資本巨頭，大動作！AI制藥商業化落地提速，新賽道來了？

7月初，明星人工智能（AI）企業Anthropic發布了面向科學家和制藥企業的專屬AI產品Claude Science，并宣布將啟動自主藥物研發項目，在AI制藥領域投下一枚“重磅炸彈”。

緊接著，國內AI制藥企業英矽智能宣布，與日本制藥巨頭武田制藥達成全球戰略合作協議，交易總金額最高可達6億美元。7月8日，英矽智能還宣布，其全球首款由AI研發的創新藥Rentosertib已啟動III期臨床試驗。

越來越多的跡象表明，AI制藥正迎來關鍵一躍，不再僅僅是實驗室里的“概念”，而是已經擁有了實際的“兌現價值”。在這個前沿產業中，中國企業自身獨特的優勢正得以大展身手。

圖片來源：AI生成

從“概念”到“商業”：AI制藥出海加速

英矽智能是2026年AI制藥出海最活躍的代表。

今年以來，英矽智能已經先后與施維雅（8.88億美元）、禮來（27.5億美元）、SK生物制藥（25億美元）、武田制藥（6億美元）達成重大合作，四筆合作金額累計潛在總價值近70億美元。

不僅僅是英矽智能，AI制藥領域合作正呈現“多點開花”態勢。

6月30日，劑泰科技與美國Boulevard Bio簽署16億美元合作協議，授予其三特異性TCE項目MTS-128的全球權益，創下中國臨床前TCE項目單筆海外授權金額新紀錄。7月2日，石藥集團與阿斯利康簽署siRNA藥物合作協議，總金額達17.7億美元。AI藥企晶泰控股目前已與全球前20大藥企中的17家建立了長期合作關系。

上海市衛生和健康發展研究中心主任金春林接受證券時報記者采訪時表示，當前AI制藥的技術驗證臨界點已至，截至上半年末，全球已有170余條AI設計或優化的藥物管線進入臨床，十余款沖刺III期臨床，AI制藥已進入“人體試驗”硬考核階段。同時，合作模式上，也從項目制升級為框架性戰略綁定，大藥企對AI的態度從“試水”轉向“基礎設施化”。當前，全球前20大藥企絕大部分已與AI企業建立合作，AI制藥布局問題已從“要不要”變成“跟誰合作、怎么跑得更快”。

正如金春林所提及，當下AI制藥領域的交易，已不再局限于單一管線授權或軟件使用，更多是圍繞選定靶點開展聯合研發。例如，英矽智能與武田的合作覆蓋多個指定分子疾病領域，與禮來的合作采用“管線獨家授權+聯合研發”雙重模式——MNC采購的不再是一個分子，而是持續產出創新資產的能力體系。

針對AI制藥出?；钴S的現象，多家機構普遍認為，AI制藥正從“概念”走向“商業”，從“輔助工具”走向“核心生產力”。

高盛研究報告指出，AI可以將藥物上市時間縮短約20%到25%，將研發過程縮短約3年，有望將整體開發成本降低約25%至30%。摩熵咨詢認為，付費與復購是商業驗證分水嶺，管線推進與交易兌現是平臺能力資產化的重要信號。

科技巨頭加緊入局：能否改變行業格局？

作為AI與醫藥領域的結合，AI制藥不再是傳統醫藥企業的專屬賽道，正迎來全球科技巨頭的入局。

今年4月，亞馬遜推出專為生命科學設計的AI智能體，聚焦早期藥物發現，將候選藥物從計算篩選到實驗室測試的流程縮短至數周。6月，英偉達正式發布面向科學工作流的BioNeMo智能體工具包，將生命科學打造為全新平臺賽道。同月，OpenAI發布LifeSciBench基準測試，專門評估AI模型在藥物發現領域的表現。

Anthropic今年4月斥資近4億美元收購AI生物技術創業公司Coefficient Bio，并于6月末發布產品Claude Science。谷歌孵化的AI制藥公司Isomorphic Labs也于7月宣布，旗下由AI設計的藥物準備啟動首次人體試驗。

