AI制药十年沉浮：管道失败，资本退潮，黎明前的坚持。

每个人都在等待AI制药“奇点”的到来。

近日，FDA(美国美国食品药品监督管理局)宣布将通过使用更高效、更符合人体的方法，停止临床前药物开发中的临床实验。

受此消息影响，国内AI药业概念股集体上涨。

新药研究在FDA新政的背后，面临着十年、十亿美元的投资，但通过率却只有十分之一的残酷事实。

在药品设计阶段，AI制药曾经被寄托在改变传统制药流程上，因为它在药品设计阶段所表现出的高效率。这一次，FDA提到的替代临床试验方法之一就是AI建模。

据相关数据显示，2025年第一季度，全球至少有38家AI制药公司获得了17.5亿美元以上的融资。包括赛诺菲投资的AI。 Enveda是一家生物技术公司，目前公司已获得C轮融资1.5亿美元；它还包括英硅智能在E轮融资中获得1.1亿美元。经过这一轮融资，英硅智能估值超过10亿美元。

值得注意的是，英硅智能在2023年6月和2024年3月两次申请港股IPO后失效，这次融资，又传出了重启上市的消息。亿欧向英硅智能官方核实，对方表示“暂时没有计划”。

自2023年行业进入严冬以来，AI制药在2025年仍然经历着“冰火二重天”。

一方面，大额融资不断涌现。例如，工业软件巨头西门子宣布，他将在今年4月花费51亿美元收购生命科学数据公司Dotmatics，这被认为是西门子对AI。 生命科学领域的沉重下注。

另一方面，AI制药公司仍在努力工作。一些公司裁员，一些公司合并，一些公司转型。去年9月，AI制药公司Recursion和Exscientia的M&A更像是老牌AI制药公司的集团发展。

易凯资本的投资者赵昕淇并不认为AI制药行业的融资真的在回升。“在AI药品研发领域商业化产品上市之前，AI药品在一定程度上仍然是一个黑盒子”。

就世界而言，最早的AI制药企业大约在2013年左右成立，到目前为止，行业已经发展了十多年。对药物研发，AI赋能下，到底能改变多少？

在“交卷”的关键时期，AI制药公司已经到来。

两家明星公司的两种选择

晶泰科技和英硅智能作为AI制药领域的两大明星企业，选择了不同的路径。

4月7日，凭借国内“AI制药第一股”称号，晶泰科技发布了2024年年报，这也是自2024年6月上市以来，晶泰科技的第一份年报。

晶泰科技主要有两大业务:一是提供药物发现解决方案，二是服务机器人解决方案，包括固体R&D服务和自动化学合成服务。

在过去的一年里，晶泰科技的服务机器人解决方案和药物发现解决方案分别贡献了1.63亿元和1.04亿元。其中，2024年服务机器人解决方案收入同比增长87.8%，总收入占比也从49.7%上升到61.09%，明显高于药物发现解决方案收入同期增长18.2%。

2024年，晶泰科技经调整净亏损近4.57亿元，同比收窄12.5%。如不考虑调整项目，公司将在2024年亏损15.15亿元。R&D高投资是亏损的重要原因。2024年，晶泰科技的R&D费用为4.18亿元，同比下降13%。

与此同时，上市后的晶泰科技似乎也渴望摆脱“AI制药”的标签。2024年12月，晶泰科技宣布改变公司名称和证券简称，近十年来一直在使用“XtalPi还有“晶泰”，更名为晶泰控股，其名称不再与医药有关。

事实上，晶泰科技的跨界转型早如影随。

2024年8月，晶泰科技宣布与新能源龙头协鑫集团达成5年战略合作，总合作金额高达1.35亿美元。同年，晶泰科技不断孵化AI 新材料企业深层次的原则和赋澈生物。

晶泰科技创始人、董事长温书豪将进入新材料领域视为公司的二次创业，可见，无论是材料科学、农业还是消费品领域，与药物研发相比，这些新业务不需要经过长时间的临床试验，可以更快地带来收益。

