當前，AI制藥行業一級市場的投融資開始復蘇，DeepSeek的爆火又為行業帶來新一輪機遇，但與之相對應的是，不論是藥企還是投資人，都在重新審視制藥這條產業鏈中“AI”發揮的作用。

如今的AI制藥行業正處在“冰火兩重天”的狀態，一面是Xaira、Isomorphic等諾獎得主創辦、科技巨頭谷歌主導的新公司拿下最高達10億美元的天價融資額，另一面卻是許多在2020年前后行業顛峰期成立的創業公司資金流緊張，處境艱難。

“藥企并不會太在意這個分子是由藥物化學家或者AI或者兩者相結合設計出來的，他們更看重的是設計出來的分子的效果。”在跨國藥企從事研發工作二十余年的馮心表示。

投資人們也不再被一套軟件產品或一個研發平臺打動，而是要更加真切地看到AI在實驗中如何推動著藥物研發的進程，才肯投入寶貴的資金。

技術理想依然火熱，但擺在大多數企業面前的是如何活下去的難題。

大模型浪潮下的AI制藥

2025年第一季度，全球至少有38家AI制藥公司獲得了總計超過17.5億美元的融資，DeepSeek-R1引發的AI產業變革將AI制藥再次推到聚光燈下。

“今年投資人的熱情又上來了很多，跟DeepSeek的爆發帶動整體AI的關注度提升有一定關系，但是跟國外這幾筆大額的融資是完全不同的邏輯。”

白苗是國內一家AI制藥創業公司的高層管理人員，公司近期正在籌備新一輪融資，從她與投資機構近期接觸的情況來看，AI制藥的融資市場的確有復蘇跡象了，“投資人不再像去年一樣只看項目不出手，今年明顯能感覺到他們出手的確定性更高了。”

但對比國外市場，中國的AI制藥投融資還算不上繁榮。

從行業數據來看，2024年全球AI+藥物研發相關融資總事件達128起，總金額為57.95億美元，相比于2023年的104起融資事件、36.01億美元的融資金額，都有了顯著的提升。

但中國AI制藥初創公司的融資額僅占全球融資額的8%；2024年金額超過1億美元的15起融資事件中，僅有一起發生在中國，其它皆是美國企業。

例如由諾貝爾化學獎得主David Baker及其團隊創辦的公司Xaira Therapeutics去年拿下的10億美元巨額天使輪融資，以及DeepMind的分拆公司Isomorphic Labs今年3月完成的6億美元融資等幾大融資事件。

白苗認為，這樣的融資事件在行業內屬于特例，促成融資的原因更多在于學術大咖的個人影響與明星企業的技術光環。

從事AI制藥研究工作的陳晨也表示，“在某種程度上，Xaira、Isomorphic這些公司更像‘平臺級科學偶像工程’。”

頭部科技公司的布局在不斷加重。谷歌的制藥布局從研發AlphaFold系列工具進展到正式入場做AI制藥；DeepMind創始人Demis Hassabis稱今年年底公司第一批藥物將進入臨床試驗階段。

英偉達兩年內投資了13家AI制藥創業公司，在公司內部也推出了應用于生物分子科學領域的BioNeMo平臺，與眾多企業開展合作。

“很多融資事件的發生，背后不一定是技術爆發帶來的機會，而是投資方在‘錯失恐懼’下搶占賽道的布局。”

長期關注AI制藥賽道的投資人張琦這樣看待行業中融資現象的火熱，譬如在2020到2021年間的融資高峰，以及過去一年來美國資本市場的幾筆巨額融資。

大模型浪潮再次賦予了投資人加碼AI制藥的信心，但在實際的落地場景中，大模型究竟為AI制藥帶來了哪些新的進展？

Isomorphic Labs首席AI科學家Max Jaderberg的態度十分樂觀，他在公開訪談中表示，Isomorphic要讓AI學會“設計藥”，真正開發出一顆新藥，并送進人體試驗，而非輔助人類開發。

國內從業者的看法卻較為保守。

白苗指出，新的AI技術的確在藥物研發中的性質預測、分子優化等環節提供了加成，但并沒有出現突破式、爆發式的改變。

馮心肯定了大模型的有效性，同時也指出大模型目前尚未成熟到作為“生產工具”。他認為大模型可以提高分子生成的多樣性與探索能力，但還無法替代分子層面的精準優化與成藥性預測，目前更適合作為“輔助生成工具”。

“GPT一樣的大模型很性感，但對藥物發現來說，目前還不如幾個關鍵的結構點做得扎實來得有效。”

