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导读：

2024年是人工智能（AI）热度迅速攀升的一年，诺贝尔奖不仅将物理奖授予了AI，还将化学奖颁发给了三位利用AI技术进行蛋白质结构研究的科学家。这不仅是对AI当前成就的认可，更是对其未来潜力的高度肯定。

这一年，国内AI制药行业也迎来了快速发展。不仅包括信立泰（002294）、皓元医药（688131）在内的多家药企纷纷加入AI制药的行列，晶泰科技（02228）作为正宗的AI制药概念股，成功在香港交易所上市，成为首家依据18C规则上市的H股公司。此外，英矽智能也在年初宣布获得了超过1亿美元的E轮融资。尽管如此，AI制药行业的前景并不完全乐观，许多初创企业仍在艰难地寻找资金支持。

AI解决研发痛点

众所周知，药物从研发到上市的过程漫长且成本高昂。药物发现阶段通常需要大约7年的时间，投入高达6到8亿美元。然而，AI技术的应用可以在各个环节提升效率。例如，在药物发现阶段，AI可以通过虚拟筛选大幅提高筛选效率。研究人员表示，AI模型可以在几天内完成对数十亿种化合物的虚拟筛选，这在传统手段下几乎是不可能实现的。

此外，基于AI的小分子生成模型在创造复杂分子结构方面也表现出显著优势。生成式AI能够针对特定靶点重新设计蛋白质或小分子化合物，为精准诊疗奠定了基础。尤其是在蛋白质设计领域，许多AI制药公司都在积极参与，如Nabla Bio公司已与阿斯利康等大型药企合作。

AI还能通过优化临床试验受试者的选择来提高试验效率。总体而言，AI的引入对生物医药产业产生了深远的影响。

中国公司的崛起

中国已成为AI制药的重要市场。得益于前几年活跃的医药创投基金，不仅大型药企纷纷加入，众多初创企业也如雨后春笋般涌现。目前，国内较为纯粹的AI制药企业约有100家左右。2024年底，国家卫健委等部门发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，进一步明确了AI在制药领域的具体应用场景。

一些知名的上市药企也开始布局AI制药。例如，恒瑞医药（600276）引进了AI药物设计软件Makya，并搭建了名为“恒瑞-灵枢”的研发平台。信立泰、皓元医药等公司也相继宣布建立了相关的研发平台和团队。尽管如此，国内药企在AI应用方面仍处于初步阶段，多数企业仍侧重于传统药物的研发。

相对于这些规模较大的药企，纯正的AI制药初创企业则主要依靠对外授权管线来实现商业变现。例如，英矽智能在2023年9月将USP1抑制剂ISM3091的全球权益授予Exelixis，获得了0.8亿美元的预付款。国内药企也在积极与AI初创企业合作，例如健康元（600380）获得了费米子科技旗下镇痛新药FZ008-145的独家权益。

数据孤岛亟需打破

尽管头部企业在AI制药领域取得了显著进展，但更多初创企业依然面临生存困境。根据业内统计，除了少数公司发展到C轮之后，大多数国内AI制药企业仍停留在A轮甚至更早的阶段。在2022年以来生物制药领域投融资金额明显收缩的情况下，能够顺利获得下一轮融资的企业寥寥无几。

这与该细分市场的痛点密切相关，特别是数据问题。医药领域的数据高度保密，研发阶段的数据难以公开。因此，制药领域可用于训练AI模型的数据量非常有限，且数据质量不高，存在缺失和误差等问题。AI模型若要实现更多功能，就需要大量高质量的数据进行训练和迭代。这种行业特性限制了AI制药的发展。

总的来说，尽管AI在生物医药领域已经展现出强大的潜力，但在高门槛的产业中，对AI的要求也相应提高。只有那些真正具备领先优势的头部企业才能在激烈的竞争中生存下来。纯正的AI制药公司可能会比传统药企更快地实现跨越式发展。