZVC 執行合夥人 Vijay Pande 少數集中投資：撐起 A16z 40 億美元版圖後轉戰 AI 生醫新創
為何重要
對投資人來說，VZVC 的策略轉向代表風險投資在面對高資本門檻與長週期產業（如生醫）時，重新評估「廣撒網 vs 集中賭注」的效率邏輯；而在技術面上，若開源生物基礎模型能成功突破 data moat，將重塑整個 AI 生醫產業的資料獲取壁壘與競爭格局。
前 A16z 矽谷生命科學主管 Vijay Pande 於去年離職後創立 VZVC，放棄每年數十筆的分散式投資模式，轉向每年僅進行極少數「高度集中賭注」且營運高度依賴 AI 的策略。
- 投資轉型：Pande 從曾管理近 40 億美元業務的 A16z 退出，以 VZVC 聯合創辦人身份成立新基金，放棄過去「一年 30 筆賭注」的方式，改為每年聚焦極少數幾筆高集中度投資，且基金組織結構精簡、無 associate。
- AI 應用浪潮：生物科技正在從「發現科學」轉向可工程化的領域，AI 模型相較於動物模型更能準確預測人類反應，不僅加速靶點識別與藥物生產，更有望藉此以資料量壓低原本動輒耗資數億美元且成功率僅約 20% 的臨床試驗成本。
- 生物資料孤島：由於生物資料無法從網路抓取，各家幾乎都建立封閉資料庫且互不流通。Pande 主張未來應發展類似開源 LLM 的趨勢，建立共同的「生物資訊地圖」基礎模型，打破資料鎖定以促進產業進步。