专利药到期、集采、医药反腐等不断为加速新品上市及成本管控施加压力……近年医药行业不断承压，而2023年作为生成式AI的元年，其新质生产力的突破意义，以及为医药行业可能带来的巨大空间，引起MNC及国内头部药企关注。

　　AI技术的进步，特别是大模型在生命科学领域的应用，为整个生物科技产业带来了变革。

　　制药业很大程度上仍保留着手工业的特征。恰逢大模型的出现有可能将打破这两者的差别，将生物学研究正在从传统的定制化工艺转变为一种更精简、可重复、数据驱动的过程，这意味着生命科学领域也将诞生谷歌、微软这样万亿美元的科技巨头，未来十年的产业盛宴，正在开启。

　　尽管对AI制药有着诸多质疑，但大额融资的成功总是会让市场兴奋。近日，一笔来自美国的AI制药最大融资诞生。美东时间4月23日，初创企业Xaira Therapeutics宣布获得了今年以来生物医药领域金额最高的融资10亿美元。Xaira方面表示，会将AI应用于三个领域：发现新的生物学（biology）、设计分子和开展临床试验。

　　如业内熟知，药物研发充满失败可能，而通过生成式AI的方法，如从头开始设计复杂分子、找到新靶点等，可将研发时间缩短数月甚至数年。Xaira目前成立仅1年，投资方看好的是团队阵容和AI制药行业的未来。Xaira从基因测序巨头Illumina以及生物技术初创公司Interline Therapeutics引进了团队和技术，专注于蛋白质组学，即蛋白质如何在健康和疾病中发生变化。

　　但实际上，同一天，AI制药先驱BenevolentAI宣布重组计划，将裁员约30%，并关闭其美国办事处，同时保留其在英国伦敦和剑桥的两个最大基地。此次裁员将减少约20%的现金消耗，从而将公司的经营期限延长至2025年第三季度。

　　这家企业在新冠疫情之初曾经名噪一时，其借助其由AI赋能、假设驱动的药物发现方法，仅用两天时间就发现礼来的baricitinib可用作COVID-19的候选药物。

　　但即使是这样的曾经的明星企业，其最受关注也是进展最快的管线（一种TRK受体的选择性抑制剂），虽然在特应性皮炎IIa期试验中显示该药物安全且耐受性良好，达到了主要目标，但在针对91名参与者的两项评分标准中，并未显著改善炎症和瘙痒症状，意味着BEN-2293失败了。

　　这就是制药行业的残酷性，巨大投入的管线一旦失败，不仅要承受巨大的资金沉没成本，而在时间上的失去则更为可怕。

　　而国内这边，英矽智能和晶泰科技先后递表港交所，也让行业猜测，AI制药第一股花落谁家。

　　通常来说，AI药物研发企业分为三种商业模式：AI-SaaS模式下的AI辅助药物开发软件服务平台，代表性企业包括ConcertAI、西湖欧米、沃时科技等；AI+CRO企业，通过技术服务外包的形式与下游共同推进管线并获得服务收入，包括Schrodinge、晶泰科技、星药科技等；AI+Biotech企业，主要自研药物管线，并以自主/授权/合作等方式推进管线上市，包括Recursion、英矽智能等。

　　但实际上，一家公司往往不会拘泥于单一模式。如英矽智能在AI-biotech、AI-CRO和AI-SaaS三种商业模式上均有布局，以AI-biotech为核心。

　　从规模和发展方式来看，大型药企市场进入方式主要分为内部自建研发团队，对外部AI制药初创企业进行投资收购，以及与互联网巨头或AI制药初创型企业开展合作等形式。

　　如4月24日，英矽智能宣布与中国生物制药子公司、全球化生物医药公司invoX Pharma达成新的战略合作。具体而言，合作将利用英矽智能自主研发的靶点发现引擎PandaOmics®，结合invoX内部药物研发团队经验，针对invoX旗下已有管线展开分析以确定新的潜在适应症，并进一步分析候选药物治疗潜在适应症的可行性。

　　AI制药初创型企业市场进入方式通常为利用自身的AI技术优势切入制药场景中的一个或多个环节，通过与药企、医院、实验室等外部机构合作，利用获取的差异性公开数据训练模型，优化制药流程，从而实现研发效率的提升。

　　互联网头部企业市场进入方式主要为借助对外投资、打造自有相关平台、提供算力及计算框架服务等途径推动AI制药领域快速发展。

　　应用在制药环节的AI技术主要包括机器学习中的深度学习、大数据及自然语言处理，通过训练数据库内目标信息搭建精准模型，实现药物分子的筛选、预测及分析、用药安全的试验、评估等研发目标。

　　商业模式决定了营收方式。早期，英矽智能的营收由AI-CRO和AI-SaaS两部分构成，随后达成首个AI药物对外授权项目。从2022年度收入来看，软件解决方案服务仅占比5%，而药物发现服务占比95%。2022年先后与复星、赛诺菲达成的合作制药，为英矽智能贡献了AI-CRO的绝大部分收入。

　　根据招股说明书，2023年，英矽智能的AI-biotech业务带来收入，管线对外授权为英矽智能带来的3900万美元收入，占全年总收入的76.2%。

　　AI+CRO代表企业晶泰科技，自2017年与辉瑞等大客户达成 AI 新药研发合作关系以来，一直未曾公布过这些客户使用公司技术研发的药物进入临床试验的消息。

　　人们对AI制药最大的质疑来自于，这项技术迄今没有研发出一款真正上市的药物，这条路径的价值还有待探索。在真正有先行者摘到果实之前，AI药企们或许还要度过漫长的冬季。

　　不过，美国AI/计算+药物研发的龙头企业薛定谔，在2023年实现了上市以来的首次盈利，让前行者看到曙光，不过也会追问，中美不同的产业环境下，国内的初创AI制药企业路在何方？

