新技术的迭代始终推动着生产效率的提升。

人工智能正从两个方向同步发力。

一方面，AI在重塑传统商业形态，像Muse、Cue、千问、豆包这类产品都开始涉足Personal Agent领域，并渗透进购物、酒店旅游、外卖、出行等消费场景，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，创造新的价值，造福社会。

首先是编程领域，它支撑着Anthropic最新年度经常性收入达到约650亿美元，公司估值在1.5万亿至2万亿美元之间。

接着是AI制药领域。21世纪是生命科学的时代，AI显著缩短了新药研发的周期。浙商证券认为，AI制药的重要性可与编程相提并论。哈萨比斯也曾直言：AI最能发挥作用的领域是改善人类健康。

全球大型科技公司纷纷涌入这一领域。在美国，Anthropic已经开始建设实体实验室（即湿实验室），并积极招聘生物化学方面的专业人才。

OpenAI也相继推出了生命科学模型GPT-Rosalind和GPT-Rosalind-Discovery，意在成为药企的技术服务提供商。

谷歌旗下的AI药物研发公司Isomorphic Labs，持续对AlphaFold蛋白质结构预测模型进行升级，其最新一轮估值已达到400亿至500亿美元。

在中国，AI制药同样热度不减。腾讯多次重金投资晶泰科技和英矽智能，并亲自下场研发，已公布了一项完全由AI设计的GLP-1短肽减肥药发明专利。

字节跳动则拆分出AI制药公司Anew Labs，完成了2.9亿美元的首轮融资，投后估值约为15亿美元。

可以说，只要人类追求长寿、渴望战胜疾病，制药就是一个永恒的课题。神经科学家Andrew Huberman判断：Meta、OpenAI、Anthropic等AI公司，最终都将转型为生物科技公司。

01 ｜ 诺奖认可，AI重塑药物发现

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的创始人、Alphabet的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），解决了一个困扰科学界50年的难题——预测蛋白质的复杂结构。

当时的AlphaFold侧重于“解读已知”，能够识别超过2亿种蛋白质结构。

而如今的AI能力更强，在发现环节掀起了“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。

传统的药物研发，需要在10的60次方量级的化学空间中进行搜索，如同大海捞针，耗时长达十多年，成本高达数十亿美元，且成功率不足10%。

但IsoDDE却能将“数年”的时间极限压缩到“数天”。

AI直接对浩瀚的10^60化学空间进行智能搜索，在短短几天内，就自主完成了海量分子的生成和迭代优化，并结合靶点，设计出了“理想分子”。

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。英矽智能同样利用AI，从海量数据中辅助发现了TNIK靶点，并通过AI辅助的分子创新设计，成功推出了针对特发性肺纤维化（IPF）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都表现出了良好的疗效和安全性，目前已进入III期临床试验。

由此可见，AI正在强力重构新药研发流程，药物发现正从“手工作坊”模式迈向“工业化流水线”模式。

招商证券指出，AI的优势主要体现在：分析复杂的生物系统、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。

浙商证券测算，从经济价值角度看，AI将药物发现的时间缩短了30%至50%。由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%。

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药物进入或完成了三期临床试验，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。

如果这一预测成真，人类将突破生物极限，寿命、健康水平和整体福祉将得到大幅提升。这，或许才是AI的正确应用方向。

02 ｜ 数据匮乏，临床生产力不足

制药过程（研发阶段），是一条极其漫长的道路。

首先需要寻找靶点、设计分子，然后进行化合物筛选和优化，接着开展临床前研究、临床试验（I期、II期、III期），最后才是新药注册与审批。

当前，AI主要改造的是上游的药物发现环节，但这还远远不够。浙商证券测算，该阶段的成本仅占总成本的38%。剩下的62%的大头成本，集中在临床试验和审批环节。

某创新药企董事长认为，AI制药赛道下一个爆发点将出现在AI辅助临床环节。

然而，制约行业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，大量关于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，海量的历史病案数据堆积在医院数据库中，被束之高阁，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构成的长期技术壁垒。

换句话说，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，谁就能构建起长期的竞争壁垒，在整个AI制药产业中分得最大的价值。

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，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与机器人结合的实验室，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大布局力度，它直接对外开放了其积淀数十年的研发数据所训练的AI模型，交换条件是：参与方需要将实验数据反馈回来，目前参与企业已超过125家。

AI确实提升了效率，但该克服的困难，依然需要面对。

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为AI的使用而被转移。

态度很明确，对AI制药将实行严格监管。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，成功进入市场。

因此，我们需要用更长期的视角来观察AI制药。前进的方向是明确的，但具体如何解决难题，尤其是监管审批和商业化方面的挑战，需要更多的沟通与探索。

03 ｜ 中国公司正成为“主角”

在上一轮创新药浪潮中，中国市场的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，中国有望占据全球“C位”。Evaluate预测，中国资产可能将占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、数据回流的循环中持续优化，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，中国还拥有工程师红利、庞大的患者群体以及丰富的临床数据。

中国公司正成为AI制药领域的“主角”。其中，字节跳动旗下的Anew Labs值得关注。

Anew Labs成立于2021年。同年，张一鸣卸任字节跳动CEO。他在内部信中表示，虚拟现实、生命科学、科学计算对人类生活的影响已显现出黎明的曙光，要抓住这次机会，需要创新者们突破业务的惯性去探索。

此后，Anew Labs不断引进生物医药领域的人才，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，并推出了Protenix、PXDesign等生物AI模型，覆盖了蛋白质结构预测、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，主要针对银屑病等自身免疫性疾病。

背靠字节跳动，Anew Labs已完成2.9亿美元的首轮融资，投后估值约15亿美元，投资方阵容豪华，既有红杉中国、IDG资本、高瓴创投、五源资本等知名机构，也有中国生物制药等医药公司。

另一个值得关注的大厂是腾讯。

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，它利用算法驱动分子筛选，公开了一项由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制药的决心。

在创业公司方面，表现最突出的是英矽智能和晶泰科技。

两家公司的发展路线不同。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。

晶泰科技则扮演“卖铲人”的角色，通过AI、机器人以及Multi-Agent平台，为生物医药企业和化工材料企业提供技术支持。

今年年初至今，两家公司频频获得大额订单。据悉，英矽智能与施维雅达成合作，合作总额为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势头，实现营收1.063亿美元，同比大幅增长287%，净利润3554万美元，实现扭亏为盈。

同一时期，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。

这表明，AI重构制药产业已不再是“纸上谈兵”，利好已在营收上得到体现。但同时，由于AI药物尚未进入商业化阶段，AI制药公司也还未到真正盈利的时刻。

不妨给予AI制药更多耐心。未来，一旦AI制药实现规模化爆发，受益的将是全人类。届时，部分中国公司可能会崛起，成为AI制药领域的“Anthropic”，或AI时代的礼来。

新技术的迭代始终推动着生产效率的提升，这永远值得期待。