小游戏市场快速增长，用户突破10亿。
发布日期：2024-11-24 07:05
常泽昱
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近期，海外AI制药赛道“热浪”翻滚，大额融资和并购事件迭起。
8月8日，英伟达重金投资的AI制药公司Recursion，以6.88亿美元的股票对价收购了竞争对手Exscientia，书写了生物分子生成式AI模型公司收购“传统”AI制药公司的故事。
据智药局统计，2024年上半年，全球有69家AI制药企业获得新一轮融资，披露总金额约33.36亿美元，美国企业融资额占比高达85%。其中，种子轮斩获10亿美金的Xaira Therapeutics、D轮拿下3.72亿美金融资的Formation Bio，更是刷新赛道融资记录。
海外巨头们纷纷用真金白银表达着对“AI制药”的信仰：最近一年多时间里，英伟达接连投资了13家AI制药公司；黄仁勋更是多次表示数字生物学是技术领域的“下一场惊人革命”、“人人学计算机的时代过去了，生命科学才是未来”。
不过，与美国的热闹相比，中国AI制药延续着去年冷冽的水温。上半年，国内AI制药共发生融资22起，披露总额约18亿元，与去年同期持平。其中，剂泰医药一家以1亿美元的融资额占据1/3，其它拿到融资的公司多为A轮及以前。
在创新工场高级合伙人杨小龙看来，美国的AI制药投资回暖有三个周期性原因：“长期回溯过去十年的行业发展，AI、生物计算、药物研发等复合交叉人才储备更加丰富；
过去三到五年技术层面有实质提升，例如大模型在蛋白质结构预计及设计方面取得进展，芯片和GPU的突破使得算力极大增强；
短期看，美元降息的预期和美国生物医药行业集中的趋势愈发凸显，投资者看好未来2-3年的大规模医药资产整合，并支持孵化有技术特点和优质产品管线的药企并入上市公司。”
细究海外拿到大额融资的几家AI制药公司，可以清晰发现：AI制药，早已不是“AI”技术的游戏；验证成药能力、适应“创新药圈”的资本和商业化规则，才是获得重金押注的关键。
国内生物医药的融资环境之艰辛，已无需多言。对于近年涌现出的AI+蛋白质设计及优化企业、AI+RNA小分子/分子胶/大分子药物设计公司而言，如何快速实现自我造血、或在海外市场获得融资，突破“现金流”的掣肘成为关键。
携10亿美金出生：AI制药，不是“AI”的游戏
AI制药行业上半年最受瞩目的融资事件，发生在4月。彼时，Xaira Therapeutics拿下10亿美元种子轮融资，知名风投机构ARCH Venture Partners为之出资2亿美元，该机构联合创始人Bob Nelson表示，10亿美元还只是“起始数字”。
Xaira旨在利用AI“重塑药物研发过程”，目前尚未公布管线规划。然而，前沿技术、豪华卡司、丰富的药圈资源及经验，令其自诞生之日起就备受关注。
斯坦福大学前校长、基因泰克前首席科学家Marc Tessier-Lavigne，蛋白质折叠领域的超级明星David Baker作为联合创始人；FDA前局长、诺贝尔化学奖得主、强生前CEO等顶级精英加入董事会，为之带去监管层、学界、商业界核心资源及洞察。
杨小龙认为，业界有影响力的高层加盟，正是支撑Xaira巨额融资的关键，这也体现了当前美国生物医药界高度集中、建制化的特点。“他们非常熟悉创新药研发的技术方向、跨国药企的并购重点等，Xaira的技术平台能力、管线研发、BD交易和资本化退出路径，应该经过规划。”
他同时指出，发展到今天，AI制药早已越过那个以谈技术、讲概念为主的阶段。投资人的态度变得更加务实。现如今，被谈论更多的是管线进度、与大药企的合作情况、有没有自己造血的能力。归根结底是，在药物研发场景，“技术到底能够产出什么实际价值。价值不仅是形成有意义的药物资产组合，更是看AI是否能提高整体研发效率和成功率，从而升级公司的商业模式，使其更快产生现金流，提升药物研发企业的安全性和资本回报率”。
换言之，AI提供巨量技术的加持，然而本质上，“AI制药”仍然是“制药”的游戏。观察今年上半年其他获得过亿美元融资的公司，将对此有更深认识。
Xaira之外，唯一在种子轮便融得过亿（1.42亿）美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale，亚马逊、英伟达均为之买单。这家专注于为生命科学开发人工智能的公司，初创团队脱胎于Meta。其日前发布的ESM3大模型已在包含超过 27.8 亿种蛋白质结构和序列的数据集上进行训练，能够同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理，被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型。ESM3的应用案例之一是生成了一种新型绿色荧光蛋白（GFP），据称，该蛋白的自然进化可能需要超过5亿年。