然而，在业内人士看来，晶泰科技在这一节点的跨界选择远非如此简单。

作为晶泰科技的初期投资者，峰瑞资本合作伙伴马睿见证了公司的发展。他对亿欧说，上市一年后，晶泰科技想得更清楚了。“晶泰科技的底层核心竞争力是量子物理与AI的融合，跨界新材料也是基于底层技术的合理溢出。”

就像一个AI家庭 CRO(医药R&D外包)作为核心业务，晶泰科技的商业模式是与制药公司深度合作，客户给出目标。晶泰科技设计了一种化合物，进一步验证了其有效性，直到最终交付。这种模式更接近AI制药的本质，即帮助制药公司提高R&D效率。

然而，这种战略合作受到合作伙伴战略的限制，相对被动。如果药企融资难度加大，开发新药的意愿也会明显降低。目前，随着整个药业资金的收紧，AI制药企业证明自己有自己的造血能力，形成商业闭环尤为重要。

晶泰科技选择开辟第二战场。

在接受媒体采访时，温书豪提到与新能源企业牵手，是因为看到光伏产业过剩，光伏企业面临着巨大的成本挑战，迫切需要新技术的支持。根据2024年年报，晶泰科技将在2025年增加碳基材料和非常塑料的投资。

晶泰科技在药业大步向新能源迈进后，进一步扩大了对商业化的探索。

4月8日，晶泰控股宣布，公司2024年营业收入超过上市规则第18章“商业化公司”收入门槛2.5亿港元，因此向香港证券交易所申请撤销未商业化公司称号并获批。

与此同时，国内头部AI制药公司英硅智能也迎来了商业路径的关键节点。

2025年1月，英硅智能宣布与意大利美纳里尼集团进行二次合作，授权一款潜在的同类最佳产品，总额5.5亿美元。（best-in-class）备选肿瘤药物。

任峰是英国硅酮智能的首席科学家。他告诉亿欧，在过去的10年里，英国硅酮智能一直在探索AI制药的商业化，经历了很多阶段，从最初提供软件平台服务，到发现软件和药物，再到向前发展。Biotech由AI驱动，他认为目前英硅智能的商业模式已初步开放。

AI制药公司主要看两点，一是看授权和授权收益；二是看管道的进展，因为管道也可能代表企业未来的收入。”任峰说。

“自研管道 license out“管道出海”的方式被认为是英硅智能的最佳选择，也是最赚钱的方式。“英硅智能的强项是通过AI平台找到药品的新靶点，设计出更好的分子，充分发挥AI在早期研发和后期商业化方面的优势。我们授权海外制药公司在后期进行临床研发和上市销售。”任峰认为英硅智能已经找到了自我定位。

目前，英硅智能有30多个内部管道，这也给了它更多的授权机会。据悉，英硅智能已完成四项对外授权合作，涉及总额超过15亿美元。

十年AI制药：从谈技术，谈概念，到务实。

今年，DeepSeek的流行给AI医疗和AI制药领域带来了多维变化。然而，除了各种颠覆和革命的“演讲”之外，无论投资者还是企业家，AI制药在新药研究中能改变多少，都逐渐趋于理性。

一位投资者表示，过去AI在医药行业被过度炒作。AI制药，核心到底是什么？AI”，还是“制药”，到目前为止，行业本身还没有答案。

投资人马睿回忆起第一次访问晶泰科技的创始团队，认为他们是一群有梦想、有前瞻性的人，“他们坚信计算可以改变制药，然后他们进来做。回过头来看，当时的AI没有深度学习的能力，他手里拿着一个很差的工具。”

但这并不妨碍企业家前进。当时，晶泰科技想要预测和模拟不同晶型药物的稳定性，以利用热学规律计算分子与分子之间的能量状态，从而提高药物发现的效率和通过率。

一种创新药物的研发分为三个阶段:靶点假设的提出和药物靶点的确定、潜在分子的优化和临床前备选化合物的评价，以及最终的临床试验验证。AI首先使用的是早期药物发现阶段，这是一个漫长的研发周期。

