# Исследователь OpenAI в 22 года запускает AI-стартап за $2 млрд — инвесторы дают $200 млн на поиск лекарств
Каноническая страница: https://plainews.ru/posts/openai-miles-wang-ai-drug-discovery-2b-valuation
Опубликовано: 2026-07-15T11:01:00.215Z

Майлс Ванг два года проработал в OpenAI, бросил Гарвард — и теперь собирает $200 млн на поиск новых применений старых лекарств с помощью ИИ.
Майлс Ванг, исследователь OpenAI, который занимался применением ИИ для ускорения научных открытий, уходит из компании, чтобы основать собственный стартап в области drug discovery. По данным TechCrunch, Ванг ведёт переговоры о привлечении $200 млн при оценке в $2 млрд — фонд Lightspeed может возглавить раунд. Несколько коллег Ванга из OpenAI планируют присоединиться к новому проекту.

## Кто такой Майлс Ванг и почему он интересен инвесторам

Ванг пришёл в OpenAI в 2024 году, бросив бакалавриат по computer science в Гарварде. За два года он успел соавторствовать несколько исследовательских работ — в частности, оценивал, как AI-модели могут автоматизировать и ускорять научные открытия в биологии.

Такой резюме не выглядит особенно впечатляющим для оценки в $2 млрд, но венчурный рынок 2026 года снова комфортно делает ставки на молодых основателей без диплома. Важнее опыт работы с frontier-моделями и понимание, где AI реально применима в life sciences, а не только в демках.

Ванг оспорил цифры TechCrunch (и оценку, и сумму раунда), но не назвал корректные. Lightspeed на запрос комментария не ответил. Переговоры продолжаются, детали могут измениться.

## На чём будет зарабатывать стартап Ванга

Согласно источникам TechCrunch, новая компания может сосредоточиться на AI-моделях, которые ищут новые применения для уже одобренных FDA препаратов — включая те, что провалились в клинических испытаниях по первоначальному показанию.

Это называется drug repurposing, и экономика здесь привлекательнее, чем у разработки молекулы с нуля. Препарат уже прошёл проверку на безопасность, часть доклинических данных есть — значит, путь к выручке короче на несколько лет и на сотни миллионов долларов затрат.

Пример из реальной практики: силденафил разрабатывался как лекарство от стенокардии, но нашёл применение при эректильной дисфункции (Виагра). Метформин, изначально противомалярийное средство, стал основным препаратом при диабете второго типа. AI-модели могут автоматизировать поиск таких связей, анализируя молекулярные взаимодействия, биомаркеры и данные клинических испытаний в масштабе, недоступном человеку.

## Почему инвесторы вкладывают миллиарды в AI для фармы прямо сейчас

Стартап Ванга — не единственный крупный раунд в drug discovery за последние дни. 14 июля Chai Discovery (двухлетний стартап, разрабатывающий AI-модели для предсказания молекулярных взаимодействий) объявила о привлечении $400 млн при оценке $3,8 млрд. Сооснователь Джош Мейер тоже работал исследователем в OpenAI.

В мае Google DeepMind спинаут Isomorphic Labs, который также занимается AI-моделями для drug discovery, закрыл серию B на $2,1 млрд.

Паттерн очевиден: венчурный капитал массово движется в bio AI. Причины — технические и экономические. Трансформеры и диффузионные модели за последние три года научились предсказывать структуру белков (AlphaFold 2, ESMFold), генерировать молекулы с нужными свойствами, оценивать токсичность и связывание с мишенями. Эти задачи раньше требовали месяцев лабораторных экспериментов — теперь решаются в облаке за часы.

С экономической стороны: разработка нового препарата стоит $1-2 млрд и занимает 10-15 лет. Если AI сократит время хотя бы до 7-8 лет и уберёт половину провалов на ранних стадиях, ROI фармкомпаний взлетит. Инвесторы ставят на тех, кто сможет продать эту экономию Big Pharma в виде платформы или партнёрства.

## Где это может сломаться

Оценка в $2 млрд для команды без shipped product — это ставка на потенциал, а не на метрики. Если модели Ванга не покажут статистически значимое улучшение hit rate в первые 12-18 месяцев, следующий раунд будет сложным.

Drug repurposing звучит быстрее, чем de novo drug design, но клинические испытания для нового показания всё равно нужны (фаза II-III). Это годы и десятки миллионов долларов. AI ускоряет гипотезу, но не регуляторику.

Конкуренция жёсткая. Кроме Chai Discovery и Isomorphic Labs, в нише работают Recursion Pharmaceuticals (публичная, market cap ~$2 млрд), Insitro (привлекла $643 млн), Insilico Medicine и десятки других. Дифференциация будет не в «мы используем AI», а в специфике моделей, датасетов и партнёрствах с фармой.

## Что дальше

Если раунд закроется на озвученных условиях, Ванг станет одним из самых молодых основателей unicorn-стартапов в bio AI. Учитывая, что он два года назад был студентом, это показательная история о том, как быстро опыт работы в frontier lab (OpenAI, DeepMind, Anthropic) конвертируется в капитал.

Для индустрии это ещё один сигнал: AI-нативные исследователи больше не строят карьеру в корпорациях — они выходят на рынок с собственными платформами. Для фармы это означает, что доступ к лучшим AI-моделям в ближайшие годы будет через партнёрства со стартапами, а не через in-house R&D.

## Источники

- TechCrunch: OpenAI researcher Miles Wang in talks to launch AI drug discovery startup valued at $2B