而更多拿到大额融资的公司已有了临床进度较为靠前的管线，多数不止1条。部分公司亦与大型跨国药企达成合作，意味其在业界受到相当认可。若能找准临床痛点、打出“组合拳”，被看好的概率又将大幅提升。
获1.7亿美元D轮融资的BioAge Labs是一个典型。该公司主攻“抗衰”，基于拥有6550万多个数据点的平台评估衰老途径、识别靶点、开发药物。官网信息显示，BioAge Labs目前有两条管线在研，其中之一据称能改善代谢和肌肉功能。礼来已就此与之共同启动一项临床II期试验，以评估该药物与替尔泊肽联用治疗肥胖症的效果，评估重点之一即它是否能够降低减肥造成的肌肉流失。
减肥药赛道的火热程度不言自明。如果能够成功让肥胖症患者摆脱“掉肌之痛”，等待BioAge Labs的，将是一个逾百亿的市场——据预测，到2030年，超重/肥胖适应症的市场规模有望达到173亿元。
另外，上半年拿到3.72亿美元D轮融资的Formation Bio，则同时在加速临床试验、管线开发两个场景验证能力，也相继获得了与赛诺菲、OpenAI合作进行药物开发的机会。
Formation Bio聚焦于药物开发而非发现，一方面结合AI技术实现临床数据采集、核对等环节的自动化，以优化临床试验设计推进、加速药物研发，迄今已支持十余个治疗领域的300多项临床试验；另一方面，通过收购等方式，Formation Bio也在更广范围内获取管线资产。现阶段已手握两条处于临床II期、一条处于临床III期的管线，分别以膝骨关节炎、特应性皮炎、慢性手部湿疹为适应症。
中国公司中，唯一拿到1亿美元C轮融资的是剂泰医药。利用人工智能驱动精准靶向药物递送和药物发现，剂泰医药已打造RNA药物、小分子新药相关的十余条产品研发管线，进展最快的小分子药物目前已经推进至临床III期。
小步快跑融资，抓住一切机会造血
据智药局不完全统计，中国AI制药公司数量至少已达104家。融资方面，今年上半年共发生22起融资事件、披露金额18.09亿人民币，投资机构为规避风险，仍倾向于选择估值安全垫较高的早期初创公司。
当下，AI制药企业三种主流的商业模式分别是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都对创新药行业态势有很强依从性——AI-Biotech本质上仍属于创新药开发的范畴；而售卖软件、服务的AI-SaaS和AI-CRO所面向的买方市场，也大多以开展创新药业务的公司为主。
但经历了2019-2021年的资本泡沫后，当前国内创新药企处于严酷的资本寒冬。IPO通道收紧趋近关闭、一级市场流动性吃紧、创新药入院及商业化困难重重，下游药企的艰难处境早已传导到试图为之提供“卖水”服务的AI制药公司。这也是当前多家AI+蛋白质优化公司，将合成生物公司、农业育种企业等作为重要客户方向的原因之一。
自2014年，AI制药发展至今，尚未有一款AI发现、设计的药物获批上市，这也是备受行业质疑的一点。不过，对此杨小龙认为，当时的“新生代”AI制药公司初期以提供软件、药物发现等服务为主，正式开发药物管线的起点应是在2018-2019年前后，按照常规的“十年”研发周期推算，相关药物上市最快应在四五年之后。
在AI加速药物研发的潜力方面，德睿智药的创始人牛张明向36氪表示，AI在制药行业的应用尚处于起步阶段，“刚刚崭露头角，潜力还远没被挖掘出来。”
他指出，与人脸识别等其他AI相关的、较为生活化的场景相比，制药行业中最大的难点在于“如何让算法/工程科学家理解制药各个环节的问题，并将它定义为一个计算机可以解决的问题”，以及“有限的高质量数据”，这些都会影响新药开发的速度。
“只能一步步地、脚踏实地地去尝试、实现”，牛张明说，“需要'让子弹再飞一会儿’。”
当前，支撑AI制药企业发展的可行道路有两条：出海融资，拓展多元商业路径以实现自身“造血”。杨小龙向36氪表示，除了管线资产、技术实力之外，全球竞争力如何、是否能出海以获取后续资本支持，正成为投资人选择标的的重要标准。
对于想要进入美国资本市场融资的生物医药类企业而言，“如果冒高风险做新药管线，可能要规划在美国设立公司，融入当地产业和资金环境；如果做CRO等投入、风险相对可控的业务，也可以选择在新加坡等地设立公司开展全球业务，以获取海外的商机和融资支持。”
