新科技革新生产力，永远值得期待。
AI正双线出击。
AI一边重构传统商业，Muse、Cue、
另一边，AI正革新生产力，创造增量，造福人类。
先是Coding，支撑Anthropic最新ARR达到约650亿美元，估值1.5-2万亿美元。
再是AI制药。21世纪是生命科学的世纪，AI大幅缩短了新药研发周期。浙商证券认为，AI制药将比肩Coding[1]。哈萨比斯直言：AI最好的用途是改善人类健康。
全球科技巨头集体入场。在美国，Anthropic已着手建设实体实验室（湿实验室），并积极招聘生物化学领域人才。
Open AI相继发布生命科学模型 GPT-Rosalind、GPT-Rosalind-Discovery，想当药企的工具供应商。
谷歌旗下的AI药物研发公司Isomorphic Labs，持续升级AlphaFold蛋白质结构预测模型，最新一轮估值达到400-500亿美金。
在中国，AI制药同样火爆。腾讯多轮重投晶泰科技、英矽智能，并亲自下场研发，已发布完全由AI设计的GLP-1短肽减肥药发明专利。
字节跳动分拆AI制药公司Anew Labs，完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元。
可以说，只要人类想活得更久，解决疾病，制药就是长期命题。神经科学家 Andrew Huberman判断：Meta、OpenAI、Anthropic等AI公司，最终都会成为生物科技公司。
01 ｜ 诺奖加持，AI重构药物研发
2024年，诺贝尔化学奖的一半，颁给了德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）。
你没看错！就是谷歌DeepMind创始人、Alphabet首席科学家哈萨比斯。
诺贝尔奖官方称：哈萨比斯与约翰·朱姆珀开发了一种人工智能模型（AlphaFold），解决了一个50年的难题——预测蛋白质的复杂结构。
彼时的AlphaFold侧重“理解已知”，能识别超过2亿种蛋白质结构。
而如今的AI更猛，掀起发现端“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，要完成10的60次方化学空间搜索，大海捞针，耗时长达十余年，成本高达数十亿美元，且成功率低于10%。
但IsoDDE，却将“数年”极限压缩至“数天”。
AI直接对着无边无际的10^60化学空间进行智能搜索，短短几天时间，就自主完成了海量的分子生成与迭代进化，并结合靶点，设计出了“完美分子”。
值得注意的是，很多新分子已经过严苛的湿实验，展现出了极佳的药性。
这并非孤例。英矽智能同样用AI，从海量数据中辅助发现了TNIK靶点，并通过AI辅助创新分子设计，成功推出了针对特发性肺纤维化（IPF）治疗药物Rentosertib（ISM001-055）。
根据公开资料，在临床I期和II期，Rentosertib均显现出了优秀的疗效和安全性，目前已进入III期临床试验。
能看到，AI暴力重构新药研发，药物发现正从“手工作坊”走向“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-靶点间相互作用、预测候选药物的安全性和有效性、管理临床试验等方面。[2]
浙商证券测算，从经济价值看，AI将药物发现时间压缩了30%-50%。AI发现的分子在临床一期临床的成功率达到80-90%，远超历史平均的52%。[3]
截至目前，全球已有超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实验，覆盖癌症、肺病、肥胖等病症。
Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪大胆预言：未来5到10年，AI有望攻克绝大多数严重疾病。
如果实现，人类将刷新生物极限，寿命、健康、福祉将大幅提升。这，或许才是AI的正确打开方式。
02 ｜ 缺数据，缺临床生产力
制药（R&D阶段），是一条极其漫长的路。
先是找靶点、设计分子，再是化合物筛选、优化，尔后做临床前研究、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
当前，AI主要改造上游的药物发现环节， 这远远不够。浙商证券测算，该阶段成本占比仅38%。剩下的大头，62%的成本在临床试验和审批。[3]
某创新药企董事长认为，AI制药赛道下一个爆发点在AI临床。
但，制约发展最大的瓶颈是高质量数据。AI不仅需要成功数据，也需要失败数据来理解真实世界，加速自我进化。
但现实是，大量失败分子、失败靶点数据掌握在药企、CRO手里，几乎不公开。在国内，海量的历史病案堆积在医院数据库，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+核心管线权益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，在整个AI制药产业中分得最多价值。
国内外AI巨头、AI制药公司，正加紧“补课”。
数据端，Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta等公司计划投入18亿美元，来打造下一代生物学AI模型建设开放数据基础设施。
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，并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”，以突破科学验证盲区。
就连跨国医药巨头礼来都在加码布局，它直接对外开放积淀了数十年研发数据的AI模型，交换条件是：参与方要把实验数据反馈回来，目前参与企业已超过125家。
AI确实提升了效率，但该闯的关，还是要闯。
一是审批关。美国FDA表示：数字化转型并不会改变现有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，严格监管AI制药。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，进入市场。
因此，我们可以拉长时间线来观察AI制药。前进的方向没有变化，但具体该如何解决难题，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”
上一轮创新药浪潮，中国市场规模、在线管线数量已超越欧洲，稳居全球第二。
这一轮AI制药浪潮，中国有望站上全球“C位”。Evaluate预计，中国资产或将占2026全年创新药总交易价值的“三分之二以上”。
这主要得益于，中国拥有完整供应链和成熟的CRO生态：能在算法→自动化实验→数据回流中持续优化，实现靶点发现、分子设计到转化验证的“更快、更省、更可控”。
同时，中国还有工程师红利，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。他在内部信中说，虚拟现实、生命科学、科学计算对人类生活的影响已现黎明之曙光，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，推出了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。
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，既有红杉中国、IDG资本、高瓴创投、五源资本等知名机构，还有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，腾讯投出了巨大的医药版图。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，它用算法驱动分子筛选，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。
这都显示出了腾讯长期重仓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，英矽智能与施维雅牵手，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，2026H1，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。
这显示出，AI重构制药产业不再是“纸上谈兵”，利好已经在营收上兑现。但同时，由于AI药物尚未进入商业化阶段，AI制药公司也还未到赚钱时刻。
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
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