MIT博士深耕7年闯过30万亿人体细胞迷宫，打造AI药企成功上市

当AI制药跳出盲选试错的旧模式，他们决定打造靶向人体病灶的「纳米火箭」。

文 | 胡香赟

编辑 | 海若镜

2025年5月13日，在招股书秘密递交三个多月后，37岁的赖才达带领剂泰科技正式登陆港交所。上市当天盘中股价一度上涨170%，最终收涨127%，公司市值突破270亿港币。

这位自带书卷气的麻省理工学院化工博士背后，站着贝莱德、瑞银、国新基金、高瓴等一众顶级基石投资机构，香港公开发售环节更是创下超购6900倍的成绩。

从公司成立到完成IPO，剂泰科技只用了七年时间。2019年，剂泰科技从晶泰科技内部筹备孵化，由当时担任执行COO的赖才达牵头组建团队。赖才达和晶泰科技联合创始人温书豪渊源极深，二人博士阶段都毕业于MIT。温书豪曾向投资人推荐赖才达时说：「Chris（赖才达）和我气质相近，但能力在我之上。」那时，晶泰科技的估值已经接近10亿美元。

过去七年，中国创新药赛道经历了完整的周期起落：2020年市场热度达到顶峰，一大批试图用算法重构新药分子设计的AI制药公司顺利拿到融资；仅仅两三年后，不少曾站在风口的明星公司就因为管线数据达不到预期、资金链断裂黯然出局；而在行业最低谷时，新药BD交易浪潮兴起、AI技术实现能力质变，又重新给行业注入了活力。

在剧烈的行业周期波动中，一步踏错就可能满盘皆输。赖才达带领剂泰团队从AI小分子剂型优化起步，逐步切入高壁垒的靶向LNP递送赛道，始终保持每年1-2轮的稳定融资节奏，最终成为国内上市速度最快的AI制药公司。

从回国创业切入医药赛道，到引入国资背景投资、拆除红筹架构再到赴港IPO，这些充满不确定性的决策，在赖才达看来更像是「无需犹豫的选择」。波士顿投资圈复盘时，常常把赖才达和曦智科技创始人沈亦晨放在一起评价，称二人「能力出众，创业过程几乎没犯过任何错误」。

押注工程师创始人，押注AI赋能药物递送

赖才达的创业起点，乍看和创新药行业完全不相关。十年前，这位MIT化学工程博士当时正埋头研究水处理技术，希望能从洗衣废水中分离出表面活性剂和杂质，实现水资源循环利用。

作为剂泰科技的天使轮领投机构，峰瑞资本连续四轮加注这家创业公司。峰瑞资本合伙人马睿至今还记得一个细节：为了配合国内的时差，赖才达凌晨5点就跑到实验室，坐在两个水桶中间，远程给他展示完整的水处理流程。虽然当时没有最终投资，但这个「勤奋又充满理想主义」的年轻人，给他留下了非常深刻的印象。

马睿和赖才达的再次相遇，是温书豪从中牵线搭桥。温书豪的行业背书，是打动早期投资人的重要因素之一，但真正让投资人决定下注的，是赖才达能把AI制药的商业逻辑讲得通透清晰的能力。

和赖才达聊完之后，峰瑞资本当天就做出了投资决定，「之后还进入了漫长的抢投资额度的阶段」；光合创投合伙人高健凯（时任光速中国助理合伙人）也提到，「第一次聊完，就非常想投进去」。

2020年，AI制药赛道虽然已经进入风口，但AI模型能力还十分有限，远没有如今设计抗体等复杂分子的能力。当时业内很多团队还停留在物理计算的层面，都在说要用AI提高新药研发效率，但始终没办法清晰回答投资人的核心疑问：「计算得到的合成数据准确度能到什么程度，这样的准确度能支撑哪些研发环节实现质的飞跃。」

刚进入AI制药领域的赖才达，没有跟风去挤靶点筛选、分子设计的热门赛道，反而选择了「药物递送」这个细分环节——也就是让药物能够精准、安全地到达人体病灶，更好地发挥药效。

高健凯回忆说：「很多人聊AI制药，都会说自己选了哪些靶点，从技术层面怎么用AI做得更快更好。但赖才达讲的是：通过AI做药物递送，能让多少原本没法成药的靶点变成可开发，这件事本身的价值有多大。再往前延伸，除了小分子制剂，还能用LNP（脂质纳米粒）做药物递送，尤其是mRNA这类递送难度极高的药物类型。」

