第56章 下马威

到了一些重复性问题，不知道是否已经解决？”

她问出的问题，不仅精准地抓住了“深潜者”项目的技术核心和潜在风险点，而且用词专业，甚至提到了最新的学术动态。这显然超出了伊恩·吴对一个“空降顾问”的预期。他镜片后的眼睛，几不可察地眯了一下，手指在平板上快速滑动，调出了更详细的资料。

“冷头设计，用了他们自研的脉冲管制冷耦合技术，专利号在这里。”伊恩·吴将相关页面投影放大，语气依旧平稳，但语速似乎快了一丝，“衬底重复性问题，上个月的最新实验数据已经显示，在采用新型分子束外延（MBE）工艺后，均匀性达到了可接受范围，这是报告。” 他又调出一份文件。

“谢谢。”苏晚点点头，没有深入追问技术细节，转而问道，“那么，在估值方面，C轮谈判的焦点，除了技术里程碑，是否也包含了未来三年内，与至少一家主流云服务商（AWS，Azure，GCP）建立战略合作或技术验证（POC）的条款？这对于其技术路线的产业化和后续融资至关重要。”

伊恩·吴沉默了两秒，似乎在评估苏晚这个问题的分量。“正在谈。但对方要价很高。我们正在评估引入一家在云计算领域有深厚背景的联合投资方的可能性。”

“明白了。”苏晚在笔记本上记录了什么，然后做了一个“请继续”的手势。

第一个回合，无声的交锋。伊恩·吴的下马威，在苏晚冷静而专业的问题面前，似乎并未起到预想的效果。他没有表现出挫败，但身上那种拒人千里的冷漠，似乎裂开了一道细微的缝隙，多了一丝……被认真对待后的、审慎的评估。

第二个项目，是一家位于上海的、专注于AI驱动的新药发现平台。“这个项目，代号‘神农尺’，是我们目前在生物科技领域最大的单笔投资。”伊恩·吴的介绍依旧高效，但语气中，隐约多了一丝他自己都未必察觉的、属于项目负责人的紧绷感，“他们开发了一套融合了深度学习、生成式对抗网络（GAN）和强化学习的多模态AI模型，能够从海量的化合物库、基因组学、蛋白质组学和临床数据中，快速筛选和设计具有高成药潜力的候选分子。已经与三家跨国药企签订了价值不菲的先导化合物授权协议。但风险同样巨大：AI制药领域泡沫严重，技术路径不确定性强，监管政策不明朗，且面临国内外众多竞争对手的激烈追赶。目前公司处于快速烧钱扩张阶段，对后续融资极度依赖。”

这一次，苏晚听得更加仔细。当伊恩·吴介绍到其核心AI模型的架构时，她微微蹙起了眉头。

“吴总监，” 在伊恩·吴介绍完一个阶段性技术突破后，苏晚再次开口，这次的问题更加直接，“您刚才提到，他们的核心模型在某个特定靶点（比如某类GPCR受体）的虚拟筛选上，取得了比传统方法高出一个数量级的‘命中率’。我想了解一下，这个对比实验的对照组设置是否充分？是否排除了数据泄露（data leakage）的可能性？另外，他们用来训练模型的部分临床前和临床数据，来源是否完全清晰、合规？尤其是在涉及某些患者基因组数据时，伦理审查和知情同意流程是否完备？这在当前全球数据隐私监管趋严的背景下，是重大的合规风险点。”

问题一针见血，直指AI制药领域最敏感也最容易被忽略的“阿喀琉斯之踵”——数据质量与合规性。很多风光无限的AI制药公司，最终都栽在了来源不明、质量存疑或存在合规瑕疵的训练数据上。

伊恩·吴的脸色，第一次出现了细微的变化。他推了推眼镜，手指在平板上快速操作，调出了几份加密的尽职调查报告和内部风险评估文件。

“对照组设置，由第三方独立机构复核过，基本排除了数据泄露。数据来源……” 他顿了顿，似乎在斟酌措辞，“主要来自公开数据库和合作药企的脱敏数据共享。部分早期探索性研究使用的患者数据，知情同意流程……可能存在历史遗留问题，但公司已承诺进行追溯性伦理审查和必要的补充程序。我们已将此项列为C轮融资前必须解决的首要合规事项。”

他的回答，证实了苏晚的担忧并非空穴来风。而且，他用了“历史遗留问题”和“承诺”这样的字眼，说明这个问题不仅存在，而且尚未完全解决，是悬在项目头顶的达摩克利斯之剑。

苏晚没有追问细节，只是点了点头，在笔记本上又记下了一笔。然后，她提出了一个更宏观的问题：“除了合规风险，我注意到‘神农尺’目前的商业模式，严重依赖与大型药企的授权合作。这在早期是快速验证价值和获取收入的捷径，但长远来看，是否会导致公司丧失自主定价权和后续研发的主导权，最终沦为大型药企的‘高级外包研发中心’？公司是否有自建管线、向生物技术公司（Biotech）转型的长期战略？我们的投资，是仅仅看好其AI平台的技术价值，还是也押注其未来成为一家具有独立产品管线的生物技术公司？”

这个问题，触及了投资逻辑的核心——是赚快钱，还是做长期价值投资？伊恩·吴沉默了更长时间。他似乎在重新评估眼前这位年轻“顾问”的视角和思考深度。

“这是一个战略选择问题。”伊恩·吴最终缓缓说道，语气比之前多了几分凝重，“目前管理层和董事会的共识，是先