21世紀經濟報道記者 韓利明 上海報道
2023年，ChatGPT風潮席卷全球，AI制藥站上了產業新風口。2024年，智藥局數據顯示，全球AI+制藥研發相關融資事件達128起，總金額為57.95億美元，對比2023年的數據分別上漲23.08%、60.93%，資金規模接近2022年的巔峰水平。同期，國內AI制藥融資事件主要集中在珠三角、京津冀以及長三角等醫藥產業較為發達的地區。
進入2025年，隨著DeepSeek等國產大模型取得突破，生物醫藥領域的AI應用熱潮再度高漲。據不完全統計，今年一季度，國內創新藥領域至少發生19起投融資事件，融資總額超過20億元，包括AI制藥、免疫細胞療法、基因療法等前沿技術，憑借巨大的發展潛力與創新價值，備受資本青睞。
在國內制藥版圖上，上海張江“藥谷”始終占據重要地位。在日前“引新領質 科創‘智’‘藥’”東片區活動上，浦東生命科學產業發展有限公司副總經理劉剛披露數據顯示，“當前張江聚集近50家AI新藥企業，2021年成立的AI新藥研發聯盟已推動5款AI藥物進入臨床二期。從人工智能島到模力社區，張江正通過基礎設施升級強化‘AI+生物醫藥’協同效應。”
張江“藥谷”青年創新創業者聯盟主席、皓元醫藥董事長鄭保富向21世紀經濟報道記者表示，“隨著國家在創新藥研發鏈條、醫保支付等層面的支持，二級市場創新藥板塊的回暖便是直接體現。當前中國生物醫藥行業正處于黃金發展期，未來在AI與政策的雙重驅動下，行業將更聚焦臨床價值，推動更多原研藥從實驗室走向商業化市場。”
不容忽視的是，隨著行業深入發展，AI尚未完全跨越新藥研發高風險、長周期的現實挑戰。在AI制藥領域未有獲批上市藥物的背景下，如何獲得可持續“供血”，成為行業探索的關鍵課題。
生物制藥行業長期流傳“雙十”規律，即從新藥研發開始到最終獲批上市需要平均耗時十年，投入成本約十億美元，而實際成本往往數倍于此。除了周期長、成本高，制藥還是一項高風險的事業，據業內估計，全球新藥研發的成功率僅在2%到15%之間。
大量臨床需求未被滿足，業界迫切需要新的藥物研發工具和范式，AI因此吸引了大量創業者和投資人的目光。波士頓咨詢研究表示，AI生成的藥物分子在I期臨床試驗中，成功率高達80%～90%，高于50%的歷史平均水平；而在II期臨床試驗中，成功率為40%，仍然位于歷史區間上限。
成本方面，根據權威科技媒體Tech Emergence統計數據顯示，AI技術每年可為制藥行業節約高達260億美元的研發成本。DPI援引英矽智能數據也指出，通過AI技術能將ISM001分子發現時間由傳統手段的2年降至11個月，總費用從4.14億美元降低至20萬美元，極大降低了新藥研發負擔。
“AI 賦能生物醫藥研發已非新鮮事，從早期的計算機輔助藥物研發，到如今人工智能的深度介入，其核心價值在于大幅提升研發效率。”鄭保富介紹，以 AlphaFold 解析生物蛋白結構為例，這類技術讓藥物作用機制的認知更為透徹，直接推動了First-in-Class（首創新藥）的研發突破。不僅縮短了開發周期、降低了投入成本，更提高了靶點篩選與化合物設計的準確率。
在鄭保富看來，特別是對于初創企業而言，AI 技術正創造“換道超車”的戰略機遇。創業者可依托AI平臺在細分領域建立早期優勢，緊扣臨床需求進行創新。例如通過機器學習加速靶點發現，利用生成式AI優化候選化合物結構，在臨床前研發階段構筑效率護城河。
受加速藥物研發的需求增加、AI應用領域的拓展、配套政策的支持等多因素驅動，AI制藥領域有望蓬勃發展。其中，全球市場方面，根據Research And Markets的數據，全球AI制藥市場規模從2021年的7.92億美元提升至2024年的17.58億美元，CAGR約為30.45%，預計2026年其市場規模將提升至29.94億美元。國內市場方面，根據融資中國的數據，國內AI制藥市場規模從2019年的0.67億元開始增長至2024年的5.62億元，CAGR高達53.01%。
然而，數據、算法、算力作為AI發展的三大核心要素，仍有多重現實挑戰需直面。中歐校友醫療健康產業協會(CAHA)理事周磊在上述會議中指出，在AI制藥和醫療領域，數據作為底層基礎設施，其治理與合規問題正面臨雙重矛盾。一方面，醫療機構的診療數據存在格式不統一、治理成本高的現實困境；另一方面，個人信息保護、醫院病歷管理及健康大數據監管和執法趨嚴，使得AI企業充分及合規的利用醫療數據用于研發面臨挑戰。
