科技巨头抢滩药物研发 AI制药进入跨界竞合阶段

  科技巨头正把AI制药从模型竞赛推向闭环竞赛。近期,Anthropic、字节跳动等加码AI制药领域 。

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  例如:Anthropic已在美国旧金山湾区建成湿实验室;字节跳动旗下AI制药公司Anew Labs(新生实验室)以独立公司身份完成首轮外部融资,规模达2.9亿美元;礼来旗下AI制药平台Lilly TuneLab牵手金斯瑞 、Twist、Ginkgo ,完善AI成药性预测验证链条……

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  上海证券报记者采访多家AI制药上市公司高管及业内人士了解到,AI制药领域的竞争焦点正转向“谁能建设行业系统性基础设施”,率先跑通“数据—模型—实验—再数据”的完整闭环。与之相伴 ,产业分工正从单打独斗走向生态竞合。

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  从通用工具到实验室

  巨头卡位系统性基础设施

  以往科技巨头布局AI,主打的是通用大模型能力;本轮入局AI制药,多家科技巨头注重从数字世界走向物理世界 ,将能力延伸到真实的实验闭环 。

  这一判断在制药行业内部得到印证。晶泰控股联合创始人兼CEO马健表示,AI制药的门槛不仅在于模型:纯计算和预测领域的AIDD(人工智能药物设计)无法形成真正的知识沉淀,唯有构建“假设—检验 ”的工程化闭环 ,方能持续迭代出科学发现能力。湿实验室正是这一闭环的物理承载体 。

  从科技巨头角度来看,将自身能力延伸至药物研发实验室也是必然选取 。沙利文中国高级合伙人兼董事总经理毛化认为,随着算力供给日趋充足、大模型快速迭代 ,模型功能层面的差异正在缩窄。科技公司要挖掘制药领域的竞争力 ,就需要抢占自动化实验入口 、专有数据资产和管线IP 。

  在剂泰科技联合创始人、董事长兼CEO赖才达看来,Anthropic、OpenAI 、英伟达及字节跳动等加码生命科学,意味着AI与生物学的结合正从单点工具走向系统性基础设施。

  需求侧同样在变化。据券商分析 ,大型药企正持续扩大AI在药物发现、临床前及研发流程中的应用,AI投入正从“尝鲜”变为研发预算的常规项 。供需双方的分工也渐趋清晰,科技公司出模型与算力 ,药企出场景与管线,实验能力则成为双方共同的补强方向 。

  不过,从能力升级到商业兑现仍有距离。沙利文中国医疗健康事业部高级询问 总监张辰阳认为 ,当前,大模型正从AI制药辅助预测,向自主提出假设、设计分子 、调用湿实验验证数据演进 ,但临床成功率、研发周期与投资回报能否兑现,仍需时间验证。

  从模型竞赛到闭环竞赛

  数据飞轮才是真壁垒

  与上一轮AI制药热潮相比,本轮驱动力明显不同 。毛化称 ,本轮热潮是由基础模型、智能体 、多模态生物模型及早期管线数据共同推动。业内的关注点随之迁移:不只关注效率提升 ,更看重AI能否提高候选药物质量与临床成功概率。

  驱动力变了,评价标准也在变 。赖才达表示,AI可以更快地提出假设 ,但假设最终能否成立,仍需要真实实验 、动物研究、临床试验及长期的医学验证。因此,未来最重要的不是单纯增加算力 ,而是进一步建设连接AI与真实生物实验的基础设施。

  评价标准之变,也让竞争卡位转向真正的瓶颈 。张辰阳表示,高质量数据只是AI制药的表面瓶颈 ,实质瓶颈在于能否建立一套持续产生高质量数据、驱动模型自主迭代的实验体系,尤其是标准化湿试验 、负结果数据以及“预测—实验—反馈”闭环。马健表示,AI制药行业真正稀缺的是“数据飞轮+工程化干湿实验闭环 ”。

  在英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰看来 ,独立AI制药公司的优势愈发清晰:自动化干湿试验闭环与高质量数据,加上经过验证的AI创新能力、持续拓展的创新领域,以及深入基座的大模型训练平台 。

  多位业内人士认为 ,行业竞争的关键正从单点AI工具 ,转向能否形成“数据—模型—实验—药物与临床验证”的完整闭环。谁跑通这条闭环,谁就握住了下一阶段的“入场券”。

  从“单打独斗 ”到“生态竞合”

  科技巨头加速行业价值兑现

  科技巨头密集入局AI制药,对业内影响几何?业内给出的答案颇为一致:这不是简单的零和竞争 ,而是一场生态重塑 。

  任峰判断,未来所有Biotech乃至Pharma公司都将被AI赋能,巨头的加入只是加速了趋势兑现 。AI制药公司与科技巨头并非直接的竞争关系 ,比较好 的模式是各自负责最有优势的场景:大厂提供通用基座模型 、算力和基础算法能力,AI制药公司发挥生物学理解、湿实验积累和临床验证之长,双方共同取得1+12的效果。

  值得关注的是 ,产业分工正在由生态竞合取代单打独斗。科技巨头带来基座模型能力与算力,全球药企手握临床与商业化资源,独立AI制药公司提供数据飞轮与干湿闭环 ,三方以共建、共创 、授权等模式,形成新的产业生态 。

  对于未来格局,马健判断 ,行业整合的趋势不会改变。一方面 ,AI制药已进入临床验证期,护城河从单点模型转向体系化能力,缺乏数据沉淀与工程化闭环的公司将面临更多挑战;另一方面 ,模型与实验能力的增强也在拉低垂类领域门槛,机会正从“泛平台”转向“深垂类 ”。

  行业的评价标准正在切换 。业内人士表示,行业评价标准正从估值与叙事转向数据与里程碑。在此意义上 ,科技巨头携资本、算力与人才入场,更像是激活全行业的“鲶鱼”,把AI制药从概念验证加速推向价值兑现。

(文章来源:上海证券报)

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