任峰向亿欧解释说，AI赋能药物的发现主要有两个方面:一是帮助我们根据这种疾病寻找靶点，靶点是蛋白质或基因，导致疾病，找到合适的靶点进行药物治疗是成功的一半；第二步是找到分子。这个过程相当于给了靶点一把锁，找到了解锁的钥匙。“AI是一个聪明的锁匠，一眼就能识别出这把锁是什么样的，比手工活快很多”。

根据BCG报告，在AI赋能下，制药行业可缩短约50%的研发周期，也就是说，R&D的效率翻了一番。

2014年，无论是在全球生物医药高地波士顿，还是在中国风险投资圈，计算生物学这一新兴领域并不是很乐观，面临着普遍的争议。

2020年，AI制药行业真正火爆起来。今年，英国Exscientia公司表示，它已经使用AI开发了第一个临床前备选化合物DSP-1181，并于同年3月正式进入临床试验阶段。今年，AI头部公司薛定谔成为首家计算药物研发的上市公司，其股价在美股上市后持续上涨，引爆了二级市场。

很快，AI制药的热潮蔓延到了中国市场。阿里、百度、腾讯、华为等巨头纷纷进入市场。据统计，到2020年，中国已经建立了38家AI制药公司，到2022年底，这一数字已经增加到近80家。

根据华兴资本的研究报告，2020年AI制药在全球范围内越来越受到关注，全球制药企业也越来越多地参与AI的应用和投资。到2021年，我国AI制药企业融资额达到62亿元，比之前6年的46.7亿元融资额高出31%。

投资者赵昕淇认为，最后一波投资者热衷于AI制药，它的逻辑是创新药九死一生。在逆摩尔定律的趋势下，药物研发的成本越来越高。因此，可以建立使用计算来解决药物发现问题的理论。即便如此，“当时投资者对AI赋能制药还是有一种盲目的乐观。”

早期的AI制药企业家热衷于用AI制药讲故事。在接受亿欧采访时，望石智慧的创始人兼首席执行官周杰龙提到:“2020年之前，很多AI制药公司都是专门做的，比如分子选择、蛋白质结构预测等。似乎每个人都有。说得好听一点，引进了AI，其实并没有看到真正的突破。”

对于整个制药行业来说，理论上再优秀的分子，都要经过临床阶段的验证，这是AI制药最大的风险点和成本。

当AI预测某个分子时，某个分子在什么情况下，为什么能发挥作用，为什么有时会导致严重的副作用和安全问题，这些都是只有通过人体试验，才能大致推断出药物作用的结果，但根本原因有时仍然不清楚。

AI药物研发公司BenevolentAI的AI药物于2023年4月开始治疗特应性皮炎的局部泛Trk抑制剂BEN-2293，因IIa期临床试验未达到次要疗效终点而终止，导致公司裁员。

管道进度和商业里程碑是制药领域最直观的成绩单，如果AI制药公司没有取得成果，面对的结果就是适者生存，这也是AI制药的残酷之处。

根据头豹科技的数据，截至2023年11月，全球共有97条AI处于临床阶段，保持活跃状态，一半以上的管道处于临床阶段，三分之一以上的管道处于临床阶段。在临床第二阶段之后，往往是失败的命运。

制药本身就是烧钱的生意，尤其是AI制药，投资者对AI制药公司的规模和盈利周期感到消极，失去了耐心。AI制药企业在2023年资本逐渐退潮，失去供血的人群开始走向整合、并购、转型。

"用AI讲故事的时代已经过去，每个人都想看到的是如何通过AI在制药应用领域具体落地。”任峰说。

2025年，全球AI制药融资并未停止，但投资逻辑与过去大不相同。赵昕淇说，投资者逐渐回归理性，投资者更倾向于AI制药公司，他们真的有能力技术或实现自我造血。

于此同时，如何生存，成为AI制药公司的一个关键问题。周杰龙告诉亿欧，“大浪淘沙后，大家开始认真思考，试图找出自己的市场定位，在自己的领域有哪些独特的物品，并逐渐练习如何更好地开拓市场”。

