Annie Lamont

Molly O’Shea 表示，在观察 AI 10 年、眼看它几乎没有带来更多候选药物或疗法之后，她如今认为 AI 已从试验阶段跨入能够对医疗产生可量化影响的阶段。 “一切在过去两年都变了”，推动力来自生物和化学模型、实验室机器人以及模拟技术，它们有望提高这个最昂贵、失败率最高的产品开发行业的成功率。

Devoted Health 是 O’Shea 最有力的证明：AI 放大的是来之不易的运营护城河，而非取代它。 公司花了10年取得各州牌照、建立医疗服务提供者网络、分销体系和初级医疗基础设施；过去一年，公司规模扩大至3倍，运营费用减半，EBITDA 大幅提升。她的判断少见地绝对：这“可能是当今全球医疗领域最好的 AI 案例”。

医疗行业的第一笔 AI 红利应当来自增强，而大部分价值会无形地落到患者身上。 行政工作占医疗成本的25-30%，而 O’Shea 表示，约30%的放射科影像存在误读；AI 可以在不取代医生的情况下，同时减轻这两项负担。患者可能永远不会把功劳归于 AI，但当医生不再背对患者打字、漏掉的影像异常变少时，他们应该能感受到变化。

O’Shea 将中美生命科学竞赛定义为一项存亡攸关的产业风险，而非例行的竞争周期。 她表示，如今制药公司外部研究经费约50%流向中国，而这在5年前还没有发生；中国高校的专利产出可能已经追平甚至超过美国高校。她的应对方案包括加大 AI 投资、强化大学科研，以及“彻底重组 FDA 和相关流程”。

AI 提升了对创始人质量的要求，但并未同等程度地降低对工程师的需求。 O’Shea 寻找的是技术上通透、以产品为导向、能够调整方向、谦逊地招募人才并理解分销的创业者；最优秀的人能“在5分钟内建立信心”。她至今仍牢记的职业教训直截了当：“你对创业者的门槛还不够高。”

在 O’Shea 看来，如今 AI 估值膨胀中只有约10%有基本面支撑。 少数公司可以覆盖横跨软件和服务的巨大市场，但许多估值100亿美元或200亿美元的细分企业，最终可能只值10亿美元或20亿美元，并按 EBITDA 估值出售。“全世界只有10%的公司值得这样的估值，90%都不值得。”

Oak 正将异常灵活的资本与公司创建结合起来，投向 AI 能够执行而不只是分析的市场。 其基金规模从5亿美元增至20亿美元，单笔支票规模从100万美元到1亿美元不等，一只基金的20-40%可以投向早期项目。Augur 在成立时获得1亿美元，用于打造供应链智能体；Halluminate 的金融模拟环境则在6个月内“从0到100”。

🔗 原始收听与视频来源： Annie Lamont：管理140亿美元资产、70+次退出、15次IPO、7次登上 Midas 榜单的投资人