陳晨也表示，AI大模型的“語言模型遷移效應”雖誘人，但一旦進入適應癥分層、毒性評估、藥代動力學等階段，AI價值開始邊際遞減。

但不論如何，AI對行業整體態度的改變是積極的，AI正在像辦公軟件一樣融入藥物研發流程之中，在白苗的觀察中，“未來不會再特別強調‘AI制藥’標簽，而是默認AI是研發流程中不可或缺的一部分。 ”

AI能力需體現在“做藥”本身

AI制藥融資復蘇的背后，是上一批也曾被資本眷顧過的初創公司在當下融資困難、努力變現甚至面臨生存危機的處境。

“不少公司已經悄無聲息地消失了。”馮心回憶，最近幾年時常聽說一些熟悉的創業公司的裁員消息，創始人也久久不在行業活動上露面，研發進展與合作活動基本停滯。“雖然沒有進入破產的程序，但大家都明白這種狀態下很難再有新進展了。”

這類公司幾乎都具有同一個特征：只提供AI服務，缺乏實際研發成果，難以打動客戶，馮心質疑，“你說自己的平臺有多么好，能做很多事情，但你自己都沒用它做出好的管線，怎么能說服客戶去用你的平臺？”

隨著AI技術進入開源時代，底層能力更具優勢的巨頭們或高校實驗室陸續開放模型的商業化應用，為只做工具平臺的AI制藥公司帶來了極大壓力，“除非你有自己的數據用于訓練模型，你的AI工具能甩這些開源模型幾條街，否則在市場上很難有優勢。”陳晨表示，“如果只做軟件工具，很容易被替代。”

生物醫藥一級市場在經歷一輪去泡沫化后，投資人們不再被一套軟件產品或一個研發平臺打動，而是要更加真切地看到AI在實驗中如何推動著藥物研發的進程，才肯投入寶貴的資金。

“2021年前后大家追求的是新范式故事，2024年之后則在追問‘你到底給哪家藥企交付了什么’。”陳晨表示，對“AI+藥物”的熱度開始向實際驗證遷移。

種種客觀因素都推動著AI制藥企業走向藥物研發流程的更縱深處。

白苗所在的公司早期業務以為客戶提供AI藥物發現平臺及解決方案為主，隨著研發工作的深入，如今已經開始布局自研管線與聯合研發管線。

“從工具平臺向做藥轉型是行業共識。”白苗指出，無論是獨立推進管線，還是與合作方聯合推進，企業必須積累真實的轉化能力，“AI能力最終還是要體現在在‘做藥’本身的。”

一直堅持自主研發管線的AI制藥公司在行業內有一個標桿，即不久前第三次向港交所遞表申請IPO的英矽智能。

成立于2014年的英矽智能在2021至2022年的行業風口拿到巨額融資，大量投入到管線研發之中，旗下31條研發管線已經有10個進入臨床階段，其中，在2021年推出的特發性肺纖維化藥物ISM001-055目前已經進入臨床III期階段，成為唯一跨越臨床II期這一“死亡之谷”的AI藥物。

根據招股書，藥物發現及管線研發為英矽智能貢獻了2024年92.9%的營收，研發管線license-out所獲得的首付款、里程碑付款等是其最核心的收入來源。

過去幾年中，英矽智能先后與多家藥企達成管線授權合作，其中在2024年與美納里尼達成兩筆合作，分別是1月以1200萬美元首付款和5億美元合作總額授權引進一款臨床前階段靶向KAT6的新型小分子抑制劑，以及12月以2000萬美元首付款和5.5億美元合作總額授權引進一款臨床前階段抗腫瘤小分子抑制劑。

在那些進展迅速或是已經被藥企買走的管線當中，AI發揮著怎樣的作用？

有著豐富藥化經驗的周雨坦言，從當前行業內以AI驅動研發的眾多藥物管線來看，AI的設計思路與藥化學家的思路沒什么不同。

2024年以來，不少AI制藥企業開始進入“IND密集申報”階段，但在周雨看來，這更多是融資壓力下的策略性出牌，而非AI驅動藥物研發的成果驗證。

“閉環不是自己做個實驗驗證，而是要真正進入迭代優化邏輯，還要解決速度與成本的問題。”周雨指出，國內大多數AI制藥公司目前仍處在“有平臺但數據鏈條未打通”的階段，真正做到模型-實驗-再反饋-再優化的“工程化閉環”的企業十分稀缺。

“不少項目是以傳統路線走通的，把AI當成賦能標簽，目的是提升估值而不是驗證AI價值。”周雨表示，“外界不一定知道他們的分子究竟怎么來的，但故事講得通。”

