
AI制药正在褪去曾经的“概念光环”。如今,药企不得不直面一系列更具体的拷问:用模型设计一个分子需要多少成本?有多少管线能进入临床?有多少成果能让客户买单?
上海国投近日主办的生物医药产业生态大会上,头部药企、AI创业者、风险投资等共论AI制药,一个共识相当清晰:当AI日益成为药企发展的“必选项”,算清研发账、找准切入点,成为绕不开的“必答题”。
过去几年,AI为药物研发打开了巨大的想象空间,从靶点发现、化合物筛选,到临床预测、实验仿真,大量算法和AI工具涌入药物创新链条。然而直到今天,在“模型表现优秀”与“更快、更便宜地做出好药”之间,仍隔着很长距离。在此背景下,这场圆桌讨论定下了一个颇为尖锐的主题:Biotech(生物科技)如何告别“蹭热点式AI”。
国泰海通医疗健康投行业务负责人王莉直言,如今关注生物行业的投资人,看到AI已不再像过去那样兴奋,大家不愿再听“酷炫的故事”,真正关心的是:AI究竟化解了什么产业瓶颈?早期的尝试性订单能不能变成持续复购,并化为稳定的商业模式?
甚至连企业“是不是真的在做AI”,王莉也在尝试“证伪”。她透露,如今在接触AI生物科技企业时,她会问实控人一些实操细节,比如“上个月你们用了多少算力”,目的就是看这家企业是否只是把AI写在商业计划书里。“如果他眼神一愣,我就会怀疑。”王莉说。
但证明自己“真用了AI”还远远不够,更关键的是怎么用,以及如何创造价值。
五源资本投资副总裁方琦提醒大家关注一个趋势:随着开源模型的普及,模型的稀缺性快速下降,企业间越来越难以靠模型拉开差距,竞争的关键正在转向具体业务层面,即有没有独特的数据,是否能找到真正适合AI发力的问题。
谈到AI辅助研发,去年底成立的AI制药公司智核汇创始人温翰认为,AI制药必须要好好算账。假如为了训练一个模型,企业不得不在数据、算力等方面耗费大量成本,那么AI也就失去了经济合理性,因为在高投入下,传统方法也能解决问题。真正适合AI的,要么是传统方法难以突破的“从0到1”,要么是能显著提高研发效率和成功率的场景。
这也正是智核汇把靶向RNA小分子作为AI研发重点的原因。RNA具有很强的动态性和特殊的化学空间,传统的高通量筛选路径很难奏效。在温翰看来,AI制药不能“拿着锤子找钉子”。与其先做一个模型,再去寻找它能用在哪里,不如反过来先找到真正有价值的科学问题,再去寻找算法、获取数据、设计实验。
而对大型药企而言,AI制药的账本,甚至已经算到了一个分子。信达生物AI药物研发高级总监陈珊透露,传统药化研究,往往需要一轮轮设计、合成、验证的迭代,做到数十个分子之后,才能从中找到一个较好的设计方向。但AI可以一下子学习上千个已有专利分子,然后批量生成约十个分子,其中很可能包含着一个不错的候选。为此,信达生物正在同步推行传统与AI两条研发路径,直接比较两者的“好分子产出率”,形成量化评估。
显然,整个生物医药行业正在经历一场“AI祛魅”,但与会者依然看好AI制药的未来前景。王莉表示,尽管AI制药目前尚未取得投资人预想的成果,但这个方向无疑是正确的。在陈珊看来,AI的能力毋庸置疑,未来药企的AI算力中心就是它的研发中心。
作为多家AI生物科技企业的投资人,方琦坦言,过去AI制药凭“想象力”拿到高溢价杠杆型股票,未来它的估值逻辑必然回归务实、回归产业,“AI的方法论本身强调自我进化。我们对它可以抱有更开放的心态”。
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