Angesichts der zunehmenden geopolitischen Spannungen müssen viele chinesische Technologieunternehmen ihre Auslandsaktivitäten neu ausrichten und umgehen dabei häufig jeden Hinweis auf ihre Herkunft. Ein mutiges Startup rief an DP-Technologie sticht aus der Masse hervor. DP, kurz für „Deep Potential“, arbeitet daran, künstliche Intelligenz auf molekulare Simulationen anzuwenden und glaubt, dass die vereinende Kraft der „wissenschaftlichen Forschung für die Menschheit“ den Weg für ihre globale Expansion ebnen wird.
DP wurde 2018 mit dem renommierten Mathematiker Weinan E als Berater gegründet und bietet eine Reihe von Tools für die Durchführung wissenschaftlicher Berechnungen. ein Prozess, bei dem „Computersimulationen mathematischer Modelle eine unverzichtbare Rolle bei der Entwicklung der Technologie und in der wissenschaftlichen Forschung spielen“ entsprechend eine Definition der University of Waterloo. Bereiche, die vom wissenschaftlichen Rechnen profitieren können, reichen von biopharmazeutische Forschung und Autodesign bis hin zur Halbleiterentwicklung.
Während die Welt derzeit darauf fixiert ist, KI zur Generierung von Texten, Bildern und Videos zu nutzen, befindet sich DP in einem weniger erschlossenen Bereich: der Kombination von maschinellem Lernen, das es Computern ermöglicht, automatisch aus vorgegebenen Daten zu lernen, mit molekularen Simulationen, die die reale Welt analysieren Produkte und Systeme durch virtuelle Modelle. Bei gemeinsamer Anwendung kann maschinelles Lernen die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Simulationen verbessern, um Probleme in der physischen Welt zu lösen.
„Früher verließen sich alle ohne eine gute Computer- oder KI-Plattform auf erfahrungsbasiertes Ausprobieren. Dieser Prozess wurde oft als „Kochen“ oder „Alchemie“ bezeichnet“, sagte Sun Weijie, CEO und Gründer von DP, in einem Interview mit Tech.
„Dieser Ansatz war in den frühen Stadien der industriellen Entwicklung relativ effektiv, da die Erwartungen der Benutzer an die Iteration nicht so hoch waren, aber jetzt besteht eine wachsende Nachfrage danach [technological] Fortschritte“, fuhr er fort. „Verbraucher erwarten beispielsweise jedes Jahr eine Steigerung der Batteriekapazität und erwarten von jeder neuen Fahrzeuggeneration eine bessere Leistung. Das traditionelle F&E-Modell ist diesen schnellen Marktveränderungen nicht mehr gewachsen.“
„Ein Durchbruch im Forschungs- und Entwicklungsansatz ist notwendig, um mit diesen Erwartungen an schnelle Iterationen Schritt zu halten“, fügte er hinzu.
Zu diesem Zweck hat DP eine Software-Suite entwickelt, mit der Branchenakteure neue Produkte effizienter entdecken und entwickeln können. Zum einen betreibt es eine wissenschaftliche Computerplattform, die Simulationen physikalischer Eigenschaften wie Magnetismus, Optik und Elektrizität ermöglicht; Die Ergebnisse dieser Modelle ermöglichen wiederum eine schnellere und kostengünstigere Entwicklung von Materialien wie Halbleitern und Batterien. Darüber hinaus betreibt das Unternehmen eine SaaS-Plattform speziell für präklinische Studien zur Arzneimittelentwicklung.
Abgesehen von der Bereitstellung von Software für industrielle Forscher und Designer geht DP noch einen Schritt weiter, indem es auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Dienstleistungen verkauft und F&E-Prozesse für seine Kunden durchführt, die das Potenzial seiner Tools andernfalls möglicherweise nicht voll ausschöpfen würden.
Dieser Mix aus SaaS- und Service-Geschäftsmodellen hat sich in China als erster Erfolg erwiesen. Es wird erwartet, dass DP im Jahr 2023 Verträge im Wert von fast 100 Millionen Yuan (14 Millionen US-Dollar) abschließen wird, gegenüber „zig Millionen Yuan“ im letzten Jahr. Jetzt bereitet man sich darauf vor, diese Strategie auf westliche Märkte zu übertragen, wo das Feld von finanzstarken Giganten wie DeepMind dominiert wird.
„In China gibt es ein altes Sprichwort: Die Kinder aus armen Verhältnissen werden früh erwachsen. Da viel weniger Mittel zur Verfügung stehen, sind wir die armen Kinder im Vergleich zu Unternehmen wie DeepMind und OpenAI“, sagte Sun.
Bis heute hat DP ca. angehoben 140 Millionen Dollar aus einer Reihe führender chinesischer VC-Firmen wie Qiming Venture Partners und Hillhouse Ventures. Zum Vergleich: Das 13 Jahre alte Unternehmen DeepMind wurde 2014 für über 500 Millionen US-Dollar von Google gekauft. Das in London ansässige KI-Kraftpaket meldete im Jahr 2020 einen Gewinn von 44 Millionen Pfund (60 Millionen US-Dollar), gegenüber satten 477 Millionen Pfund (650 Millionen US-Dollar). ) Verlust im Jahr 2019.
Sun behauptete, dass DP trotz seines physischen Hauptsitzes in Peking aufgrund einer von ihm gegründeten Open-Source-Community für wissenschaftliches Rechnen mit einer globalen Denkweise konzipiert wurde. DeepModeling. Auch seine frühe Verankerung in China war eher zufällig als beabsichtigt. „Die COVID-19-Pandemie hat dem internationalen Austausch ein Ende gesetzt, also haben wir beschlossen, einfach an Ort und Stelle zu bleiben und an der Monetarisierung zu arbeiten [in China] die ersten zwei Jahre“, sagte Sun.
Die internationale Expansion von DP beginnt in den USA, wo das Unternehmen ein Büro eröffnen und mit einem Partner zusammenarbeiten wird, um seine Produkte und Dienstleistungen zu vertreiben. Um eine Präsenz auf dem neuen Markt aufzubauen, möchte das Startup seinen Ruf stärken, indem es seine Open-Source-Community nutzt und an Messen teilnimmt, die Sun als relativ „engmaschigen Kreis“ der Grundlagenforschung bezeichnet.
In der Zwischenzeit könnten die internationalen Ambitionen der DP auf Hindernisse durch die anhaltende Entkopplung stoßen, die die USA und China in vielen Bereichen, einschließlich der wissenschaftlichen Forschung, trennt. Bereits im August zum Beispiel die Biden-Regierung eng erweitert eine Wissenschaftspartnerschaft, die seit 1979 die Grundlage der Beziehungen zwischen den USA und China bildete.
Sun strahlte jedoch Vertrauen in die Widerstandsfähigkeit der Wissenschaft angesichts geopolitischer Komplikationen aus. „Sowohl die Bereiche der Grundlagenforschung als auch der Biopharmazeutika werden von der gesamten Menschheit geteilt und sind relativ offen und inklusiv. Im Vergleich glaube ich, dass diese Bereiche in Ordnung sein werden“, sagte er.