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七天,AI 制药迎来新时代
过去一周,AI 制药领域接连出现融资、合作、政策与临床进展 , 市场对这条赛道的判断正在发生明显变化。真正决定行业走向的, 可能不再是模型能否生成漂亮分子, 而是谁能把模型、实验、数据、临床与商业化连接起来。
📌 密集催化:AI 制药进入成果验证期
近期事件包括: 前字节蛋白大模型负责人创立 AI4S 企业; 字节跳动拆分的 AI 制药公司新生探途 Anew Labs 获得 2.9 亿美元天使轮融资; 诺和诺德宣布与 Anthropic 合作; 金斯瑞生物接入礼来 AI 平台提供湿实验服务; 多部门印发医药“十五五”规划并单独提及 AI 制药。二级市场上,A 股和港股相关企业股价也出现明显上涨。
行业正从模型能力展示, 走向模型与研发体系的成果产出阶段。
🔍 两条路线并行: 持有管线与提供平台
当前头部公司大致分为两类。 一类直接持有药物管线 , 利用 AI 寻找靶点、生成分子并推进临床, 收益更高但需承担失败风险; 另一类提供模型、算力、软件或实验服务, 收入更接近技术服务和研发外包。
英矽智能的路径较具代表性。 其与赛诺菲、礼来、施维雅、SK 生物制药和武田制药等达成多项合作 ,2026 年以来公开披露的合作总额已接近 100 亿美元。此外, 西湖大学等联合研发的盐酸伊司特韦片获国家药监局附条件批准上市, 成为国内首款依托 AI 辅助研发上市的新药。
💡 稀缺的不只是模型, 实验基础设施成新战场
分子生成速度并不等于药物研发速度。 模型可在数小时内生成数千个候选分子 , 但实验室仍需逐个完成合成、筛选和毒理评估。计算端候选越多, 实验端压力越大。
- Adaptyv Bio 为 Claude 完成 1320 条蛋白序列湿实验验证, 并将结果以机器可读形式返回。
- 金斯瑞计划配售募资约 23.27 亿港元, 其中约 16.29 亿港元用于扩大 AIDD 平台产能和自动化湿实验室。
- 2026 年上半年, 金斯瑞 AIDD 相关业务同比翻倍,Gene-to-Protein 平台最快 4 天交付模型可用数据。
📊 信任与闭环: 行业胜负手
AI 进入药企仍面临三层信任问题: 研发人员担心岗位被替代; 科学家追问模型结论的依据 ; 行业对模型幻觉和数据分散带来的错误风险保持警惕。底层资料未打通时, 模型生成的结论可能建立在错误信息上。
从投资角度看, 判断 AI 制药企业应关注五个问题: 是否有可验证的自研管线 ; 候选分子能否进入实验并复现; 干湿实验是否形成闭环; 是否拥有药企客户、临床资源和合规能力; 收入是一次性服务费还是长期授权与销售回报。
🚀 总结
AI 制药正在从单点技术比拼, 转向体系化能力竞争 。模型、实验、数据、临床与商业化缺一不可。未来三到五年, 若出现 AI 主导药物获批或三期成功的案例, 行业格局将进一步清晰。