而对于在中国本土成长起来的AI制药公司，更为合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融资节奏同时，拓展多元商业模式、培育自身持续造血能力。
杨小龙举例讲道：“比如一家开发基因编辑工具的创业公司，早期其为药企、合成生物企业提供基因编辑工具和服务等，在收取服务费的同时，也尝试收取产品上市后的销售分成。等公司技术、融资和商业能力更强之后，也可开始投入独立开发产品管线”，这种更务实的发展策略，能够让企业“在短期养活自己和长期有更大发展空间中，寻得一种平衡”。
作为中国新锐AI制药企业之一，德睿智药迄今已融得资金5000万美元，其最为人所熟知的一款药物是MDR-001，该药物在项目启动后第19个月便获得FDA针对二型糖尿病及肥胖症的新药临床批件，如今顺利推进到临床II期；另有三款针对肿瘤以及代谢的药物进入IND-Enabling阶段。
牛张明告诉36氪，尽管长久以来对外呈现的形象更偏向于AI-Biotech，但德睿智药60%的团队成员都出身人工智能相关学科，对AI技术颇为注重。目前，公司已有多款AI产品处于外部验证阶段，“部分能满足海外大型药企需求的产品，今年下半年或明年会考虑将它们进一步市场化，给更多业内公司去使用。”
这一策略固然是基于公司自身技术积累和发展的“顺理成章”，也不乏借助该业务实现短期回款、在更大范围内实现造血的考量。
春潮的确漫过了AI制药行业，但对于身在其中的中国AI制药企业而言，水温并没有骤热。技术的突破、场景的选取、商业模式的探索方面，仍然道阻且长，考验着身在其中的企业家们。
8月8日，英伟达重金投资的AI制药公司Recursion，以6.88亿美元的股票对价收购了竞争对手Exscientia，书写了生物分子生成式AI模型公司收购“传统”AI制药公司的故事。
据智药局统计，2024年上半年，全球有69家AI制药企业获得新一轮融资，披露总金额约33.36亿美元，美国企业融资额占比高达85%。其中，种子轮斩获10亿美金的Xaira Therapeutics、D轮拿下3.72亿美金融资的Formation Bio，更是刷新赛道融资记录。
海外巨头们纷纷用真金白银表达着对“AI制药”的信仰：最近一年多时间里，英伟达接连投资了13家AI制药公司；黄仁勋更是多次表示数字生物学是技术领域的“下一场惊人革命”、“人人学计算机的时代过去了，生命科学才是未来”。
不过，与美国的热闹相比，中国AI制药延续着去年冷冽的水温。上半年，国内AI制药共发生融资22起，披露总额约18亿元，与去年同期持平。其中，剂泰医药一家以1亿美元的融资额占据1/3，其它拿到融资的公司多为A轮及以前。
在创新工场高级合伙人杨小龙看来，美国的AI制药投资回暖有三个周期性原因：“长期回溯过去十年的行业发展，AI、生物计算、药物研发等复合交叉人才储备更加丰富；
过去三到五年技术层面有实质提升，例如大模型在蛋白质结构预计及设计方面取得进展，芯片和GPU的突破使得算力极大增强；
短期看，美元降息的预期和美国生物医药行业集中的趋势愈发凸显，投资者看好未来2-3年的大规模医药资产整合，并支持孵化有技术特点和优质产品管线的药企并入上市公司。”
细究海外拿到大额融资的几家AI制药公司，可以清晰发现：AI制药，早已不是“AI”技术的游戏；验证成药能力、适应“创新药圈”的资本和商业化规则，才是获得重金押注的关键。
国内生物医药的融资环境之艰辛，已无需多言。对于近年涌现出的AI+蛋白质设计及优化企业、AI+RNA小分子/分子胶/大分子药物设计公司而言，如何快速实现自我造血、或在海外市场获得融资，突破“现金流”的掣肘成为关键。
携10亿美金出生：AI制药，不是“AI”的游戏
AI制药行业上半年最受瞩目的融资事件，发生在4月。彼时，Xaira Therapeutics拿下10亿美元种子轮融资，知名风投机构ARCH Venture Partners为之出资2亿美元，该机构联合创始人Bob Nelson表示，10亿美元还只是“起始数字”。
Xaira旨在利用AI“重塑药物研发过程”，目前尚未公布管线规划。然而，前沿技术、豪华卡司、丰富的药圈资源及经验，令其自诞生之日起就备受关注。
斯坦福大学前校长、基因泰克前首席科学家Marc Tessier-Lavigne，蛋白质折叠领域的超级明星David Baker作为联合创始人；FDA前局长、诺贝尔化学奖得主、强生前CEO等顶级精英加入董事会，为之带去监管层、学界、商业界核心资源及洞察。
