Vijay Pande pasó más de una década construyendo el fondo de biociencias de Andreessen Horowitz hasta convertirlo en una práctica de unos 4.000 millones de dólares, y luego se alejó en junio de 2025 para empezar algo deliberadamente pequeño. Su nueva firma, VZVC, cofundada con el inversionista de larga trayectoria Zach Werner, realiza solo alrededor de cinco inversiones al año, no tiene asociados y se apoya en agentes de IA para las operaciones diarias.
En una conversación con TechCrunch esta semana, Pande explicó el razonamiento detrás del giro drástico, por qué cree que la biología está pasando de ser una "ciencia del descubrimiento" a una disciplina de ingeniería, y el cuello de botella de datos que podría determinar si la IA en medicina cumple sus promesas.
De Folding@home a un fondo bio de 4.000 millones de dólares — y de vuelta
El camino de Pande hacia el capital de riesgo fue poco común. Era un profesor de química de Stanford, más conocido por Folding@home, el proyecto de computación distribuida que convirtió millones de PC domésticas en un superordenador para la investigación de enfermedades. Marc Andreessen y Ben Horowitz — que habían pasado los primeros cinco años de su firma evitando la atención médica — le entregaron a Pande las llaves de una nueva práctica de biotecnología en 2014.
Durante la próxima década, esa práctica creció hasta gestionar cerca de 4.000 millones de dólares. Pero Pande dice que, en última instancia, la escala lo empujó hacia un modelo diferente.
"No estamos haciendo 30 apuestas por año", dijo. "Hablamos de unas cinco, no muchas inversiones: muy concentrado."
Comparó incorporar una empresa a un fondo típico con agregar un amigo en Facebook: rápido y con poca exigencia de compromiso. En VZVC es más como "querer tener otro hijo".
La firma lleva el nombre de sus dos socios: V de Vijay y Z de Zach. Pande dijo que originalmente planeaban contratar asociados, pero "con los agentes que hemos construido, no tiene que ser algo que necesitemos hacer".
Esa estructura ágil significa que VZVC rara vez compite por rondas calientes. "La gente hace espacio para nosotros", dijo Pande. "En gran parte, nos quieren como inversores por lo que Zach y yo podemos hacer, y por lo cercanos que podemos ser en el día a día".
Por qué el problema de datos de la biología es distinto del de los textos
Uno de los puntos más llamativos de la conversación fue la visión de Pande sobre qué hace que la IA en biología sea fundamentalmente diferente de la IA en texto o imágenes.
"Es un lugar donde no tienes ninguno de estos datos que la gente puede entrenar toda la misma cosa", dijo. "Tus datos no se pueden destilar de un modelo a otro."
A diferencia del texto, que puede recopilarse de internet a gran escala, los datos biológicos son caros de generar, a menudo son propietarios y están profundamente fragmentados en silos. Eso crea una ventaja estructural para las empresas que construyen sus propios conjuntos de datos — pero también plantea preguntas sobre el acceso y la equidad.
Pande reconoció la tensión. "Entiendo por qué los fundadores y los inversores quieren proteger sus hallazgos", dijo, pero ve un cambio hacia "atlas de información biológica" — típicamente modelos fundacionales — que podrían democratizar el acceso.
"A medida que se vuelvan más comunes, creo que veremos lo mismo que pasó con los LLM de código abierto", dijo. "Modelos fundacionales de código abierto en biología con un impacto muy amplio."
Esa visión aún está en una etapa temprana. La mayoría de las principales empresas de descubrimiento de fármacos impulsadas por IA — incluidas algunas con las que Pande está involucrado, como Genesis Therapeutics e Insitro — tratan sus datos como un foso competitivo.
Lo que Pande busca en los fundadores — y lo que ha aprendido
Pande dijo que está dedicando la mayor parte de su tiempo a dos áreas: IA para la prestación de atención médica e IA para ensayos clínicos. Ambas son intensivas en capital, pero él cree que la IA puede comprimir las partes más caras del desarrollo de fármacos.
"El costo y el tiempo para llegar a los ensayos clínicos se han ido reduciendo, especialmente con la IA", dijo, "pero aun así podría costar cientos de millones de dólares ejecutar un ensayo."
C itó una estadística preocupante: solo alrededor del 20% de los medicamentos logra avanzar desde los ensayos de primera administración en humanos hasta la Fase III. La razón, dijo, a menudo no es que los biólogos hayan hecho algo mal, sino que los modelos animales como los ratones "simplemente no son muy predictivos en humanos".
"El modelo de IA no va a ser perfecto", dijo, "pero va a ser muchísimo mejor que cualquier modelo animal".
Del lado de los fundadores, Pande dice que la confianza es primordial. "Espero que esta relación dure 5, 10 años o más, idealmente hasta su próxima empresa", dijo. "Quiero trabajar con personas que estén pensando a largo plazo."
También ofreció una lección franca de su propia carrera: "Me tomó un tiempo apreciar que, por más seductoras que sean las tecnologías más increíbles, siempre se reduce a la estrategia de comercialización (go-to-market)". Ahora les dice a los fundadores que apliquen "toda su brillantez y creatividad" al lado de la estrategia de comercialización, que él dice que es "al menos igual de difícil o incluso más difícil que el lado tecnológico".
Lo que está sobrevalorado — y lo que es real
Cuando se le preguntó qué está sobrevalorado en IA y biotecnología, Pande señaló no a la tecnología en sí, sino a los datos que están debajo de ella.
"La realidad es que la IA puede encontrar ideas que no podemos obtener solo con los humanos", dijo. "Lo que siempre se vuelve complicado es cuando hay esa idea de que la IA va a curarlo absolutamente todo."
"Los LLM funcionan porque hay muchísimos datos de los que aprender", añadió. "Cuando esos datos simplemente no existen, entonces la IA no puede resolver mágicamente ese problema."
Esa distinción — entre el potencial de la IA y sus límites actuales — es fundamental para la forma en que Pande está posicionando VZVC. La estructura pequeña y concentrada de la firma es una apuesta a que algunas empresas con un respaldo profundo pueden superar a una cartera amplia, especialmente en un mercado donde las ventajas en datos son el verdadero foso.
Todavía está por verse si ese modelo escala. Pero el historial de Pande — de Folding@home a un fondo bio de 4.000 millones de dólares — le da credibilidad que pocos otros inversores pueden igualar.
Este artículo es solo con fines informativos y no constituye asesoramiento financiero. Los mercados de capital de riesgo y de biotecnología son volátiles y de resultados inciertos; el desempeño pasado no garantiza resultados futuros.
Publicado originalmente en CoinPulseHQ: https://coinpulsehq.com/vijay-pande-vzvc-concentrated-bets-ai-biology/