AI制藥公司正集體轉型“賣水人”

魏笑 | 撰文

吳妮 | 編輯

前幾年，資本市場裹挾著對AI的熱望，如潮水般涌向生物醫藥領域。

一位經歷過多次技術周期的投資人描述了這兩年資金遷徙的場景：原來互聯網領域那些方向不確定、可投可不投的資金，如今正被AI的巨大想象空間強烈吸引。雖然仍有一部分專注生物醫藥的資金在堅守，但很多原本在不同領域尋找機會的資本，現在幾乎全部轉向了AI。而AI最大的應用場景，恰恰就在生物醫藥領域。

“真正能做大模型或底層AI的公司其實并不多，大家真正頭疼的是AI的應用落地，而生物醫藥正是目前最大的應用場景之一。”這正是AI制藥領域投資火熱的重要原因。

但在行業方向尚未明朗之際，一位資深投資人坦言，這種投資行為更像是“亂槍打鳥”——只要項目看起來有一點可能性，錢就往里砸。

隨著漫長的研發周期和連續的臨床失敗，投資人已經不再愿意為長期沒有現金流的企業買單。越來越多原本做AI制藥的公司，開始轉向做服務。

目前整個行業正在經歷一個從早期“講故事”到必須“交答卷”的關鍵轉折期，一邊是資本回歸和前沿技術的重大突破，另一邊則是必須面對的臨床失敗和市場篩選的現實挑戰。

一盆冷水澆滅AI制藥

就在前兩年，AI制藥的故事還圍繞著“顛覆傳統研發”的宏大敘事展開，資本市場熱情、大量初創公司涌入。然而，新藥研發“九死一生”的困境并未因AI的到來而改變。

曾備受矚目的AI制藥明星公司Verge Genomics在近期宣布，其AI藥物VRG50635用于治療漸凍癥的臨床試驗失敗并終止研發，引發了廣泛關注。

除Verge的VRG50635外，2025年8月，薛定諤針對急性髓性白血病(AML)的藥物SGR-2921因毒性問題停止開發。2023年，由Exscientia設計、住友制藥推進的精神分裂癥藥物Ulotaront也因效果不理想而告終。

連續的臨床失敗如一盆冷水，迫使整個行業重新審視自身定位。這也意味著，未來評判標準將更加直接，即能否發現經臨床驗證的有效藥物。

Verge Genomics已經宣布轉型，將不再專注于內部藥物研發，而是轉型為一家為大型藥企提供AI技術服務的平臺公司。“此舉使Verge能夠持續投資其人工智能、產品和工程能力，并將帶來更精簡的成本結構和更長的現金流。”創始人稱。

近期，不僅是Verge Genomics，包括Recursion在內的多家知名AI制藥公司也對其內部研發管線進行了戰略性收縮或調整。

例如，明星公司Recursion在完成對Exscientia的收購后，宣布暫停或終止多個臨床階段項目，將研發重點聚焦于腫瘤學和罕見病領域。

轉向的背后是現實的財務壓力。Verge上一輪融資停留在2021年，當年12月獲得了9800萬美元的B輪融資。即使與跨國藥企有合作，在核心資產失敗、沒有新臨床管線接續的情況下，傳統的燒錢自研模式難以為繼。

為應對資金壓力，Recursion公司在更早之前就宣布裁員約20%，目標是將2025年的現金消耗控制在4.5億美元以下，2026年降至3.9億美元以下，以確保現有資金能支撐運營至2027年底。

這些事件折射出，整個AI制藥行業正在經歷的一場深刻而集體的戰略轉向——從風險極高的“淘金者”，轉變為更穩健的“賣水人”。行業泡沫正在被擠出，一個以技術與服務驅動的新發展階段已然開啟。

AI回歸“輔助”本質，資本邏輯崩塌

“AI肯定是趨勢，但短期內整個行業其實還看不清楚方向。”上述投資人坦言。

盡管投資人迷惘，但也不敢錯失機會。“問題在于，如果等到方向明確再進場，先機早已被別人占了。”

這位投資人過去曾因為過度自信而錯過加密貨幣周期——15年前別人給他講區塊鏈，他以為自己懂并行計算和網絡，便輕視了這波浪潮。“錯過機會并不可怕，但因為傲慢錯過，才真正令人惋惜。”

在這樣的環境下，投資人其實非常痛苦。很多投資人現在的邏輯已經退回到最原始的一步：選團隊。找一個靠譜的團隊，不管具體做什么，先投進去再說，就像當年互聯網一樣——誰也說不清楚怎么掙錢，那就投人。

甚至更直白地說，現在不少投資變成了“投故事”，誰的故事講得有想象力、講得自圓其說、讓人相信有可能實現，就先投這個故事，再用這個故事去吸引團隊。“現在拼的，更多是想象力。”他苦笑道。

但故事終究要回歸現實。對于風口上的“AI制藥”，他潑了一盆冷水：“在今天這個階段，幾乎仍然是一個‘偽命題’，更準確的說法應該是‘AI輔助制藥’。”

他認為，真正的制藥仍然離不開化學家，AI只是工具。想要完全靠AI生成新藥，在現實中還遠遠做不到，因為當前的化學結構、生物特征等基礎數據量根本不足以支撐真正訓練出能夠創造性生成新分子的模型。“AI制藥的核心瓶頸，本質上仍然是數據積累。”他總結道。