杨小龙认为，业界有影响力的高层加盟，正是支撑Xaira巨额融资的关键，这也体现了当前美国生物医药界高度集中、建制化的特点。“他们非常熟悉创新药研发的技术方向、跨国药企的并购重点等，Xaira的技术平台能力、管线研发、BD交易和资本化退出路径，应该经过规划。”
他同时指出，发展到今天，AI制药早已越过那个以谈技术、讲概念为主的阶段。投资人的态度变得更加务实。现如今，被谈论更多的是管线进度、与大药企的合作情况、有没有自己造血的能力。归根结底是，在药物研发场景，“技术到底能够产出什么实际价值。价值不仅是形成有意义的药物资产组合，更是看AI是否能提高整体研发效率和成功率，从而升级公司的商业模式，使其更快产生现金流，提升药物研发企业的安全性和资本回报率”。
换言之，AI提供巨量技术的加持，然而本质上，“AI制药”仍然是“制药”的游戏。观察今年上半年其他获得过亿美元融资的公司，将对此有更深认识。
Xaira之外，唯一在种子轮便融得过亿（1.42亿）美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale，亚马逊、英伟达均为之买单。这家专注于为生命科学开发人工智能的公司，初创团队脱胎于Meta。其日前发布的ESM3大模型已在包含超过 27.8 亿种蛋白质结构和序列的数据集上进行训练，能够同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理，被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型。ESM3的应用案例之一是生成了一种新型绿色荧光蛋白（GFP），据称，该蛋白的自然进化可能需要超过5亿年。
而更多拿到大额融资的公司已有了临床进度较为靠前的管线，多数不止1条。部分公司亦与大型跨国药企达成合作，意味其在业界受到相当认可。若能找准临床痛点、打出“组合拳”，被看好的概率又将大幅提升。
获1.7亿美元D轮融资的BioAge Labs是一个典型。该公司主攻“抗衰”，基于拥有6550万多个数据点的平台评估衰老途径、识别靶点、开发药物。官网信息显示，BioAge Labs目前有两条管线在研，其中之一据称能改善代谢和肌肉功能。礼来已就此与之共同启动一项临床II期试验，以评估该药物与替尔泊肽联用治疗肥胖症的效果，评估重点之一即它是否能够降低减肥造成的肌肉流失。
减肥药赛道的火热程度不言自明。如果能够成功让肥胖症患者摆脱“掉肌之痛”，等待BioAge Labs的，将是一个逾百亿的市场——据预测，到2030年，超重/肥胖适应症的市场规模有望达到173亿元。
另外，上半年拿到3.72亿美元D轮融资的Formation Bio，则同时在加速临床试验、管线开发两个场景验证能力，也相继获得了与赛诺菲、OpenAI合作进行药物开发的机会。
Formation Bio聚焦于药物开发而非发现，一方面结合AI技术实现临床数据采集、核对等环节的自动化，以优化临床试验设计推进、加速药物研发，迄今已支持十余个治疗领域的300多项临床试验；另一方面，通过收购等方式，Formation Bio也在更广范围内获取管线资产。现阶段已手握两条处于临床II期、一条处于临床III期的管线，分别以膝骨关节炎、特应性皮炎、慢性手部湿疹为适应症。
中国公司中，唯一拿到1亿美元C轮融资的是剂泰医药。利用人工智能驱动精准靶向药物递送和药物发现，剂泰医药已打造RNA药物、小分子新药相关的十余条产品研发管线，进展最快的小分子药物目前已经推进至临床III期。
小步快跑融资，抓住一切机会造血
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当下，AI制药企业三种主流的商业模式分别是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都对创新药行业态势有很强依从性——AI-Biotech本质上仍属于创新药开发的范畴；而售卖软件、服务的AI-SaaS和AI-CRO所面向的买方市场，也大多以开展创新药业务的公司为主。
但经历了2019-2021年的资本泡沫后，当前国内创新药企处于严酷的资本寒冬。IPO通道收紧趋近关闭、一级市场流动性吃紧、创新药入院及商业化困难重重，下游药企的艰难处境早已传导到试图为之提供“卖水”服务的AI制药公司。这也是当前多家AI+蛋白质优化公司，将合成生物公司、农业育种企业等作为重要客户方向的原因之一。
