AI制药进入「价值兑现前夜」

作者：胡静婕

原创：深眸财经（chutou0325）

AI制药持续火热。

近日，诺禾致源盘中20%涨停，成都先导、泓博医药等同步跟涨。触发这轮行情的，是近期政策端与产业端多重信号的密集释放。

（图源：雪球）

9月18日，工信部等十部门联合发布实施《医药工业发展“十五五”规划》，专门设置了“AI制药高价值应用场景培育”专栏，重点推动AI赋能靶点筛选、药物分子设计与优化。

再往前几天，字节跳动分拆的AI制药公司Anew Labs完成2.9亿美元融资，估值约15亿美元；全球首个由人工智能完成靶点发现与分子设计的治疗特发性肺纤维化候选药物Rentosertib正式进入Ⅲ期临床试验首例患者给药阶段，AI制药第一次真正站到了新药上市前的最后一道关卡面前。

政策给出制度框架，资本押注底层能力，临床走到关键节点。这三条线索交汇的时间点，恰好落在AI制药从“叙事驱动”切换到“价值验证”的临界线上。而接下来值得关注的，则是这条赛道能否在这个节点上真正跑通商业闭环。

01

大厂从“场边”走向“牌桌”

过去几年，科技公司在AI制药中的角色大多停留在“卖铲子”层面，即提供模型、算力或平台，自己不碰管线。

但2026年，这个边界被彻底打破了。

字节跳动的动作最具代表性，在所有入局AI制药的互联网大厂中，字节是布局最重、介入最深的一家。

其AI制药团队2021年组建，由刘凯带队，核心成员约50人，由AI4S算法人才和资深制药领域专家构成。2026年6月 ，字节将这块业务拆分独立，成立Anew Labs 。

（图源：Anew Labs官网）

短短三个月的时间，Anew Labs的首轮融资已经落地，融资总额2.9亿美元，刷新了今年国内AI制药单轮融资纪录，并且本轮投资方涵盖红杉中国、IDG资本、高瓴创投、五源资本、高榕创投、春华创投等头部投资机构，同时还有多家国内医药产业集团作为战略投资方参与。

不过，虽然融资很顺利，但这家公司目前最快的管线仍停留在临床前阶段。所以一级市场给出的15亿美元估值，买的显然不是管线本身，而是字节生态的算力支撑、全模态药物设计大模型的平台潜力，以及顶尖人才阵容。

百度的路径与字节形成镜像，选择“以平台为核，孵化独立公司，让它去服务整个行业”。

李彦宏牵头创立的百图生科，不做药，而是做行业底层大模型。其核心产品xTrimoV4参数规模达2680亿，是全球最大规模的全模态生命科学基础大模型之一。

xTrimoV4与行业解决方案BioMapOS，已在60多个概念验证项目中完成验证，应用场景涵盖靶点发现、抗体研发和创新药研发，服务超过800家机构，其中包括30多家头部企业。

2026年3月，百图生科以保密形式向港交所递交上市申请，联席保荐人为中金公司、摩根士丹利和瑞银集团。若此次上市成功，它将成为港股市场上“AI+生物制药”领域的标志性企业之一。

腾讯的选择最为独特，它不做底层模型，也不运营医疗业务，而是以资本为杠杆进行“地毯式”布局。晶泰科技、英矽智能、礼邦医药、维立志博等AI制药和生物科技公司背后都有腾讯的身影。

不过，随着时间的推移，腾讯逐渐意识到纯粹的投资路线在技术叙事上站不稳，它需要在分子设计的前沿领域证明自己的技术能力。2026年2月，腾讯公开了一项完全由AI设计的新型短序列多肽GLP-1减肥药专利。

传统GLP-1药物多为模拟人体内源性多肽的长序列分子，合成工艺复杂、生产成本高。腾讯通过高精度计算与深度学习模型优化，设计出一款全新的短序列多肽，并在细胞实验中完成了活性验证，直接向行业证明了自身AI制药的硬核实力。

综合来看，大厂集体入局的底层逻辑，是全球药物研发模式已不可持续。传统药物发现平均耗时十余年、花费超十亿美元，临床失败率常年高于90%。

而AI在靶点发现和分子设计环节的效率提升已被反复验证，例如，英矽智能依托端到端Pharma.AI平台，将从立项到PCC的平均周期压缩至12–18个月，远快于传统研发的4.5年。

当AI从“可选的辅助工具”变为“必选的核心生产力”，科技巨头没有理由继续站在场边。

02

估值错位

沙利文中国高级合伙人兼董事总经理毛化曾表示，随着算力供给日趋充足、大模型快速迭代，模型功能层面的差异正在缩窄。科技公司要挖掘制药领域的竞争力，就需要抢占自动化实验入口、专有数据资产和管线IP。

