黄仁勋看好的万亿AI赛道，中国为何冷清？_ZAKER新闻

文 | 常泽昱

编辑 | 海若镜

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。