自2014年，AI制药发展至今，尚未有一款AI发现、设计的药物获批上市，这也是备受行业质疑的一点。不过，对此杨小龙认为，当时的“新生代”AI制药公司初期以提供软件、药物发现等服务为主，正式开发药物管线的起点应是在2018-2019年前后，按照常规的“十年”研发周期推算，相关药物上市最快应在四五年之后。
在AI加速药物研发的潜力方面，德睿智药的创始人牛张明向36氪表示，AI在制药行业的应用尚处于起步阶段，“刚刚崭露头角，潜力还远没被挖掘出来。”
他指出，与人脸识别等其他AI相关的、较为生活化的场景相比，制药行业中最大的难点在于“如何让算法/工程科学家理解制药各个环节的问题，并将它定义为一个计算机可以解决的问题”，以及“有限的高质量数据”，这些都会影响新药开发的速度。
“只能一步步地、脚踏实地地去尝试、实现”，牛张明说，“需要'让子弹再飞一会儿’。”
当前，支撑AI制药企业发展的可行道路有两条：出海融资，拓展多元商业路径以实现自身“造血”。杨小龙向36氪表示，除了管线资产、技术实力之外，全球竞争力如何、是否能出海以获取后续资本支持，正成为投资人选择标的的重要标准。
对于想要进入美国资本市场融资的生物医药类企业而言，“如果冒高风险做新药管线，可能要规划在美国设立公司，融入当地产业和资金环境；如果做CRO等投入、风险相对可控的业务，也可以选择在新加坡等地设立公司开展全球业务，以获取海外的商机和融资支持。”
而对于在中国本土成长起来的AI制药公司，更为合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融资节奏同时，拓展多元商业模式、培育自身持续造血能力。
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他同时指出，发展到今天，AI制药早已越过那个以谈技术、讲概念为主的阶段。投资人的态度变得更加务实。现如今，被谈论更多的是管线进度、与大药企的合作情况、有没有自己造血的能力。归根结底是，在药物研发场景，“技术到底能够产出什么实际价值。价值不仅是形成有意义的药物资产组合，更是看AI是否能提高整体研发效率和成功率，从而升级公司的商业模式，使其更快产生现金流，提升药物研发企业的安全性和资本回报率”。
换言之，AI提供巨量技术的加持，然而本质上，“AI制药”仍然是“制药”的游戏。观察今年上半年其他获得过亿美元融资的公司，将对此有更深认识。
Xaira之外，唯一在种子轮便融得过亿（1.42亿）美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale，亚马逊、英伟达均为之买单。这家专注于为生命科学开发人工智能的公司，初创团队脱胎于Meta。其日前发布的ESM3大模型已在包含超过 27.8 亿种蛋白质结构和序列的数据集上进行训练，能够同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理，被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型。ESM3的应用案例之一是生成了一种新型绿色荧光蛋白（GFP），据称，该蛋白的自然进化可能需要超过5亿年。
而更多拿到大额融资的公司已有了临床进度较为靠前的管线，多数不止1条。部分公司亦与大型跨国药企达成合作，意味其在业界受到相当认可。若能找准临床痛点、打出“组合拳”，被看好的概率又将大幅提升。
获1.7亿美元D轮融资的BioAge Labs是一个典型。该公司主攻“抗衰”，基于拥有6550万多个数据点的平台评估衰老途径、识别靶点、开发药物。官网信息显示，BioAge Labs目前有两条管线在研，其中之一据称能改善代谢和肌肉功能。礼来已就此与之共同启动一项临床II期试验，以评估该药物与替尔泊肽联用治疗肥胖症的效果，评估重点之一即它是否能够降低减肥造成的肌肉流失。
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Formation Bio聚焦于药物开发而非发现，一方面结合AI技术实现临床数据采集、核对等环节的自动化，以优化临床试验设计推进、加速药物研发，迄今已支持十余个治疗领域的300多项临床试验；另一方面，通过收购等方式，Formation Bio也在更广范围内获取管线资产。现阶段已手握两条处于临床II期、一条处于临床III期的管线，分别以膝骨关节炎、特应性皮炎、慢性手部湿疹为适应症。
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小步快跑融资，抓住一切机会造血
