AI制药融超157亿：技术神话还是商业拐点

2026年前三季度，国内AI制药赛道融资额飙升。投中嘉川CVSource的数据显示，前九个月共完成57笔投资，金额达157．65亿元人民币——超过2023至2025三年之和。几乎在同一时段，深圳企业英矽智能公布了其上半年业绩：BD签约总额约73亿美元。一边是密集涌进的民间资本，另一边是跨国药企真金白银的认筹单。两条曲线交汇处，正是AI制药从“概念崇拜”滑向“管线焦虑”的分水岭。

药企为何愿意掏钱

英矽智能的数字并非天方夜谭，它恰恰是当前AI制药商业化进程中最直观的一个切片。

2026年上半年，这家公司敲开了全球多家老牌药企的大门。与礼来的合作累计最高可达27．5亿美元（含1．15亿美元首付款），与法国施维雅签约约8．88亿美元，与韩国SK生物制药的合作上限则被定格在25亿美元。

这些交易多数附带阶梯式里程碑付款和销售分成条款。换句话说，账面数字只是起点——一旦候选药物推进到临床试验后期或者最终获批上市，实际支付总额还会成倍膨胀。药企不是在进行一场风投实验，而是在为自己采购一条潜在的高附加值管线。

这也是为什么英矽智能能够在2025年12月末通过港交所主板第8．05条款挂牌上市的原因。该条款专门面向未盈利生物科技：只要企业在某一疾病领域拥有一款已获准进入临床阶段的管线，且另有至少一款早期项目在推进，即可申请上市。换言之，资本市场不在乎你的算法有多炫酷，只关心你的药物走到了哪一站。

传统新药研发周期动辄十年以上，投入成本动辄数十亿美元，失败率高达九成。而AI制药承诺将靶点发现环节压缩到几个月内完成，这构成了其对传统药厂最致命的吸引力。但需要注意的是，从靶点到成药之间还有漫长的验证之路。目前全球范围内真正有希望走向市场的AI制药项目不过寥寥数款。

157亿流向哪里

回到更大的视野来看，157．65亿元这个数字意味着什么？

截至今年9月，国内市场总共发生了57起涉及AI制药方向的融资事件。尽管单笔金额参差不齐，有的企业拿了几千万人民币，有的则突破了数亿元级别，但其总量已经超过此前整整三年的累积值。这在任何细分赛道上都极为罕见——说明资金的流入速度远超以往。

而这些钱的去向却呈现出明显的两极分化态势。一端是头部独角兽如英矽智能、晶泰科技等凭借前期积累持续收割大额融资并成功拓展国际合作；另一端则是无数中小型团队，它们或许拥有某种新颖的计算方法学，但在湿实验平台建设和临床推进能力方面捉襟见肘。后者往往只能依靠地方政府补贴或是种子轮维持运转，离真正产出结果还有相当距离。

“AI制药进入下半场，评估标准已经从技术／模型转向商业落地。”英矽智能联席CEO兼CSO任峰在南京医药创新与投资大会上直言不讳。这句话听上去轻描淡写，实则揭示了一条残酷的生存法则：如果你不能证明自己的技术在现实中跑得通，那就只能沦为别人的供应商或被吞併对象。

这种分化在疼痛治疗领域表现得尤为明显。英矽智能正在开发的GEM8187候选药物针对慢性疼痛，虽然公司在采访中透露其镇痛效果可能优于吗啡和普瑞巴林，但该化合物仍处于临床前阶段，尚未进入人体试验。这意味着即便最乐观的预估，距离患者真正用上这款新药也还需要三到五年的时间。

科技巨头改变游戏规则

如果说跨国药企的慷慨解囊代表传统产业界对AI制药的认可态度，那么硅谷和北京那边传来的消息则预示着一场更为彻底的变革。

Anthropic以约4亿美元收购Coefficient Bio，并同步搭建自有湿实验室；谷歌旗下Isomorphic Labs完成了逾21亿美元的B轮融资；字节跳动则将其医学研究团队独立出来成立Anew Labs，随后又引入了近3亿美元首轮外部资金。这三家巨头各自选择了不同的路径：Anthropic走的是并购加自建双轨并行路线；Google坚持长期主义深耕蛋白质折叠这一基础性科学问题；字节跳动则采取灵活的开放式运作模式，既保留核心技术骨干又借力外部专业机构加速落地。

无论采取何种形式，有一点毋庸置疑——AI制药的竞争维度正在发生根本性位移。以前拼的是谁的模型准确率更高，现在要比的是谁能更快把手头的化合物转化成动物实验数据乃至人体试验报告。这是一套极其复杂的系统工程，涉及计算化学、生物信息学、药理学、毒理学科室之间的无缝对接。普通初创企业很难独自承担如此沉重的包袱，这也是为何越来越多科技巨头选择亲自下场的原因所在。

值得注意的是，字节跳动的Anew Labs采用了一种独特的组织形式——由创始人李一男博士领衔，联合多位资深生物医药科学家共同推进。这种模式避免了传统企业内部部门割裂导致的沟通壁垒，同时又能借助母公司的资本优势和算力资源快速扩张。如果其策略奏效，不排除未来几年会出现更多类似的技术＋商业化双轮驱动架构。

下一步看什么

对于还在观望的投资者和从业者而言，有几个硬指标可以作为衡量AI制药发展成熟度的参考坐标：

第一，观察各家重点管线所处阶段的变化速度。如果一家公司能在三年内将同一个分子从发现推进到二期临床，那它的工业化能力显然强于同类对手。

第二，留意大型制药企业每年花在对外授权上的预算规模及其占总研发支出的比例。若这个比率稳步上升，说明整个行业正在形成良性的协作生态；反之则表明信任尚未建立。

第三，密切关注主要经济体药品监管机构出台的新规动态。目前各国药监部门尚无统一的标准来界定AI参与程度对审批流程的影响，未来一旦出现突破性政策试点，很可能成为扭转局面的催化剂。

第四，跟踪湿实验平台的技术迭代效率。从分子生成到化合物合成再到活性验证，任何一个环节的瓶颈都会拖累整体进度。

只有当上述四个维度同时亮起绿灯的时候，我们才能确信——AI制药终于告别了PPT时代，正式迈入了实干家的擂台。在此之前，任何豪言壮语都不过是在赌运气。毕竟在制药行业，时间永远比想象力更加昂贵。