但AI制藥公司如果想向藥企收取平臺或服務費用，就不得不向客戶多維度證明自身的AI能力，越來越多藥企在與AI公司合作時設定更明確的KPI，例如候選化合物必須經過自建實驗平臺初篩、有多中心真實生物數據背書、能與內部研發中臺無縫對接等等。

“客戶往往更關注管線推進過程中的關鍵數據表現，比如活性、PK/PD、ADME數據等，而非單純的管線推進速度。”白苗表示。

“錘子找釘子”

跨賽道變現

在自研管線上深耕十年的英矽智能，最近開始調整商業化策略。

對比英矽智能2023年招股書與今年遞表時公開的招股書，可以發現幾處明顯的變動。

對于自主研發的Pharma.AI平臺，2023年招股書中介紹，“平臺用于推進藥物發現流程，并強調其在縮短研發周期（如18個月推進到臨床）方面的貢獻，是雙引擎業務模型之一”。

在2025年的招股書中，則將Pharma.AI定位為公司最核心資產，其技術堆棧不僅服務于藥物研發，“正將Pharma.AI的應用范圍擴展至多個行業，包括先進材料、農業、營養產品及獸醫藥物領域。”

公司的商業模式也更新為“藥物發現及管線開發、軟件解決方案，及與非制藥領域相關的其他發現”。

在英矽智能的年度營收中，2024年也首次出現了“其他發現”的分類，貢獻了2.5%的收入。

種種跡象都表明，英矽智能開始橫向切入制藥以外的賽道，謀求技術變現。

“大部分資本沒有足夠的耐心，更傾向中短期能夠見到收益的項目，這和醫藥行業的邏輯與周期是相悖的，因此企業必須找到更多其他的商業化變現路徑。”

張琦坦言，他并非醫學或生命科學背景的投資人，投資風格聚焦商業化落地，背后的LP也更追求短期回報。

因此在選擇標的時，他更希望企業在醫藥領域無法快速變現的情況下，能夠打通其他行業的商業化渠道，如化學材料等同樣能應用AI技術的場景。“對于一些泛泛的投資方來說，他們通常會擔心你在某個場景中鉆得越深，風險越高。”

過去幾年，英矽智能在藥物管線上取得進展的同時，也面臨著巨額的虧損，兩度赴港申請IPO皆以招股書失效告終。而同樣面臨虧損情況，但更早一步拓寬了業務范圍的晶泰科技已經于去年六月成功上市，在二級市場表現可觀，股價已然翻番。

張琦將這種情況形容為“錘子找釘子”，做藥物管線對現金流的要求太高，如果背后沒有源源不斷的資金注入，或是能夠迅速在醫藥領域變現，那么不妨去尋找一些其他合適的賽道，“如果一直沒有找到合適的賽道，你手上錘子的價值也會慢慢減損。”

晶泰科技跳出醫藥行業尋找新“釘子”的時間要早得多，早在2021年，晶泰科技就開始為在新材料領域發展做底層的規劃和準備。

去年8月，晶泰科技在上市后的首份半年報中宣布了與中國新能源龍頭協鑫集團的合作，合作為期5年、總合作金額約10億元。按照平均每年2億元的收入來計，這相當于是晶泰科技2024年營收的四分之三。

在與協鑫集團的合作官宣后，晶泰科技股價曾在7個交易日內暴增150%，市值一度突破500億港元。

另一家在AI for Science領域廣泛布局的公司深勢科技，業務范圍覆蓋新藥研發、新材料開發、綠色化學、自動化實驗平臺等多個領域。

去年10月，深勢科技宣布完成新一輪數億元人民幣融資。即便是在AI制藥一級市場最為低迷的2023年，深勢科技也拿到了超7億元人民幣的融資，成為當年國內金額最高的一筆融資，可見其在資本市場的受歡迎程度。

目前，AI制藥行業正處于熱潮褪去后的調整期。頭部公司如Recursion通過裁員和精簡管線來優化資源，英矽智能也在探索制藥以外的應用場景，以求更多商業變現。

市場越來越務實，投資人關注的不再是技術概念，而是AI能否切實縮短研發周期、降低成本、提高成功率。對于AI制藥公司而言，證明自身價值的關鍵在于利用技術能力推進管線、產出經得起實驗數據驗證的結果，或者能為廣泛的科學問題提供有價值的解決方案。

行業的想象力依然存在，但想要繼續前進的企業還需要更清晰的路徑和更穩定的支撐。

（為保護受訪人隱私，文中馮心、白苗、陳晨、張琦、周雨皆為化名。）

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