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当下，AI制药企业三种主流的商业模式分别是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都对创新药行业态势有很强依从性——AI-Biotech本质上仍属于创新药开发的范畴；而售卖软件、服务的AI-SaaS和AI-CRO所面向的买方市场，也大多以开展创新药业务的公司为主。
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自2014年，AI制药发展至今，尚未有一款AI发现、设计的药物获批上市，这也是备受行业质疑的一点。不过，对此杨小龙认为，当时的“新生代”AI制药公司初期以提供软件、药物发现等服务为主，正式开发药物管线的起点应是在2018-2019年前后，按照常规的“十年”研发周期推算，相关药物上市最快应在四五年之后。
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他指出，与人脸识别等其他AI相关的、较为生活化的场景相比，制药行业中最大的难点在于“如何让算法/工程科学家理解制药各个环节的问题，并将它定义为一个计算机可以解决的问题”，以及“有限的高质量数据”，这些都会影响新药开发的速度。
“只能一步步地、脚踏实地地去尝试、实现”，牛张明说，“需要'让子弹再飞一会儿’。”
当前，支撑AI制药企业发展的可行道路有两条：出海融资，拓展多元商业路径以实现自身“造血”。杨小龙向36氪表示，除了管线资产、技术实力之外，全球竞争力如何、是否能出海以获取后续资本支持，正成为投资人选择标的的重要标准。
对于想要进入美国资本市场融资的生物医药类企业而言，“如果冒高风险做新药管线，可能要规划在美国设立公司，融入当地产业和资金环境；如果做CRO等投入、风险相对可控的业务，也可以选择在新加坡等地设立公司开展全球业务，以获取海外的商机和融资支持。”
而对于在中国本土成长起来的AI制药公司，更为合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融资节奏同时，拓展多元商业模式、培育自身持续造血能力。
杨小龙举例讲道：“比如一家开发基因编辑工具的创业公司，早期其为药企、合成生物企业提供基因编辑工具和服务等，在收取服务费的同时，也尝试收取产品上市后的销售分成。等公司技术、融资和商业能力更强之后，也可开始投入独立开发产品管线”，这种更务实的发展策略，能够让企业“在短期养活自己和长期有更大发展空间中，寻得一种平衡”。
作为中国新锐AI制药企业之一，德睿智药迄今已融得资金5000万美元，其最为人所熟知的一款药物是MDR-001，该药物在项目启动后第19个月便获得FDA针对二型糖尿病及肥胖症的新药临床批件，如今顺利推进到临床II期；另有三款针对肿瘤以及代谢的药物进入IND-Enabling阶段。
牛张明告诉36氪，尽管长久以来对外呈现的形象更偏向于AI-Biotech，但德睿智药60%的团队成员都出身人工智能相关学科，对AI技术颇为注重。目前，公司已有多款AI产品处于外部验证阶段，“部分能满足海外大型药企需求的产品，今年下半年或明年会考虑将它们进一步市场化，给更多业内公司去使用。”
这一策略固然是基于公司自身技术积累和发展的“顺理成章”，也不乏借助该业务实现短期回款、在更大范围内实现造血的考量。
春潮的确漫过了AI制药行业，但对于身在其中的中国AI制药企业而言，水温并没有骤热。技术的突破、场景的选取、商业模式的探索方面，仍然道阻且长，考验着身在其中的企业家们。
8月8日，英伟达重金投资的AI制药公司Recursion，以6.88亿美元的股票对价收购了竞争对手Exscientia，书写了生物分子生成式AI模型公司收购“传统”AI制药公司的故事。
据智药局统计，2024年上半年，全球有69家AI制药企业获得新一轮融资，披露总金额约33.36亿美元，美国企业融资额占比高达85%。其中，种子轮斩获10亿美金的Xaira Therapeutics、D轮拿下3.72亿美金融资的Formation Bio，更是刷新赛道融资记录。
海外巨头们纷纷用真金白银表达着对“AI制药”的信仰：最近一年多时间里，英伟达接连投资了13家AI制药公司；黄仁勋更是多次表示数字生物学是技术领域的“下一场惊人革命”、“人人学计算机的时代过去了，生命科学才是未来”。