传统生化研发人员做剂型、药代动力学研究主要依靠经验，人力能覆盖的分子组合十分有限，但AI可以极大拓展搜索空间，挖掘出很多之前意想不到的优质方案。这个方向早期的落地场景主要是临床前制剂优化，或是改造已上市药物的剂型（比如把片剂改为口溶颗粒），以低成本、低风险开发二类新药。

严格来说，剂泰科技初期做「剂型优化」更偏向应用层面的技术优化，还没有涉及底层核心递送技术的升级，但在仿制药一致性评价、国家带量采购等行业政策背景下，药企有强烈的「降本增效」需求，也愿意为这样的技术服务付费。

高健凯还记得，他当时调研了四五家和剂泰科技早期合作的药企，对方直接给出评价：「这套方法可能会让传统制剂人员面临职业替代。」

一个代表性的案例就是剂泰科技的MTS-004项目：这款药物针对中国神经系统疾病患者常见的吞咽困难问题，把原本难以下咽的胶囊改造为入口即化的速溶片。2025年，该药物处于三期临床阶段，已经以1亿元人民币首付款、近20亿元人民币里程碑总价对外授权。

BD交易的验证，其实是之后才发生的事。

在早期阶段，剂泰既没有新靶点、也没有新药临床批件和试验数据，能拿出来展示的成果并不多，但还是先后吸引了红杉、五源、光速中国、Monolith等一众科技头部基金入局。

马睿认为：「科技投资人擅长判断创始人能力、业务的规模化潜力，他们见证过快手、拼多多、字节跳动这些巨头的崛起，在早期对人和赛道天花板的判断非常准；而医药投资人更擅长研判未满足的临床需求、具体药物的科学风险和市场空间。现在来看，剂泰已经得到了两类投资人的共同认可。而赖才达每次做战略选择时展现出的决断力，也没有让当年押注「人」的投资者失望。」

切入LNP递送赛道，挤入新药研发核心赛场

如果只是停留在剂型优化层面，剂泰科技最终可能只是一家普通的AI制药技术公司。

但这距离赖才达的创业梦想相去甚远。他的标杆企业是BioNTech和Alnylam，这两家都是靠递送技术驱动成长的药企：前者在新冠疫情期间因为mRNA疫苗声名鹊起，后者用近20年时间开发出GalNAc递送技术，稳稳占据小核酸药领域的龙头位置，支撑起公司30亿美元的年营收和400亿美元的市值。

在投资人们看来，这位外表斯文、带着书卷气、甚至职场经历并不算丰富的CEO，对于做成一家「顶尖的医药公司」有着极强的进取心。

在剂泰科技七年的发展历史上，最关键的转折点，就是赖才达带领公司从剂型优化切入挑战更大的LNP递送领域。

2021到2022年前后，剂泰科技团队发现，他们在小分子制剂优化过程中积累的AI建模能力、高通量实验平台，还有对纳米材料相互作用的深刻理解，完全可以迁移到市场空间更大、技术壁垒更高的LNP递送领域。

在实际研发中，很多有治疗潜力的药物（比如核酸药）分子体积大、性质不稳定，如果直接注射进人体，可能还没到达病灶就已经降解，或是被免疫系统清除。因此，如果能掌握让药物精准递送到人体正确位置的技术，理论上就拿到了下一代新药研发的核心话语权。

换句话说，递送技术的天花板，某种程度上就决定了大分子生物药的天花板。

LNP是一种由多种脂质分子组装而成的微型纳米囊泡，天生适合包裹大分子药物，可以依靠自身的脂质生物特性在人体内稳定循环，实现药物的安全转运和细胞精准释放——简单来说就是把药物安全装进「纳米包裹」，保护它在血液中顺利运输，到达目标细胞后再拆包释放药物。

但传统LNP天然更容易富集在肝脏，如果要实现脾脏、肺部、脑部乃至实体肿瘤的精准靶向，必须从头定制优化配方。而脂质分子的结构数量极其庞大，组分摩尔比、微流控制备工艺、表面修饰程度等关键参数又高度耦合，依靠传统实验试错摸索无异于大海捞针。

为此，剂泰科技搭建了名为NanoForge的AI纳米递送大模型，自研了超过千万种脂质分子库，先用AI模型做虚拟筛选，再用量子化学计算做精细优化，最后通过高通量湿实验验证并回馈数据，形成「干湿闭环」的快速迭代。

更关键的是，剂泰科技已经把这种能力升级到了「精准送到该去的地方」的水平。

马睿介绍，剂泰科技的递送技术可以理解为「靶向LNP」：基础层是一个「隐匿型包裹」，不偏向单一器官、也不会触发免疫系统，然后在包裹表面加上「抗体导航」，通过特定抗体或配体引导包裹精准识别目标免疫细胞或肿瘤细胞。比如用CD8抗体靶向T细胞，用针对CD19的抗体靶向B细胞相关肿瘤。