可大厂入局的同时，一二级市场之间正在裂开一道估值鸿沟。

投中嘉川CVSource数据显示，2026年至今，AI制药赛道完成57笔投资，44家企业获得融资，披露融资总额157.65亿元。融资金额超过了2023年、2024年、2025年三年的总和。

（深眸财经制图）

然而，一级市场的定价锚点完全是科技股逻辑。以谷歌旗下Isomorphic Labs为例，其在5月完成21亿美元B轮融资，刷新了全球AI 制药领域的单笔融资纪录，也把自身估值提高到约150亿至200亿美元。但其至今没有成熟临床管线，投资人买单的核心是AlphaFold的科研影响力和Alphabet的算力与生态能力。

二级市场则遵循另一套框架 ， Recursion最新市值只有 20.02 亿美元 ， 与此同时， 剂泰科技市值约2 7 亿美元，英矽智能约4 8 亿美元，与一级市场同类资产的估值差距达数倍。

（图源：雪球）

这种错位源于两类市场的结构性差异。一级市场投资周期长、风险容忍度高，可以用科技股口径给AI制药定价，核心是押注技术革新医药研发的长期趋势。二级市场则受季度财报、现金消耗率等因素约束，更多按照传统Biotech的风险框架计算管线失败率和现金消耗，两套定价框架的差异造成了AI制药的估值错位。

除此之外，更深层的问题在于，AI制药的价值验证存在一条明显的分界线。据中邮证券研报引用国外行业研究，AI制药极大地加速了临床1期的进程，并同时将成功率由传统经验水平的40%—65%提升至80%—90%，而在2期及后续的进展中表现尚未看出差异优势（成功率均在约40%）。

英矽智能联席CEO任峰在2026张江药谷大会暨上海国际生物医药产业周上也坦承，目前还没有数据证明，AI开发的药物可以在临床上提高它的成功率。这最主要的问题是因为临床验证的周期太长了。目前还没有任何一款这样的药物真正获批上市，所以就没有办法去判断，这样做出来的药物是否在临床上比传统方式成功率更高。

这意味着AI制药的价值兑现存在一个尴尬的时间差。前端环节的效率革命是真实的、可量化的，但真正决定药物最终成败的，仍然是以年为单位的临床验证马拉松。一级市场可以为这个时间差支付溢价，二级市场的投资者未必有这个耐心。

03

AI制药的竞争逻辑正在被改写

当前AI制药的竞争焦点正在从“谁的模型更炫”转向“谁能真正把分子推进到临床和市场”。而在这个转向背后，有两个被市场低估的变量正在浮出水面。

第一个变量是高质量数据。公开数据对所有人均等可及，主流算法架构也通过论文和开源代码快速扩散，真正决定平台性能上限的，是高质量、标准化、可持续迭代的私域数据。

这也是为什么科技巨头在2026年纷纷将能力从数字世界延伸到物理实验室。Anthropic已在美国旧金山湾区建成湿实验室；字节跳动旗下AI制药公司Anew Labs（新生实验室）以独立公司身份完成首轮外部融资，规模达2.9亿美元；礼来旗下AI制药平台Lilly TuneLab牵手金斯瑞、Twist、Ginkgo，完善AI成药性预测验证链条……

第二个变量是耐心资本。AI制药的投入产出周期与传统互联网项目截然不同。传统制药从立项到商业化平均耗时约13年，在AI深度参与的情景下有望压缩至8年左右，但这也远超出大多数投资机构的存续期，这无疑是一道关于时间和耐心的问答题。

所以2025年晶泰科技首次实现年度盈利，才会在AI制药圈引起轩然大波。而这件事之所以引起关注，恰恰因为它证明了在AI军备竞赛最考验成本与营收模型的阶段，“平台赋能加里程碑兑现”的商业模式可以跑通。

公司已与全球TOP20大药企中的17家建立合作，以首付款、里程碑付款、技术服务费和平台订阅费实现滚动收入，规避了自研管线的临床高风险和现金流黑洞。

目前管线规模已达数十条，覆盖癌症、代谢疾病、神经性疾病与罕见病，形成“越做越便宜、越做越准、越做越能签大单”的正循环。

归根结底，AI制药的下半场，比的不是谁的故事更动听，而是谁能率先构建起持续产生现金流的生态闭环。政策框架已经搭好，资本也已经就位，但最终裁判是临床数据。

在这条以十年为单位的赛道里，真正稀缺的从来不是算力、模型或资金，而是愿意以制药行业的时间尺度来要求自己的耐心。