不过，与美国的热闹相比，中国AI制药延续着去年冷冽的水温。上半年，国内AI制药共发生融资22起，披露总额约18亿元，与去年同期持平。其中，剂泰医药一家以1亿美元的融资额占据1/3，其它拿到融资的公司多为A轮及以前。
在创新工场高级合伙人杨小龙看来，美国的AI制药投资回暖有三个周期性原因：“长期回溯过去十年的行业发展，AI、生物计算、药物研发等复合交叉人才储备更加丰富；
过去三到五年技术层面有实质提升，例如大模型在蛋白质结构预计及设计方面取得进展，芯片和GPU的突破使得算力极大增强；
短期看，美元降息的预期和美国生物医药行业集中的趋势愈发凸显，投资者看好未来2-3年的大规模医药资产整合，并支持孵化有技术特点和优质产品管线的药企并入上市公司。”
细究海外拿到大额融资的几家AI制药公司，可以清晰发现：AI制药，早已不是“AI”技术的游戏；验证成药能力、适应“创新药圈”的资本和商业化规则，才是获得重金押注的关键。
国内生物医药的融资环境之艰辛，已无需多言。对于近年涌现出的AI+蛋白质设计及优化企业、AI+RNA小分子/分子胶/大分子药物设计公司而言，如何快速实现自我造血、或在海外市场获得融资，突破“现金流”的掣肘成为关键。
携10亿美金出生：AI制药，不是“AI”的游戏
AI制药行业上半年最受瞩目的融资事件，发生在4月。彼时，Xaira Therapeutics拿下10亿美元种子轮融资，知名风投机构ARCH Venture Partners为之出资2亿美元，该机构联合创始人Bob Nelson表示，10亿美元还只是“起始数字”。
Xaira旨在利用AI“重塑药物研发过程”，目前尚未公布管线规划。然而，前沿技术、豪华卡司、丰富的药圈资源及经验，令其自诞生之日起就备受关注。
斯坦福大学前校长、基因泰克前首席科学家Marc Tessier-Lavigne，蛋白质折叠领域的超级明星David Baker作为联合创始人；FDA前局长、诺贝尔化学奖得主、强生前CEO等顶级精英加入董事会，为之带去监管层、学界、商业界核心资源及洞察。
杨小龙认为，业界有影响力的高层加盟，正是支撑Xaira巨额融资的关键，这也体现了当前美国生物医药界高度集中、建制化的特点。“他们非常熟悉创新药研发的技术方向、跨国药企的并购重点等，Xaira的技术平台能力、管线研发、BD交易和资本化退出路径，应该经过规划。”
他同时指出，发展到今天，AI制药早已越过那个以谈技术、讲概念为主的阶段。投资人的态度变得更加务实。现如今，被谈论更多的是管线进度、与大药企的合作情况、有没有自己造血的能力。归根结底是，在药物研发场景，“技术到底能够产出什么实际价值。价值不仅是形成有意义的药物资产组合，更是看AI是否能提高整体研发效率和成功率，从而升级公司的商业模式，使其更快产生现金流，提升药物研发企业的安全性和资本回报率”。
换言之，AI提供巨量技术的加持，然而本质上，“AI制药”仍然是“制药”的游戏。观察今年上半年其他获得过亿美元融资的公司，将对此有更深认识。
Xaira之外，唯一在种子轮便融得过亿（1.42亿）美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale，亚马逊、英伟达均为之买单。这家专注于为生命科学开发人工智能的公司，初创团队脱胎于Meta。其日前发布的ESM3大模型已在包含超过 27.8 亿种蛋白质结构和序列的数据集上进行训练，能够同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理，被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型。ESM3的应用案例之一是生成了一种新型绿色荧光蛋白（GFP），据称，该蛋白的自然进化可能需要超过5亿年。
而更多拿到大额融资的公司已有了临床进度较为靠前的管线，多数不止1条。部分公司亦与大型跨国药企达成合作，意味其在业界受到相当认可。若能找准临床痛点、打出“组合拳”，被看好的概率又将大幅提升。
获1.7亿美元D轮融资的BioAge Labs是一个典型。该公司主攻“抗衰”，基于拥有6550万多个数据点的平台评估衰老途径、识别靶点、开发药物。官网信息显示，BioAge Labs目前有两条管线在研，其中之一据称能改善代谢和肌肉功能。礼来已就此与之共同启动一项临床II期试验，以评估该药物与替尔泊肽联用治疗肥胖症的效果，评估重点之一即它是否能够降低减肥造成的肌肉流失。
减肥药赛道的火热程度不言自明。如果能够成功让肥胖症患者摆脱“掉肌之痛”，等待BioAge Labs的，将是一个逾百亿的市场——据预测，到2030年，超重/肥胖适应症的市场规模有望达到173亿元。