　　目前AI制药赛道的竞争格局，多方环伺，初创企业并不容易。晶泰科技在招股书中称，公司研发活动中获得的数据及资料可能不准确或不完整，因此医疗保健行业中收集或获得的数据整体质量往往受到质疑，若在获取、输入或分析该类数据时出现失误，可能会有损公司提供药物及材料科学研发服务的能力，且对公司业务、前景及声誉带来影响。

　　传统大型药企则手握核心研发数据，将自有业务与AI融合。如赛诺菲（SNY.O）、默沙东（MRK.N）、阿斯利康（AZN.O）等国际知名药企，药明康德、泓博医药、皓元医药等国内医药企业均有计划布局AI制药。

　　同时，百度集团、腾讯控股、字节跳动等互联网大厂也依靠自身庞大的数据库及AI算法优势，打造了AI制药研发平台，以求在行业内分一杯羹。AI制药企业除面临业内同行的激烈竞争外，还要接受互联网大厂的挑战。

　　从晶泰科技的招股书上获知，晶泰科技的业务主要是药物发现解决方案和智能自动化解决方案两部分。但伴随着大型药企纷纷自己下场开展AI制药研发，晶泰科技的客户也在减少。招股书反映，客户留存率基本只有50%。

　　晶泰科技王明泰曾介绍晶泰目前数据的主要来源：一是公共、公开的数据库；二是全球发表的海量论文、研究报告等公开资料；三是一些成熟的商业化数据库。这也是诸多初创AI制药企业获取数据的通用路径，利用共性技术平台和试验积累，得到宝贵数据。如英矽智能通过对外授权软件，免费开放给科研院所，只要能够使用科研机构的数据。

　　在AI药物研发过程中，底层数据是AI药物研发的基础。部分公开资料如文献资料等，晶泰科技尚能通过公开渠道获悉。不过，公开数据质量难以保证，以此计算会导致AI模型运算可靠性较差。而真正的核心数据则掌握在各大医药公司手里，这些都属于非公开数据，更适合用来做模型的训练和计算。

　　这也导致AI制药筛选出来的药物真正能往后推进的少之又少，据公开信息，全球目前仅有5条AI药物管线推进至临床三期。

　　初创AI制药企业通过共建朋友圈加强合作，促成行业标准和数据共享。上海张江汇集了全国近30%的AI制药企业。据相关统计，全国现有的102家AI+医药研发企业中，有30家在张江科学城布局。全国AI+医药产品在临床前研究阶段和临床试验阶段的项目分别有76项和30项，张江科学城分别有34项和15项，在全国占比分别为45%和50%。

　　CRO公司美迪西创始人&CEO陈春鳞介绍参与组建张江AI新药研发联盟的过程。2021年10月，在陈凯先、蒋华良、饶子和三位中国科学院院士的倡议下，张江AI新药联盟应运而生。到2025年，张江药谷“AI智药生态”有望集聚300家活跃机构、30个创新联合体和30个赋能平台，AI有望助力每年新增30条一类新药管线（pipeline，指药企一批正处开发阶段的药物，包括临床前、临床研究等）。

　　陈春麟笑称，自己当初想要推动张江AI制药联盟，正是因为CRO公司在AI制药生态圈里也有重要的一席之地：很多AI技术公司没有湿实验室，会选择与CRO公司开展实验合作，对算法进行验证；同时CRO公司也会付费使用AI计算平台端口，帮助自身的新药研发。

　　“药物研发是一个不断试错的过程，无论是基于AI平台还是基于传统实验的药物研发，都需要在多次测试的基础上不断分析迭代，才能筛选出最优化合物。因此AI技术与传统CRO可以说是在互惠共生、融合促进同催化药物研发在速度、难度、广度上取得突破。”

　　“AI慢慢就变成工具，我自己不需要再去建平台，我可以用这家的产品，也可以用另一家的。可以说，AI促使了多种新型合作模式的出现，不仅能让整个医药研发的行业更加繁荣，也能促进各家公司加强合作。”陈春麟介绍，美迪西与德睿智药、英矽智能等AI公司都有合作，共同推动医药研发技术迭代。

　　张江AI智药论坛连续举办三年。AI联盟在陈凯先院士、饶子和院士和蒋华良院士的指导下，在上海市经信委、浦东经信委，特别是张江集团的全力推动下，逐渐壮大，各成员单位间联结越发紧密，合作硕果累累。其中不乏美迪西与联盟成员单位的合作，如与英矽智能、德睿智药、深势科技等的合作。AI联盟必将继续拓展“朋友圈”，发挥合作潜力最大化，共同开发出更好、更新的新药。

　　《2024易凯资本中国健康产业白皮书认为》，AI技术应用于新药研发已经大大加速医药工业的发展，将在未来十年为医药工业发展提供强大引擎。“AI制药的生态闭环已现雏形，AI在医药工业中的应用已到了一个量变的前夜，将在未来十年为医药工业发展提供强大引擎。”

　　随着AI技术在医药工业中的快速发展，监管机构也随之加大了对AI制药领域的关注，2023年FDA（美国食品药品监督管理局）和EMA（欧洲药品管理局）已分别发出讨论文件和草案，体现了监管机构对AI制药领域加强管理的意向与决心；CDE（国家药品监督管理局药品审评中心）在不断加强对AI制药领域的关注。易凯资本认为，“在2023年后，在2023年后，各国会出台一系列针对AI制药领域的监管政策，进一步规范行业发展。”事实上，这也是AI制药领域真正实现产业化，成为成熟行业的前提。

　　撰稿：健凯Pro团队 ;编辑和排版：XIAORUI; 审核 SHENJIA返回搜狐，查看更多