具體來看，AI能提高臨床前研發效率，例如在幾個月內設計出先導化合物，但無法繞過復雜的生物學機制和臨床高風險。這也是很多在臨床前表現優秀的分子失敗的核心原因。

在藥物設計和概念階段，AI可以很快速地幫助篩選。但一旦回歸到驗證階段，AI制藥公司和所有企業花的時間都差不多，沒法減少工作量，除非AI的準確性可以達到100%。

AI制藥本質上只是一個工具，并不能幫藥企解決關鍵卡點問題。縱然AI制藥可以提高效率，加速藥物篩選，但AI學習的資料是基于人類已經創造的實驗數據，對于新的靶點信息，AI還沒有辦法創造，也不能幫助藥物完成臨床試驗階段。

另外，AI模型依賴高質量、標準化的數據訓練，而生物醫學數據往往存在“孤島化”、標準化不足的問題。

有了數據后，需要根據數據去訓練模型，這樣才能做到算法迭代，但AI算法的準確率還有待提高。“目前沒有達到純粹的人工智能就可以把這個藥做出來，還需要依賴科學家的經驗。它只是相當于科學家的工具，并不能取代科學家。”

當資本市場發現AI作用相對有限，無法在短期內克服生物學的固有復雜性時，開始重新審慎這個領域。

現在的市場變化也非常明顯：越來越多原本做AI制藥的公司，開始轉向做服務。因為投資人已經不再愿意為長期沒有現金流的企業買單。“如今投資人普遍的底線是：如果一家企業兩三年內仍然無法產生現金流，基本就不投。”

他指出，這也是為什么新藥研發整體遇冷——新藥必然是一條長期輸血的路，而AI制藥本質上并沒有逃脫這個邏輯，只是可能縮短了一點時間，但究竟能否真正縮短，依然未知。“因此，現在很多AI制藥公司開始主動尋找服務型業務，盡快建立現金流，來對沖未來的不確定性。這個風口究竟能持續多久，沒有人知道。”

中國藥企的“詩與遠方”重塑產業生態

資本與現實的擠壓，將AI制藥公司推向了同一個出口：提供服務，成為“賣水人”。這場集體轉身，正在重塑醫藥研發的產業生態。

這種轉變，實質上是產業鏈的一次專業化分工重塑。初創的AI公司聚焦于最前沿、最富創新密度的早期發現與設計環節，扮演“尖端研發外包中心”或“分子設計工廠”的角色；而大型藥企則憑借其綜合優勢，主導后期開發、臨床及商業化，并承擔主要的資金風險和最終收益。

這一轉型趨勢，在英矽智能的身上得到了充分體現。1月5日，英矽智能發布公告，宣布與施維雅達成總價值高達8.88億美元的多年期抗腫瘤藥物研發合作。其將主導運用其自主研發的人工智能平臺Pharma.AI進行早期藥物發現與開發，而施維雅將主導后續的臨床驗證及商業化。這展現了其“AI平臺服務商”的定位。

英矽智能采用“自研管線+技術授權”雙輪驅動，平臺收入成為研發的補給。據早期投資者啟明創投介紹，英矽智能的“Pharma.AI”平臺已經與全球收入最高的20家藥企中13家有軟件平臺合作，這證明了平臺化轉型。

就在前不久，英矽智能于2025年底在港交所成功上市，其香港公開發售獲得了約1,427倍的超額認購，代表著資本市場對其商業模式給予的高估值。

另外，近日華深智藥海外公司Earendil Labs宣布與賽諾菲達成高達25.6億美元戰略合作，將Earendil的發現平臺應用于多個自身免疫和炎癥疾病項目。賽諾菲將主導此次合作中雙特異性候選藥物的開發和全球商業化。

也有公司選擇聚焦最具優勢的單一環節，提供深度服務。例如，Relay Therapeutics以其在蛋白質動態結構計算方面的專長，為合作方提供特定靶點的分子設計服務。

晶泰科技在推進內部管線的同時，已將其自動化實驗室和智能化研發能力，拓展至AI+新材料等更廣闊的領域，實現收入多元化。

AI制藥企業轉型做CRO，推動了行業從人力密集轉向技術驅動。這也給傳統CRO企業帶來了挑戰。

對于傳統CRO企業，其傳統的藥物化學、臨床前研究服務，正受到“AI+自動化實驗”模式的直接沖擊。部分領先CRO不得不開始向上整合AI能力，或向下延伸至生產。

以頭部CRO企業，如藥明康德、康龍化成為例，其通過自研/并購（如康龍化成控股海心智惠）構建AI平臺，鞏固全流程壁壘，搶占高價值創新藥訂單。

值得注意的是，無論是AI制藥公司，還是CRO企業，如果不能提升創新能力，很容易陷入技術路徑趨同、商業化模式單一、靶點扎堆等問題上，最終陷入低水平價格戰。只有那些能真正攻克“難成藥”靶點、大幅提升分子設計成功率的技術平臺，才具備持續的競爭力。

可以預見，未來幾年將是AI制藥平臺服務商的洗牌期。那些技術扎實、找準定位、并能與藥企研發流程無縫融合的公司將脫穎而出。

資本從“亂槍打鳥”到理性回歸，企業從“淘金”到“賣水”集體轉身，雖源于資本壓力與技術現實的陣痛，卻可能為整個行業開辟出一條更可持續的道路。

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石慧玲：ss4500201