另外，上半年拿到3.72亿美元D轮融资的Formation Bio，则同时在加速临床试验、管线开发两个场景验证能力，也相继获得了与赛诺菲、OpenAI合作进行药物开发的机会。
Formation Bio聚焦于药物开发而非发现，一方面结合AI技术实现临床数据采集、核对等环节的自动化，以优化临床试验设计推进、加速药物研发，迄今已支持十余个治疗领域的300多项临床试验；另一方面，通过收购等方式，Formation Bio也在更广范围内获取管线资产。现阶段已手握两条处于临床II期、一条处于临床III期的管线，分别以膝骨关节炎、特应性皮炎、慢性手部湿疹为适应症。
中国公司中，唯一拿到1亿美元C轮融资的是剂泰医药。利用人工智能驱动精准靶向药物递送和药物发现，剂泰医药已打造RNA药物、小分子新药相关的十余条产品研发管线，进展最快的小分子药物目前已经推进至临床III期。
小步快跑融资，抓住一切机会造血
据智药局不完全统计，中国AI制药公司数量至少已达104家。融资方面，今年上半年共发生22起融资事件、披露金额18.09亿人民币，投资机构为规避风险，仍倾向于选择估值安全垫较高的早期初创公司。
当下，AI制药企业三种主流的商业模式分别是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都对创新药行业态势有很强依从性——AI-Biotech本质上仍属于创新药开发的范畴；而售卖软件、服务的AI-SaaS和AI-CRO所面向的买方市场，也大多以开展创新药业务的公司为主。
但经历了2019-2021年的资本泡沫后，当前国内创新药企处于严酷的资本寒冬。IPO通道收紧趋近关闭、一级市场流动性吃紧、创新药入院及商业化困难重重，下游药企的艰难处境早已传导到试图为之提供“卖水”服务的AI制药公司。这也是当前多家AI+蛋白质优化公司，将合成生物公司、农业育种企业等作为重要客户方向的原因之一。
自2014年，AI制药发展至今，尚未有一款AI发现、设计的药物获批上市，这也是备受行业质疑的一点。不过，对此杨小龙认为，当时的“新生代”AI制药公司初期以提供软件、药物发现等服务为主，正式开发药物管线的起点应是在2018-2019年前后，按照常规的“十年”研发周期推算，相关药物上市最快应在四五年之后。
在AI加速药物研发的潜力方面，德睿智药的创始人牛张明向36氪表示，AI在制药行业的应用尚处于起步阶段，“刚刚崭露头角，潜力还远没被挖掘出来。”
他指出，与人脸识别等其他AI相关的、较为生活化的场景相比，制药行业中最大的难点在于“如何让算法/工程科学家理解制药各个环节的问题，并将它定义为一个计算机可以解决的问题”，以及“有限的高质量数据”，这些都会影响新药开发的速度。
“只能一步步地、脚踏实地地去尝试、实现”，牛张明说，“需要'让子弹再飞一会儿’。”
当前，支撑AI制药企业发展的可行道路有两条：出海融资，拓展多元商业路径以实现自身“造血”。杨小龙向36氪表示，除了管线资产、技术实力之外，全球竞争力如何、是否能出海以获取后续资本支持，正成为投资人选择标的的重要标准。
对于想要进入美国资本市场融资的生物医药类企业而言，“如果冒高风险做新药管线，可能要规划在美国设立公司，融入当地产业和资金环境；如果做CRO等投入、风险相对可控的业务，也可以选择在新加坡等地设立公司开展全球业务，以获取海外的商机和融资支持。”
而对于在中国本土成长起来的AI制药公司，更为合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融资节奏同时，拓展多元商业模式、培育自身持续造血能力。
杨小龙举例讲道：“比如一家开发基因编辑工具的创业公司，早期其为药企、合成生物企业提供基因编辑工具和服务等，在收取服务费的同时，也尝试收取产品上市后的销售分成。等公司技术、融资和商业能力更强之后，也可开始投入独立开发产品管线”，这种更务实的发展策略，能够让企业“在短期养活自己和长期有更大发展空间中，寻得一种平衡”。
作为中国新锐AI制药企业之一，德睿智药迄今已融得资金5000万美元，其最为人所熟知的一款药物是MDR-001，该药物在项目启动后第19个月便获得FDA针对二型糖尿病及肥胖症的新药临床批件，如今顺利推进到临床II期；另有三款针对肿瘤以及代谢的药物进入IND-Enabling阶段。
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