21世紀經濟報道記者季媛媛 上海報道
近日，AI制藥賽道陸續傳來重磅消息。
6月16日，英矽智能宣布，已于近期完成E輪融資全部交割，本輪募資總額約1.23億美元，將用于推動英矽智能在人工智能平臺升級和藥物研發管線創新方面的突破。
具體而言，部分資金將被用于完善英矽智能自主研發的人工智能模型和算法，同時升級和擴展其前沿自動化智能實驗室，以進一步簡化藥物研發流程。與此同時，英矽智能將持續開展對自主研發和合作開發的藥物管線的臨床探索，加速在生物醫藥研發領域的突破性創新。
幾乎同期，阿斯利康宣布與石藥集團達成戰略研究合作。根據協議，阿斯利康與石藥集團同意為多個靶點發現和開發具有多種慢性疾病治療潛力的臨床前候選藥物，包括一種用于免疫疾病的臨床前小分子口服療法。
一筆融資、一次合作的強強聯手，生動描繪了AI制藥領域正迅速從技術驗證階段邁向商業化落地的關鍵轉折。
對此，有券商醫藥行業分析師對21世紀經濟報道記者表示，英矽智能的E輪融資與阿斯利康聯合石藥的戰略合作，是AI制藥領域進入深水區的重要信號。隨著AI技術在制藥行業的深入應用，資本持續流入AI制藥領域，但投資者變得更加審慎，他們更加關注平臺的實際效能和藥物管線的臨床轉化潛力。巨頭藥企正積極采納AI技術，視其為突破研發效率桎梏的關鍵工具，其合作模式正逐漸明朗。
“未來幾年，隨著更多AI驅動管線進入臨床中后期并讀出數據，行業的真實價值將迎來大考。那些能將尖端AI技術與深厚的生物醫學洞見、強大的實驗驗證和臨床開發能力深度結合的公司，最有可能在商業化浪潮中脫穎而出，真正重塑藥物研發的未來圖景。”該分析師說。
人工智能工具正在改變藥物研發模式，可以縮短從早期發現到明確候選藥物的時間，降低成本。
萬聯證券分析指出，自第一批人工智能藥物發現公司出現以來的十年左右，大部分行動都處于早期發現階段，機器尚未能夠取代實驗室測試。近年來，跨國藥企紛紛通過股權投資、管線授權及聯合研發等途徑，加快與AI制藥企業的全面融合步伐。
根據智藥局數據，2023年MNC在AI+藥物研發領域達成超30項合作，已披露的總價值約100億美元；2024年有至少23起大型藥企與AI相關公司建立的合作或收購交易；另據即刻藥數數據，2025年第一季度，至少有14家AI公司獲得MNC藥企融資或與MNC藥企開展合作。
萬聯證券認為，藥企愿意支付高額預付款，顯示出AI生成分子的可信度正在顯著提升，企業間的合作與風險共擔機制正加速AI制藥從“概念階段”向“現金流階段”的邁進。“技術升級+成本優勢+資本壓力”推動國產新藥成跨國藥企研發“加速器”。
目前，藥物研發的傳統流程包括藥物發現、臨床前研究、臨床試驗和上市銷售等環節。隨著藥物研發數據的快速增長和數字化轉型以及人工智能技術的飛速進步，AI在新藥發現領域的應用愈發廣泛，其展現出的優勢也愈發顯著。數據、算法和算力的發展，使得AI大規模進入藥品研發領域成為可能。
特別是傳統藥物發現過程猶如大海撈針，成本高昂且周期漫長，AI技術（如靶點發現、分子生成、虛擬篩選、性質預測）在大幅縮短早期研發時間、降低試錯成本、提高成功率方面展現出巨大潛力。諸如阿斯利康等行業巨頭正積極尋求外部合作，尤其是在“早期、高風險、高投入”的臨床研發階段，他們正是看中了AI技術所能帶來的“效率上的革命性提升”。
不過，AI制藥產業的發展要想迎來高速成長階段，少不了政策支持、資本投入以及創新機制的靈活性。談及當前AI制藥的投融資環境，英矽智能聯合首席執行官、首席科學官任峰對21世紀經濟報道記者表示，在當前資本市場環境下，特別是二級市場尚未完全傳導至一級市場的情況下，完成如此大額融資，意味著以AI賦能藥物研發管線的進度和對外合作的進展，獲得了投資人的廣泛認可，他們愿意提供資金支持以推動公司未來發展。本輪融資資金將主要投入兩大方向：一是支持臨床項目加速推進，包括在中國和美國同步開展的特發性肺纖維化項目。二是用于進一步擴大產能。一方面用于繼續開發AI平臺，實現持續更新、升級與迭代；另一方面，我們將投入更多資源拓展自研管線，以期在臨床前或臨床I期等早期階段達成更多對外授權。
