在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，美國對AI制藥寄予了厚望，以期能繼續(xù)保持對中國領(lǐng)先的身位。但第一款真正意義上的AI創(chuàng)新藥，也有可能出自中國。

全球醫(yī)藥巨頭繼續(xù)向中國加碼，這回輪到AI制藥了。而且，單筆交易的潛在總金額超過50億美元，完全不亞于美國AI制藥企業(yè)在熱錢涌動的疫情期間取得的成績。中國在創(chuàng)新藥領(lǐng)域正在形成的優(yōu)勢，并不在于便宜，而在于它似乎最有可能起效。

上周末，石藥集團(tuán)宣布與阿斯利康(AstraZeneca)達(dá)成合作協(xié)議，基于石藥的AI藥物研發(fā)平臺，為阿斯利康選定多個靶點，篩選、優(yōu)化候選藥物。本次合作首付款1.1億美元，里程碑付款總金額超52億美元(研發(fā)里程碑16.2億，銷售里程碑36億），這還不算基于產(chǎn)品年度凈銷售額的特許權(quán)使用費（個位百分比）。

這是中國近年來在AI制藥領(lǐng)域總金額最大的單筆合同，超過幾年前英矽智能的12億美元，也超過今年華深智藥的愈18億美元。即使放到全球，它也能躋身最前列。與它相近或比它更高的，往往發(fā)生在熱錢最多，也是AI制藥最狂熱的疫情時期。去年，在諾貝爾化學(xué)獎頒給預(yù)測蛋白質(zhì)的哈薩比斯刺激下，整個行業(yè)簽訂的潛在合作總金額，也僅約100億美元，包括從谷歌分拆出來的Isomorphic Labs，拿下的禮來和諾華兩家制藥巨頭將近30億美元的訂單。

在今年之前，美國一直相信，自己在AI領(lǐng)域與創(chuàng)新藥領(lǐng)域都領(lǐng)先，兩個加起來就是遙遙領(lǐng)先。直到今年初，在AI領(lǐng)域，DeepSeek橫空出世，震驚了硅谷、華爾街與華盛頓。從今年開始，美國圈內(nèi)人士正逐漸承認(rèn)，中國創(chuàng)新藥也已經(jīng)出現(xiàn)了“DeepSeek時刻”。

中國藥企正在挑戰(zhàn)美國年銷售額近300億美元的重磅藥物。具有競爭力的創(chuàng)新藥在研管線，大部分來自中國，臨床進(jìn)展最快的，也幾乎都來自中國。為了填補自己的產(chǎn)品線，至少是防御性布局，美國制藥巨頭越來越舍得砸下重金，“賭一把”中國新藥的“看漲期權(quán)”，差不多已經(jīng)為它向中國創(chuàng)新藥承諾了近300億美元的總交易金額。

他們認(rèn)為中國創(chuàng)新藥之所以可以迅速崛起，主要還是得益于龐大的工程師紅利，以及巨大的臨床需求。在他們看來，在基礎(chǔ)研究沒有突破，或者研究范式?jīng)]有顛覆之前，中國企業(yè)可以充分放大“工程優(yōu)化”的競爭優(yōu)勢。相比美國同行，中國團(tuán)隊擁有2-3倍的成本優(yōu)勢和約2倍的速度優(yōu)勢。AI制藥正是他們眼里的一次范式轉(zhuǎn)移，可以保持優(yōu)勢。

AI正在改變藥物的研發(fā)，AI業(yè)界與投資界的信心最足。Anthropic創(chuàng)始人預(yù)言AGI將有望治愈癌癥，讓壽命倍增；DeepMind創(chuàng)始人預(yù)言“十年內(nèi)攻克所有疾病”。木頭姐也一直相信，醫(yī)療保健是最被低估的AI應(yīng)用；英偉達(dá)去年至少投資了十多家AI制藥初創(chuàng)企業(yè)。

基礎(chǔ)研究仍在進(jìn)步，而且由美國主導(dǎo)。去年的諾貝爾化學(xué)獎，頒給了領(lǐng)導(dǎo)DeepMind預(yù)測蛋白質(zhì)的哈薩比斯，“因其在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻(xiàn)”。同年，AlphaFold3發(fā)布，除了預(yù)測蛋白質(zhì)的形狀，它還可以預(yù)測其他微觀生物機(jī)制的行為。美國的AI制藥領(lǐng)域風(fēng)投重新活躍起來，去年仍然吸引了全球最多的風(fēng)投資金，超過80%，中國次之，僅占10%。

但是，基礎(chǔ)研究遲遲未能轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。去年，曾經(jīng)吸引數(shù)百億美元潛在訂單的Recursion與Exscientia，合并“自救”，迄今仍在大砍研發(fā)管線與研究人員，即使如此，賬上的現(xiàn)金也僅夠支撐到2027年底；Relay一年之內(nèi)三度裁員，同樣只能“續(xù)命”到2027年；Schr?dinger去年短暫季度盈利，但很快又陷入虧損，上個月繼續(xù)裁員。

