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　　再来看Microsoft。在模型层面，Microsoft并未真正参与前沿模型的竞争。他们训练了一些小型模型，希望能在Windows设备上发挥作用。在应用层面，尽管他们拥有GitHub Copilot——它作为第一个编程助手甚至比ChatGPT还早——但Microsoft在这方面已被远远甩在后面。我们对Microsoft Copilot进行过测试，也与市场人士交流过，不认为它具备与Anthropic的Claude Coworker或OpenAI的ChatGPT及其新发布的更强大的编程应用Codex相匹敌的能力。因此，Microsoft在这方面看起来正在落后。

　　就在最近一周，Microsoft做了一件事：他们宣布推出所谓的Copilot Coworker，实际上只是对Claude Coworker进行简单的white labeling。他们将把整个Microsoft Office套件与之连接起来，使其能够在企业办公环境中原生运行。这显然是一种防御性举措，因为他们看到竞争对手正在领先。因此，他们选择授权同样的技术来试图追赶。我们不知道其中的商业条款，没有公开。但他们确实通过授权相同的技术来试图赶上。效果如何我们将拭目以待。他们需要在产品层面做好执行。

　　否则，正如Brett Winton刚发表的研究所指出的，Microsoft 的生产力应用目前是一个约 1300 亿美元年化规模、低两位数增长的业务。并以低两位数的速度增长。而如果你将OpenAI或Anthropic与之比较，它们目前已有数百亿美元的收入，且同比增长超过100%。按照这种趋势，新一代生产力工具和平台在未来几年内有可能超过Microsoft的Office套件规模。因此，Microsoft 确实需要快速反应并迎头赶上。

　　在我们的投资组合中已经出现多个验证案例。以Twist公司为例，他们正在为生物制药公司生成大型数据集，用于训练其AI模型。在单细胞领域，10X的检测规模不断扩大，可分析数十亿个细胞用于AI建模。Tempus已建立起一个大型数据业务，向生物制药公司销售数据，合同总价值超过10亿美元，而且不仅限于肿瘤领域，也可能扩展到罕见病领域，例如GeneDx正开始将其罕见病数据集商业化。因此，数据生成是一个关键的实证，证明了AI在多组学领域的重要性。

　　同样，GeneDx的商业保险覆盖情况其实还不错，但在新生儿重症监护室（NICU），仅有17个州覆盖疑似罕见病患者的快速全基因组检测。因此，这同样有很大的发展空间。另一个例子是微小残留病检测（MRD），用于检测患者术后癌症复发。这些检测的数量一直在大幅增长，但目前主要仍由Medicare覆盖。商业保险刚开始跟进。因为某些州已经立法规定，商业保险公司必须覆盖Medicare覆盖的诊断性检测。因此，在肿瘤学领域，许多检测项目如果能获得进一步的商业报销，将为相关公司带来更好的定价，这对整个行业将是一个利好。

　　关于罕见病领域，简要地说，越来越多的参与者正在进入这个领域。我们看到贝勒遗传学（Baylor Genetics）从2024年初开始大量投资，Broad Institute也在本周刚刚推出了他们的检测服务。去年夏天，美国儿科学会（American Academy of Pediatricians）认可全外显子组和全基因组测序作为发育迟缓或智力障碍儿童的一线检测选择。因此，我们认为随着普通儿科医生和更多公司开始倡导和实施这种检测，这个市场将会真正起飞，而我们目前仍处于早期阶段。

　　在具体层面上，临床数据发布是关键催化因素。举一个例子，在基因医学领域，Intellia将在今年年中公布其用于治疗遗传性血管性水肿（HAE）的基因编辑疗法的III期数据。我们已经看到先前的数据显示，在长达三年的随访中，97%的患者未出现发作且无需预防性治疗。如果这些数据能够保持，Intellia可能成为首批获得体内基因编辑疗法批准的公司之一。这将有助于进一步降低其他开发单剂量体内基因编辑疗法公司的风险。

　　另一个重要因素是来自FDA的助力，我们预期这将继续。过去一年，监管环境发生了很多变化。如果抛开人事变动的噪音，我们看到FDA传递出的一个一致信息是：临床开发的现代化和简化。到目前为止，我们看到的一些具体体现包括新的框架，例如“合理机制框架”（plausible mechanism framework），这是一种首创的路径，允许针对超罕见疾病的个体化疗法无需传统大规模试验即可获得批准。此外，FDA还在取消“两项关键性试验”的模式，这可能对开发常见疾病药物的公司大有裨益。还有最近刚刚宣布的罕见儿科疾病优先审评券。这些都非常重要，有助于压缩时间线，并带来明确的优势，特别是对于针对疾病根源的基因药物而言。

　　最后一点，关于报销环境，特别是基因疗法方面，这历史上一直是一个悬而未决的问题。我们现在有一个例子：CRISPR疗法CasGevi定价超过 200 万美元最初有很多怀疑，认为它能否真正获得报销，尤其是考虑到超过一半的镰状细胞病患者依赖Medicaid。但我们已经看到，在美国，约90%符合条件的患者现在已经获得了报销。这为潜在的商业化势头奠定了基调。2025年，我们看到患者输注量增长了13倍。这对于更广泛的基因疗法领域来说，是一个有意义的实证。