據周磊介紹，當前診療數據合法獲取渠道僅局限于患者知情同意或科研/臨床治療用途，但跨醫院數據難互通，商業化應用存在合規爭議。在《“十四五”國民健康規劃中》要求“促進全民健康信息聯通應用。落實醫療衛生機構信息化建設標準與規范…構建權威統一、互聯互通的全民健康信息平臺，完善全民健康信息核心數據庫…”的基礎上，《上海市發展醫學人工智能工作方案（2025—2027年）》進一步提出了通過“建設醫療健康數據新型基礎設施、建設人工智能藥物研發平臺、建設醫學人工智能測試驗證中心、建設醫學人工智能應用中試基地”等措施來建設支撐平臺，通過建立政府監管下的數據平臺實現醫療數據合法合規流通，避免侵犯隱私與數據安全風險，或成為平衡監管要求與產業發展的潛在路徑，為AI醫療和制藥突破數據瓶頸提供制度與技術支撐。
目前AI制藥主要涵蓋AI+SaaS、AI+CXO、AI+Biotech三大商業模式。其中，AI+SaaS主要為客戶提供AI相關藥物研發平臺，為客戶提升研發效率；AI+CXO主要借助人工智能技術，為客戶高效交付相關研發外包訂單；AI+Biotech主要通過AI技術推進自身管線研發和實現藥物開發。
但不論是何種商業模式，在業內看來，AI制藥行業已越過概念炒作階段，轉向更務實的產業落地，通過多元商業化布局實現現金流補充。在AI尚未有成藥的現實下，不少AI制藥企業建設或者擴大BD團隊，加速管線對外授權。
舉例來看，2024年初，AI藥物研發公司英矽智能宣布與意大利制藥公司美納里尼集團及其全資子公司Stemline Therapeutics達成一項總額超過5億美元的授權合作，美納里尼將獲得英矽智能新型KAT6抑制劑全球獨家開發和商業化權益。根據協議條款，這項合作交易包括1200萬美元的首付款，以及后續開發、監管和商業里程碑，總額預計超過5億美元。
進入2025年，英矽智能再次與Stemline Therapeutics就一款抗腫瘤臨床前候選藥物的全球獨家開發和商業化權力達成授權許可協議。根據協議，該授權交易總額超5.5億美元，Stemline將向英矽智能支付2000萬美元首付款，以及后續開發、監管和商業里程碑付款。
AI制藥領域的重磅BD不斷，在更高首付款的刺激下，AI制藥企業已不再滿足于簡單的技術交易，而是更多地參與到藥物研發過程中。在業內看來，隨著行業逐漸向縱深邁進，一批AI制藥企業當前也已經具備了打造重磅管線及產品的核心能力。
而對于CRO企業而言，據鄭保富介紹，當下CRO 企業正通過 AI 技術賦能自身技術平臺， 如在藥物合成路線設計、工藝優化等環節引入機器學習模型，“AI 技術的普及并非顛覆競爭格局，而是促使產業鏈各環節以更協同的方式實現價值整合。未來的行業態勢將更趨開放包容。CRO與創新藥企可能通過‘共享權益’的模式深化合作，前者憑借技術創新賦能研發鏈條，后者聚焦臨床價值轉化，最終共同推動醫藥成果商業化。”
在業內看來，2025年AI 制藥領域有望持續迎來突破，包括臨床里程碑事件增多，以及平臺授權、CRO 業務、管線交易等大額商業合作增加。同時，更多藥企將借助AI工具加速海外布局。
“充分發揮中國研發能力，當前藥企出海已是行業共識，百濟神州、傳奇生物等通過自主掌控海外權益并建立本地化產能，為行業提供成功范式。但出海也面臨多重挑戰，包括共建‘一帶一路’地區等各國市場存在產品準入壁壘，包括臨床數據認可障礙，各個區域產品注冊和審批政策差異等。”周磊認為破局關鍵在于通過國家間監管合作強化臨床數據互認，推進產品注冊和審批便利，降低重復臨床研究的成本，加速產品在當地獲批上市。同時企業需強化原研產品的自主創新能力，在出海中通過“落地生根、花開滿枝”的本地化運營措施，以國際市場擴容突破行業內卷困境。
本文鏈接：http://www.gxcspki.cn/news-7-18054-0.html從資本熱捧到臨床突破：AI 制藥商業化如何突圍？｜AI醫療浪潮?
聲明：本網頁內容由互聯網博主自發貢獻，不代表本站觀點，本站不承擔任何法律責任。天上不會到餡餅，請大家謹防詐騙！若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。
點擊右上角
微信好友
朋友圈
點擊瀏覽器下方“
”分享微信好友Safari瀏覽器請點擊“
”按鈕
點擊右上角
QQ
點擊瀏覽器下方“”分享QQ好友Safari瀏覽器請點擊“”按鈕
