人工智能正从两个方向同时发力。

一方面，AI在重塑传统商业模式，Muse、Cue、千问、豆包等产品纷纷布局个人代理，并涉足购物、住宿、餐饮、出行等消费领域，争夺下一代面向消费者的AI超级入口。

另一方面，AI也在推动生产力革新，创造增量价值，造福人类。

首先体现在编程领域。Anthropic最新年化收入已达约650亿美元，估值在1.5万亿至2万亿美元之间。

其次是AI制药领域。21世纪被认为是生命科学的世纪，AI显著缩短了新药研发周期。浙商证券观点认为，AI制药的重要性可与编程相提并论[1]。哈萨比斯曾表示：AI最理想的用途是提升人类健康水平。

全球科技巨头纷纷涌入这一赛道。 在美国，Anthropic已开始建设实体实验室（即湿实验室），并积极招募生物化学领域的专业人才。

OpenAI陆续发布了生命科学模型GPT-Rosalind和GPT-Rosalind-Discovery，旨在为制药企业提供工具支持。

谷歌旗下的AI药物研发公司Isomorphic Labs，持续推进AlphaFold蛋白质结构预测模型的升级，其最新估值已达400亿至500亿美元。

在中国，AI制药同样热度高涨。腾讯多次重金投资晶泰科技、英矽智能，并亲自参与研发，已公布一项完全由AI设计的GLP-1短肽减肥药发明专利。

字节跳动将AI制药公司Anew Labs拆分独立，完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约为15亿美元。

可以说，只要人类追求更长的寿命、更有效的疾病治疗，制药就是一个长期课题。神经科学家Andrew Huberman预测：Meta、OpenAI、Anthropic等AI企业，最终都将演变为生物科技公司。

01 ｜ 诺奖加持，AI重塑药物研发

2024年，诺贝尔化学奖的一半被授予了德米斯·哈萨比斯。

没错，正是谷歌DeepMind创始人、Alphabet首席科学家哈萨比斯。

诺贝尔奖官方表示：哈萨比斯与约翰·朱姆珀共同开发了一种人工智能模型（AlphaFold），解决了困扰科学界50年的难题——预测蛋白质的复杂结构。

当时的AlphaFold侧重于“理解已知”，能够识别超过2亿种蛋白质结构。

而如今的AI更为强大，掀起了发现端的“效率革命”，开始“创造未知”。 以Isomorphic Labs发布的IsoDDE药物设计引擎为例。

传统药物研发需要完成10的60次方级别的化学空间搜索，犹如大海捞针，耗时超过十年，成本高达数十亿美元，且成功率不到10%。

但IsoDDE却将“数年”时间极限压缩至“数天”。

AI直接对浩瀚的10^60化学空间进行智能搜索，在短短数天内，自主完成了大量分子的生成与迭代优化，并结合靶点，设计出了“完美分子”。

值得注意的是，许多新分子已经通过了严格的湿实验验证，展现出极佳的药理特性。

这并非个例。英矽智能同样借助AI，从海量数据中辅助发现了TNIK靶点，并通过AI辅助的创新分子设计，成功推出了针对特发性肺纤维化的治疗药物Rentosertib（ISM001-055）。

根据公开信息，在临床I期和II期试验中，Rentosertib均表现出良好的疗效和安全性，目前已进入III期临床试验。

可以看到，AI正在彻底改变新药研发模式，药物发现正从“手工作坊”迈向“工业化流水线”。

招商证券指出，AI的优势主要体现在：分析复杂生物系统、识别疾病生物标志物和潜在药物靶点、模拟药物与靶点间的相互作用、预测候选药物的安全性和有效性、以及管理临床试验等方面。[2]

浙商证券测算，从经济价值看，AI将药物发现时间缩短了30%至50%。AI发现的分子在临床一期试验中的成功率达到80%至90%，远高于历史平均水平的52%。[3]

截至目前，全球已有超过170个AI药物项目进入临床阶段。其中，已有7款AI药物进入或完成三期临床试验，覆盖癌症、肺病、肥胖等疾病领域。

Anthropic CEO达里奥·阿莫迪大胆预测：未来5到10年内，AI有望攻克绝大多数严重疾病。

如果这一目标实现，人类将突破生物极限，寿命、健康水平和福祉将大幅提升。这或许才是AI的正确应用方向。

02 ｜ 缺数据，缺临床生产力

制药的研发阶段是一条极其漫长的道路。

首先是寻找靶点、设计分子，接着是化合物筛选和优化，然后进行临床前研究和临床试验（I期、II期、III期），最后是新药注册与审批。

资料来源：浙商证券

目前，AI主要改造的是上游的药物发现环节，但这远远不够。浙商证券测算，该阶段的成本仅占38%。剩余的大头，即62%的成本，集中在临床试验和审批环节。[3]

某创新药企董事长认为，AI制药赛道的下一个爆发点在于AI临床。

然而，制约发展的最大瓶颈是高质量数据的缺乏。AI不仅需要成功数据，也需要失败数据来理解真实世界，从而加速自我进化。

但现实是，大量失败分子和失败靶点的数据掌握在药企和CRO手中，几乎不对外公开。在国内，海量的历史病案堆积在医院数据库中，被束之高阁，数据无法流通。

招商证券指出，AI制药产业的最终价值取决于：算法模型、专有数据、干湿实验闭环、临床管线开发以及核心管线权益共同形成的长期技术壁垒。[2]

也就是说，谁拥有大规模实验数据、核心管线权益、临床开发和商业化能力，谁就能构建起长期技术壁垒，从而在整个AI制药产业中获取最大价值。

国内外AI巨头和AI制药公司正在加紧“补课”。

在数据方面，Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta等公司计划投入18亿美元，用于打造下一代生物学AI模型，并建设开放数据基础设施。