科技巨頭的紛紛入局，是否會帶來行業變革？在慧藥咨詢創始人魏利軍看來，隨著AI模型的持續迭代，創新藥研發的技術壁壘與初始資金門檻正不斷下移，呈現出“平權化”的現象。普通AI模型在通讀文獻后即可完成me-too/better（同類相似或更優）類藥物的優化迭代，使得“無科學家的公司也能布局創新藥”成為可能。

金春林則認為，AI將帶來創新藥研發的“部分平權”，AI確實在一些環節顯著降低了門檻，但也存在一些局限性，主要是在臨床階段——AI無法改變藥物臨床試驗到新藥上市之間平均10年研發周期和10億美元的時間與資本投入。另外，AI模型的訓練和使用也需要投入巨額的資金。

魏利軍進一步指出，在原創性靶點的發現上，科技巨頭也面臨著數據瓶頸，AI建模需要海量高質量數據，而科技公司普遍缺乏藥物研發的數據積累。

成都先導相關負責人在接受證券時報記者采訪時表示，醫藥工業長期探索利用AI提升藥物研發效率和成功率，覆蓋靶點研究、藥物分子設計和優化、臨床試驗設計和結果預測等領域，但還沒有產出特別顯著的“質變”成果。當前，行業正處于跨越“臨床轉化鴻溝”的關鍵進程之中，但尚未完全實現。其中的核心堵點在于，AI目前還無法為藥物研發帶來系統化、規?；?、高概率的可預測結果。

該負責人強調，AI制藥發展的核心要素之一是數據，經過海量實戰驗證的高質量稀缺數據資產，正是成都先導等生物醫藥垂直領域企業的重要護城河。單純依靠AI技術，目前在藥物發現領域還未達到系統化的可靠度，成功率并不明確。

全球賽道同臺競技：中國差異化優勢在哪

在這輪AI制藥競速的節點上，英矽智能、晶泰控股、成都先導等中國企業，正以不落人后的姿態，與海外科技巨頭、跨國藥企同臺競技。

成都先導相關負責人表示，該公司“DEL+AI”平臺能夠為未知結構的靶點產生海量數據，以已有上千個靶點的“化合物-靶點”相互作用數據作為訓練參照，通過干濕實驗結合，實現更精準的化合物活性預測和優化，找到更具成藥潛力的藥物“種子”。目前，成都先導DEL篩選的成功率（重合成后獲得功能性分子）可達約80%。

英矽智能不僅在上半年斬獲了近70億美元的重磅合作，還實實在在地將一款AI研發的創新藥Rentosertib推進到了III期臨床試驗，這項試驗將由北京協和醫院徐作軍教授、中國工程院院士鐘南山等知名專家牽頭參與研究。

“據我所知，在AI藥物發現領域，還沒有其他公司將針對全新靶點設計全新分子的藥物推進到III期臨床，Rentosertib的推進將為整個行業樹立重大里程碑。”英矽智能CEO Alex Zhavoronko表示。

據英矽智能介紹，傳統早期藥物發現通常需2.5年至4年，而英矽智能將項目從立項推進至臨床前候選化合物提名階段平均僅需18個月。自2021年以來，英矽智能已提名31個臨床前候選化合物，其中13個已獲得新藥臨床試驗批件。

在金春林看來，中國企業之所以在AI制藥領域取得了較為突出的進展，得益于多項核心優勢：第一，中國有海量的臨床場景與患者數據，擁有全球最大的患者群體和多樣化的疾病譜，這為AI訓練提供了絕佳的數據富礦。第二是工程師紅利與算力成本優勢，中國的AI算法人才儲備、完善的AI基礎設施以及低算力成本，為國內AI制藥企業提供了低成本和高效率的優勢。第三是完整的產業鏈生態，中國擁有全球領先的CXO產業集群，AI制藥企業可以快速對接，享受從分子合成到臨床研究全生命周期的服務。

金春林還談及中國在該領域的短板，包括底層算法原創性不足、高質量標準化數據稀缺等，他特別強調，AI制藥是典型的交叉學科，既懂AI算法，又懂生物醫藥的復合型高端人才極為稀缺，已經成為AI制藥發展的瓶頸。

來源：e公司

聲明：數據寶所有資訊內容不構成投資建議，股市有風險，投資需謹慎。

責編：林麗峰

校對：楊立林