“我們目前的核心商業模式是推進自研項目，在AI與專家智慧共同推進至關鍵階段后，對外授權給合作伙伴進行后續臨床研究與商業化。”任峰介紹，一兩年前，AI制藥領域可能更聚焦于AI本身，因為當時AI正處風口浪尖。如今制藥領域的熱度逐漸攀升，AI固然仍受重視，但市場已非僅關注其技術本身，而是更關注藥物管線布局與落地成果。
當前，資本對AI制藥企業的關注點已悄然轉變，從早期的技術概念驗證轉向更為務實的方向，即管線推進效率、臨床數據產出及平臺實際賦能成效。
自2025年春節后，隨著DeepSeek的橫空出世，市場對AI技術的熱情顯著高漲。目前，國內不少傳統制藥企業正通過各種途徑積極擁抱AI技術，希望能夠借助這些先進技術或新的生產力，助力提升藥物研發的效率。鑒于傳統藥物研發存在效率瓶頸，這已成為普遍共識。國內企業對AI技術的迫切需求已昭然若揭。
談及AI制藥的合作，任峰對記者介紹，今年，英矽智能與港股上市公司和鉑醫藥達成了戰略合作，結合和鉑醫藥在抗體領域的數據和公司的AI算法，共同推進抗體藥物的研發。同時，公司與邁威生物簽訂了戰略合作協議，利用其在ADC（抗體藥物偶聯物）領域的專業知識和抗體資源，結合英矽智能的AI計算能力，賦能ADC藥物研發。此外，與海正藥業簽訂了合作協議，運用AI技術為海正藥業開展創新藥物研發。
“目前，我們還在與多家企業進行深入溝通，探討潛在合作。”任峰指出，從今年開始，特別是國內企業對AI制藥的熱情高漲，國內傳統藥企在AI制藥領域合作只增不減。
AI算法與藥企在藥物研發層面的合作也是AI制藥技術商業化落地的主流路徑之一。但，在此過程中也需要打通多重壁壘。前述分析師對記者指出，行業數據量是不夠的。目前的人工智能技術在藥物開發上已經起到很大的作用，但是成果不夠多。
此外，盡管現在整個AI制藥發展趨勢，從單一的小分子，一直拓展到新興的ADC、抗體藥物、細胞治療、基因治療這些藥物類型上是一大趨勢。然而，很多時候這些嘗試并不能單憑AI解決。要想將這條路走順，需做到線上線下體系相結合，同時政府政策的配套支持也必不可少。此外，AI與制藥的結合應以醫療價值為導向，思考如何真正對醫療結果產生積極影響，目前這仍是探索中的課題。上述分析師指出，尤其在醫療能力上，AI的運用仍處于起步階段，有很長的路要走。
AI公司利用自身平臺推進內部管線至一定階段（如臨床前或臨床早期），再通過對外授權（License-out）或共同開發實現價值。這要求AI公司具備更強的生物學、醫學轉化和臨床開發能力。阿斯利康與石藥的合作無疑彰顯了AI制藥的必然趨勢。
從當前市場環境審視，跨國制藥公司頻繁合作，大型藥企憑借其資金雄厚、臨床開發能力強以及商業化渠道廣泛的優勢，將繼續在合作格局中占據主導地位。AI公司需要明確定位，是成為顛覆者還是賦能者，并據此構建可持續的商業模式。
對于目前本土與跨國合作趨勢，任峰認為，很可能是受到了“專利懸崖”風險的驅動，跨國藥企需要更多的項目來填補由此產生的收入空白。一旦“專利懸崖”到期，仿制藥的興起可能會對他們的收益造成影響，這就需要有后續項目來補充。
為何選擇在中國投資？原因在于中國項目質量的持續提升。中國項目數量眾多，覆蓋領域廣泛，且項目質量相比以往有了顯著提升，這吸引了眾多大型跨國企業競相投資。此外，許多項目已經發展到了關鍵階段。任峰指出，隨著這股“出海”熱潮的興起，投資者逐漸認識到中國生物醫藥領域的巨大潛力，從而形成了一個良性循環。
目前，高質量、結構化、規模化的生物醫藥數據是AI的“燃料”，資本市場對生物醫藥領域給予了特別的關注，推動該領域競爭加速。
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