在干湿实验室方面，Anthropic亲自下场，建立自己的生物实验室，希望让Claude深度连接科研数据、专业模型和实验流程，成为支撑生命科学研发的基础设施。

晶泰科技也在大规模布局AI+机器人实验室，打造“干湿实验闭环”，以突破科学验证的盲区。

就连跨国医药巨头礼来也在加码布局，它直接对外开放了积淀数十年研发数据的AI模型，交换条件是参与方需反馈实验数据，目前参与企业已超过125家。

AI确实提升了效率，但该面对的挑战依然存在。

一是审批关。美国FDA表示：数字化转型并不会改变现有的CGMP要求，质量部门的监督责任也不能因AI的使用而被转移。

态度很明确，即对AI制药实施严格监管。药企必须提供更多证据，来证明AI的介入能否支撑药品的安全性、有效性和质量。

二是商业关。截至目前，还没有一款AI药物通过监管审批并进入市场。

因此，我们可以拉长时间线来观察AI制药。前进的方向没有改变，但如何解决具体难题，尤其是监管审批和商业化难题，需要更多的沟通和探索。

03 ｜ 中国公司正成为“主角”

在上一轮创新药浪潮中，中国市场规模和在线管线数量已超越欧洲，稳居全球第二。

在这一轮AI制药浪潮中，中国有望站上全球“C位”。Evaluate预计，中国资产或将占2026年全年创新药总交易价值的“三分之二以上”。

这主要得益于，中国拥有完整的供应链和成熟的CRO生态：能够在算法、自动化实验、数据回流中持续优化，实现从靶点发现、分子设计到转化验证的“更快、更省、更可控”。

同时，中国还具备工程师红利、庞大的患者人群和丰富的临床数据。

中国公司正成为AI制药的“主角”。其中，字节旗下的Anew Labs值得关注。

Anew Labs成立于2021年。这一年，张一鸣卸任字节CEO。他在内部信中提到，虚拟现实、生命科学、科学计算对人类生活的影响已现黎明曙光，要抓住这次机会，需要创新者们突破业务惯性去探索。

此后，Anew Labs不断引进生物医药人才，包括信达生物前总裁刘勇军、安进前首席科学家马骥、武田制药加州蛋白质化学科学总监邹华等人。

目前，它在模型端已取得突破，发布了面向药物研发决策的科学推理大模型AnewMind，以及Protenix、PXDesign等生物AI模型，覆盖蛋白质结构预测、分子设计等药物研发环节。

在产品端，它拥有4个临床前管线资产。其中，核心管线AN-5162是一款可同时抑制IL-17家族三类二聚体的小分子抑制剂，主要瞄准银屑病等自身免疫性疾病。[4]

背靠字节，Anew Labs已完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元，投资方阵容豪华，包括红杉中国、IDG资本、高瓴创投、五源资本等知名机构，以及中国生物制药等医药公司。

另一个值得注意的大厂是腾讯。

过去十年，腾讯投资了庞大的医药版图。其中，晶泰科技是其布局最早、投入最深的项目之一，累计投入约4.75亿港元。

晶泰科技上市后，腾讯陆续减持了2.4亿股，至少套现11亿港元。目前，腾讯仍持有2亿股，约合11.84亿港元。粗略计算，这笔投资的回报率接近400%。

此外，腾讯还投资了英矽智能、帆礼生物等AI制药公司。

与此同时，腾讯也在深入产业一线。今年初，它通过算法驱动分子筛选，公开了由AI参与设计的GLP-1减肥药相关专利。

7月，腾讯混元发布了科学发现智能体Hyra-1.0。8月，腾讯AI for Life Sciences实验室与中南大学共同构建了一个名为UniPert-G2CP的全新AI框架。

这些都显示出腾讯长期重仓AI制药的雄心。

创业公司方面，表现最亮眼的是英矽智能和晶泰科技。

两家公司发展路线不同。英矽智能依靠自研的端到端平台Pharma.AI，赋能从靶点发现、分子生成到临床结果预测的药物研发全流程，并拥有自研管线。

晶泰科技是“卖铲人”，以AI、机器人、Multi-Agent平台赋能生物医药企业和化工材料企业。

年初至今，两家公司频频斩获大单。据悉，英矽智能与施维雅合作，总额8.88亿美元；与礼来合作，总额最高达27.5亿美元；与SK生物制药合作，总额最高达25亿美元。

晶泰科技已与东阳光药达成战略合作，总额数亿元；与某国际生物制药公司合作，总额超过4亿美元。

反映在财报上，2026年上半年，英矽智能延续强劲增长，实现营收1.063亿美元，同比大幅增长287%，净利润3554万美元，扭亏为盈。

同期，晶泰科技营收3.94亿元，同比下降约24%，净亏损约2.25亿元，同比由盈转亏。

这显示出，AI重构制药产业不再是“纸上谈兵”，利好已在营收上兑现。但同时，由于AI药物尚未进入商业化阶段，AI制药公司也还未到盈利时刻。

不妨给予AI制药更多的耐心。未来，一旦AI制药规模化爆发，受益的将是全人类。届时，部分中国公司可能会崛起，成为AI制药板块的“Anthropic”，或AI时代的礼来。

新科技革新生产力，永远值得期待。

参考资料：

[1] AIDD比肩Coding-浙商证券

[2] 从算法叙事到管线价值，临床兑现与商业化爆发在即-招商证券

[3] 新时代，新跃迁-浙商证券

[4] AI制药的陌生来客-经济观察报

本文来自微信公众号“懂财帝”（ID：znfinance），作者：懂财帝，36氪经授权发布。