这样一来，剂泰科技就可以设计出靶向不同器官或细胞的LNP：有的靶向肝脏，有的靶向肺部，有的甚至可以穿过血脑屏障到达神经系统。「就像SpaceX用工程能力解决航天问题一样，剂泰是用AI、递送、纳米材料技术，把『纳米火箭』精准送到人体病灶。」

这项能力，让剂泰科技拿到了核酸药物、体内CAR-T、基因编辑这些前沿疗法领域的入场券，挤入了新药研发的核心赛场。

最初布局LNP递送技术的时候，赖才达也遇到过一个充满诱惑的选择：要不要把LNP业务拆分出来，单独成立一家名为「递泰」的公司做体外融资？马睿当时甚至已经给出了天使轮的投资承诺，但赖才达反复思考之后，否决了这个方案。

现在回头看，这个决策的预判非常准确：2022年资本寒冬很快到来，mRNA赛道在疫情后迅速遇冷，即便当时拆分，也很难顺利拿到融资。

更重要的是，到2025年，AI制药已经走过了技术迭代的临界点，资本市场格外青睐落地场景清晰、技术和数据壁垒深厚的「AI Native」生物科技公司——也就是核心资产、最有价值的管线都由新一代生成式AI创造的公司。把LNP递送技术保留在剂泰体内，不管是融资还是上市，都成为剂泰最核心的竞争力之一。

马睿说：「资本周期起起伏伏，市场会有短期热点，也充满各种噪音，比如曾经有说法叫不要投mRNA、不要讲AI制药、要做分子设计不要做递送等等。但Chris做决策往往都是基于第一性原理。早期我还建议过他收购分子设计团队，把『小分子+剂型』的故事补完整，他也没有动摇，始终聚焦『AI+药物递送』这个核心方向。这种定力在行业里非常少见。」

主动管控估值，提前布局超配人才

2025年上半年，AI for Science赛道在资本市场重新热了起来。

回看剂泰科技上市前的8轮融资，基本保持着一年1-2轮的稳定节奏。四年前AI制药风口起来的时候，剂泰科技的估值也跟着水涨船高，甚至有一笔融资刚结束，就有新机构为了抢到份额，提出用双倍估值开启下一轮融资。而在市场遇冷的时候，即便剂泰的现金储备足够支撑三到五年运营，赖才达也没有停下融资的脚步。

一位投资人评价说：「Chris聪明的地方在于，不管行业上行还是下行，他都会主动控制估值。大多数时候，他选的领投方都不是出价最高的，但都是品牌影响力大、能给公司带来实际助力的投资人。」

这种利益上的让步，也体现在剂泰科技的内部。不少业内人士评价，赖才达「在高管的股权、薪资待遇上都非常大方」，因此能够聚拢到顶尖人才。

创业早期，赖才达靠着波士顿和MIT校友圈的人脉，邀请到美国工程院院士陈红敏，以及年龄、经验都比自己更丰富的王文首一起创业；发展后期，前罗氏首席科学家、信达生物副总裁徐伟，还有前海通国际董事总经理付翀的加入，又补上了公司在传统药物研发、资本市场财务方面的人才短板。

高健凯认为：「Chris习惯『超配人才』，不满足于找只匹配公司当前发展阶段的人，总是提前为下一阶段的发展储备人才。比如徐伟在制定临床研发和管线战略方面能力非常强，当时能说服这位行业老将加入，足以证明他聚拢人才的能力有多强。」

站在投资人的视角看，赖才达确实做了很多次正确的商业选择：意识到国内创新药产业在临床试验、数据生成方面的成本和效率优势后，果断从美国回国创业；作为台胞海归，在公司发展后期平稳引入国资、险资；临近上市前把总部从杭州迁至北京；提前拆除红筹架构；最终顺利实现赴港IPO。

马睿曾经问过赖才达，为什么能接连做出这些正确决策，赖才达说这些都是「无需犹豫的选择」。但在马睿看来：「这一系列决策环环相扣，任何一步出错都可能前功尽弃，但他每一步都踩准了节奏。」

七年时间过去，剂泰科技既没有变成靠单一管线「赌运气」的Biotech，也没有沦为只讲概念故事的AI概念股。它选择了一条当时少有人走的路，用工程化思维、AI技术和一群专业人才，正把「AI药物递送」这条小路一步步走成了行业主干道。

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