AI制藥看上去很美好。AI在候選藥物的篩選和優(yōu)化階段，確實表現(xiàn)優(yōu)異，速度更快、成本更低，也已獲得業(yè)界初步驗證。這也是當(dāng)前AI制藥領(lǐng)域最擁擠的細(xì)分場景。但是，問題在于，這個階段也是整個藥物研發(fā)流程中，所需投入相對較少的。不少AI制藥團(tuán)隊缺乏對接濕實驗與臨床試驗的能力，也缺乏臨床研究與病理研究的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

去年，波士頓咨詢集團(tuán)（BCG）研究發(fā)現(xiàn)，AI發(fā)現(xiàn)的類藥分子的臨床試驗的數(shù)量增長迅速，但大部分還停留在臨床一期，已經(jīng)完成的一期臨床成功率大幅提升，但是到了二期表現(xiàn)平平，泯然眾人。BCG認(rèn)為，AI算法對靶點和疾病的認(rèn)識仍然不夠。

Recursion已經(jīng)碰壁好幾次，最初的商業(yè)模式是藥物重定位，也就是為現(xiàn)有藥物或失敗藥物篩選出更合適的適應(yīng)癥，但很快發(fā)現(xiàn)這個模式的商業(yè)閉環(huán)無法建立。現(xiàn)在該公司不得不涉足臨床實驗。“有些工作甚至稱不上AI，”該公司創(chuàng)始人說，如果只考慮藥物發(fā)現(xiàn)中的某一個環(huán)節(jié)，十年內(nèi)確實可以實現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)，但如果要讓上百個環(huán)節(jié)都讓AI協(xié)同工作，就需要從頭建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

與所有AI應(yīng)用類似，如果只是利用AI的固有能力，去暴力篩選藥物，肯定有效，但是也會陷入快速商品化的商業(yè)困境。未來真正的競爭焦點，不在AI工具本身，也不是AI算力，而在誰更能將AI嵌入生物學(xué)深水區(qū)。真正的競爭優(yōu)勢來自于生物學(xué)上的“洞察力”，無論它來自工程師的積累，還是來自AI的涌現(xiàn)。早期AI制藥企業(yè)出售軟件服務(wù)的AI+SaaS業(yè)務(wù)，基本上最終都轉(zhuǎn)向了更沉重的AI+CRO或AI+創(chuàng)新藥業(yè)務(wù)。無論是CRO還是創(chuàng)新藥，中國企業(yè)當(dāng)下都具備結(jié)構(gòu)性的優(yōu)勢。

正如AI 1.0的很多商業(yè)閉環(huán)，最終在擁有具體場景的產(chǎn)業(yè)巨頭中實現(xiàn)，如視覺在安防領(lǐng)域。在AI制藥領(lǐng)域，擁有現(xiàn)實場景與行業(yè)經(jīng)驗的大型藥企，仍然具備相當(dāng)優(yōu)勢。如果仍然需要現(xiàn)實場景，需要研究人員介入，那就仍然存在中國團(tuán)隊利用“工程優(yōu)化”放大競爭優(yōu)勢的空間。這也是為什么阿斯利康真金白銀地選擇了石藥集團(tuán)。這已經(jīng)是近期石藥集團(tuán)的第三筆AI制藥相關(guān)交易。去年四季度，它分別與阿斯利康、百濟(jì)神州就兩款A(yù)I發(fā)現(xiàn)的藥物（YS2302018與SYH2039）達(dá)成了開發(fā)合作協(xié)議，首付款都在1億美元以上。

不過，迄今都沒有一款真正意義上的AI藥物臨床獲批。英矽智能認(rèn)為首批完全由AI驅(qū)動的創(chuàng)新藥最快會在2030年獲批。于是，中國與美國的競爭還將繼續(xù)。畢竟，石藥集團(tuán)也只是拿到了首付款的1億多美元，還有50多億美元需要逐步兌現(xiàn)。

下一階段的競爭，會發(fā)生在AI推動的臨床試驗階段。阿斯利康肺癌腫瘤學(xué)負(fù)責(zé)人阿倫·克里希納（Arun Krishna）在剛結(jié)束的ASCO會議期間說，基于人工智能的臨床試驗患者招募，可能在“1-2 年內(nèi)”成為藥物研發(fā)領(lǐng)域的重要組成部分。不僅僅是分析現(xiàn)有患者數(shù)據(jù)，并篩選出可能符合條件的患者，這仍然是中國肉眼可見的優(yōu)勢；而是要預(yù)測哪些人可能從新的候選藥物中獲益最多。

在美國，監(jiān)管對AI制藥的態(tài)度正在松動。FDA對AI的期待相當(dāng)務(wù)實，不是顛覆性的端到端的創(chuàng)新，而是逐步滲透到特定研發(fā)環(huán)節(jié)的模塊化工具的迭代升級。

兩年前，F(xiàn)DA在一份白皮書里探討了如何在臨床前研究、臨床開發(fā)和藥物審批中應(yīng)用AI。今年1月，F(xiàn)DA公開征求對AI用于新藥研發(fā)的監(jiān)管決策的建議；4月，宣布逐步取消單抗等藥物開發(fā)中的動物實驗要求——某種程度上也是為了擺脫來自中國的實驗動物的供應(yīng)鏈“卡脖子”風(fēng)險——以“新型方法數(shù)據(jù)”（NAMs）取而代之，其中就包括AI計算模型，以及器官芯片等技術(shù)。

第一款真正意義上的AI藥物臨床獲批，會不會來自中國？