　　Cathie Wood:我想对Shea和Ovid刚才所说的内容补充一点。我们关注CRISPR Therapeutics，Shea为此做了大量工作，研究其潜力。我必须告诉你们，我非常震惊，它的企业价值约有30亿美元，股权市值接近50亿美元，而且它还持有大量现金。它已经通过治愈镰状细胞病和β地中海贫血产生了收入。在其管线中，还有一个针对坏胆固醇的基因编辑项目——Shea稍后可以谈谈这个——这是一种一次性的体内编辑，针对高危人群。

　　我们谈的是治愈疾病。根据Shea的研究，随着我们走向更常见的疾病（心血管疾病仍是最大的杀手，很多人认为是癌症，但实际上是心血管疾病），这些基因疗法的长期作用将是节省大量目前用于疾病护理、慢性病管理的资金。我们将节省这笔钱。我不确定它占预算的确切比例，但它远超美国医疗保健预算的一半，而美国医疗保健预算本身接近GDP的20%。因此，节省其中近一半的费用，即节省数万亿美元，将具有巨大价值。镰状细胞病和β地中海贫血的治愈疗法定价为220万美元，这本身就是一个证明点，表明保险公司对此没有问题，因为他们知道这将节省患者多年急诊、输血、住院的费用，所以这笔交易非常划算。Shea，你有什么要补充的吗？

　　Shea Wihlborg:是的，我快速补充一点。我想强调，我们正在经历一个非常重要的模式转变。到目前为止，我们确实主要是在罕见病的背景下考虑基因疗法和基因治愈。但随着技术进步，我们现在开始看到多家基因治疗公司的管线中出现了可以真正针对更常见疾病的疗法。这开辟了一个全新的机会，可以治疗更多疾病。我们以CRISPR Therapeutics为例，做了一个心血管疾病的案例研究。在这个案例中，我们预计价格会大幅下降，我们模型测算的价值导向定价为16.5万美元，但其潜在市场总额（TAM）仍然巨大，模型测算为2.8万亿美元。原因在于这是一种非常常见的疾病，而我们仅仅考虑了那些未来最有可能发生严重心血管事件（如心脏病发作）的最高风险患者。

　　我们担心其中一些公司会被收购。我们会坚决反对。我认为这些公司的最大股东也会反对，因为我们已经坚持了很长时间，等待巨大的回报，我们认为它即将到来。很多人知道我们对一些公司的信念，比如CRISPR Therapeutics、Intellia、Beam。我必须说，作为一个投资组合经理，基于我们所有的研究，我的信念是，这个市场领域被完全误解了，定价效率低下，并且正准备迎来显著增长。我很可能会把这个领域作为下一波浪潮，每次有机会向公众发言，我都会重点介绍它们。

　　最重要的是，从链上数据角度看——即直接从区块链提取数据，了解特定时点的供需情况——我们看到市场目前处于比中性更为看多的状态。一方面，当比特币network中亏损的总供应量超过盈利的总供应量时，这通常是一个高信心的信号。我们在今年二月曾短暂地跨过了这个阈值，这是一个我们密切关注的高信心信号。同时，我们还看到，投资者的成本基础——注意是成本基础，但只针对市场中的投资者，不包括miners，也就是仅针对比特币的二级市场——目前仍在50,000美元的水平。我们认为这一水平构成潜在的下行风险支撑位。

　　至于SpaceX，现在的情况是，Tesla可以设计和生产芯片，SpaceX将其送入太空，从而为xAI的模型提供算力。我再次提到，这些公司未来有可能合并。关于垄断风险，Elon实际上提到过，虽然可能取决于Tesla自身的芯片生产时间进度，但SpaceX可以将Trainium或TPU送入太空。当然，我们认为，从创新角度来看，垂直整合具有巨大优势。这也是这些公司可能走到一起的一个原因。它们目前在各自不同的市场运营，因此很难就监管层面作出判断。不过正如我所说，短期内我们预计Tesla仍将保持独立。

　　我们的首席未来学家Brett Winton在我们的Big Ideas报告中有一个名为Great Acceleration的部分，其中有一个球形图示，展示了我们围绕五大创新平台开展研究和投资的框架，以及其中涉及的14项不同技术，并展示了它们之间的融合关系。如果你三年前看那张图，连接各项技术的线会更少，而且更细，意味着我们当时认为它们之间的影响没有现在这样深远。所以我们很高兴看到Elon Musk正朝着这个方向迈进。

　　最后，关于Recursion OS平台本身，我们仍在持续看到改进。如果打个比方，就像我们常说large language models“现在是它们最差的时候”。我们在技术生物平台上也看到了类似的动态。Recursion上个月刚提到，他们将“从洞察到分子”这一阶段，为高级候选药物合成约330个化合物，而行业平均水平约为每个项目2500个。这一过程耗时约17个月，而行业平均水平为42个月。这确实突显了像Recursion这样的AI原生技术生物公司，在压缩药物开发时间和成本方面的潜力。我们目前才刚刚开始看到平台和临床输出的初步发展。我们将继续密切关注这一点，将其视为Recursion以及整个技术生物领域的关键因素和风险释放点。