等一个奇点，从量变到质变。

近十年来，人们对AI技术和药物研发的尝试，与制药行业100多年的历史相比，AI制药还有很长的路要走。

投资人赵昕淇认为，AI制药公司应该证明自己的分子比其他家庭筛选得更好，整个环节数据的一致性是主要解决方案。“临床前后的数据通常是断裂的，缺乏连接性。药物研发在这个链条上效率更高，并不能使整个药物链条有效。”

高级人工智能专家郭涛提到，天使投资者，AI算法的有效性主要取决于输入数据的质量，但是在医学领域，很难获得高质量、标准化的数据集。没有高质量的数据，再好的模型也无法落地。

目前，AI制药公司的数据大部分来自制药公司、科研机构或学校公开的数据。药品研发数据大多存在于制药公司手中，属于企业的核心资产，制药公司不会轻易分享。

任峰表示，95%以上的英硅智能都是公开数据，但这类数据需要清洗选择，格式统一，才能最终用于大模型练习。“从2014年开始，大约有40名数据团队致力于英硅智能的数据清理。”

目前，AI制药公司的竞争仍然是基于算法的竞争。，AI公司的算法有很多种，哪种算法真的有效？需要大量的实验来检验。“随着技术的不断发展和进步，每个人的算法都趋于相似。到那时，数据将被比较。谁拥有自己独特的数据，谁就能占据领先地位。”任峰说。

而且技术上的突破可能已经到来。

根据峰瑞资本的报告，过去两年技术发展日新月异：

首先，2020年12月，AlphaFold2在CASP14(蛋白质结构预测的关键评估)中表现出了蛋白质结构预测能力，与实验室水平相当；

ChatGPT于2022年11月问世；2023 年7月，David RF公布了Baker团队 diffusion，从物理计算到AI的蛋白质设计，显著提高了通过率和设计效率；

在2024年6月，ESM3可以实现新型蛋白产生，这是一家初创公司。 Evolutionary 生命科学领域Scale开发的大模型…

多年来，投资人马睿研究生物技术，AI1制药分为1.0时代和2.0时代，.0是判别AI，AI2.0是生成式AI。“在AI制药1.0时代，人们通常认为AI不可靠，使用物理方法更准确。但是现在生成式AI会改变这种情况，这将是最大的技术突破，从预测到设计和生成。”

当前，人们对AI制药最大的疑问来自于，在过去的十年里，这项技术至今还没有开发出一种真正上市的药物。高风险、长周期的新药研究仍然是一个不可逾越的难题。

马睿表示："有些人太急于求成，他们想要的是 AI完全解决了药物的问题，经过我长长的一串验证，它必须是一种成功的药物，但是怎么会有这样的事情呢？”

瑞健药业CEO魏君也指出，除了狭义的“AI制药”之外，AI在医药应用领域已经有了很多全新的应用，比如瑞健。AI 在细胞治疗药物开发中应用化学诱导平台。

此外，市场上已经出现了大量将AI应用于药业上下游的企业，并且已经实现了商业化。

比如魏君，有的AI工具侧重于生命科学工具蛋白的设计，有的用于疾病靶点的开发，有的用于病理检查。“一种药物的成功不仅包括药物本身的关键参数，还包括临床试验的设计和开发策略。随着AI技术的演变和各种数据库的丰富，以及临床前方案的优化。”

任峰认为，在没有AI支持的情况下，药物研发管道的成功率普遍低于5%，AI的引入可以将这个数字提高3到5倍，这是一个很大的进步。他透露，今年，英硅智能的一种药物正从第二个临床阶段进入第三个临床阶段。"如果成功了，这可能是世界上第一个进入临床三期的人。 AI制造的分子。”

人人都在等待AI制药“奇点”的到来，也期待着一条顺利通过临床试验的管道的出现，再一次点燃了整个市场。

AI制药公司首先要做的就是为自己节省更多的子弹，更多的时间和金钱，以防止他们在黎明前过早离开牌桌。

本文来自微信微信官方账号 “亿欧网”（ID：i-yiou），作者：周婧，36氪经授权发布。

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