1 为什么当下需要关注AI 制药的投资机会

1.1 AI 制药走入临床兑现阶段，商业化风口已然显现

随着AI 药物管线进入Ⅲ期临床甚至NDA阶段，AI科技巨头与MNC的合作布局更加密切，AI制药领域整体已经步入临床兑现阶段，商业化风口初步显现。以Anthropic、谷歌DeepMind、OpenAI为首的AI科技巨头与礼来、赛诺菲、默沙东等MNC的合作在近两年逐步由平台授权向自建AI平台、专业AI模型构建深化，全方位布局AI药物研发能力。以英矽智能、Relay Therapeutics为代表的AI Biotech 最前沿管线也已进入Ⅲ期临床甚至NDA阶段，来到上市前最后关口。AI制药领域的产业投入、商业合作、管线产出、临床数据读出等多维度愈加活跃，初步显示出AI平台的商业化能力。AI科技巨头、MNC、AI Biotech 等多方的合作和竞争将重塑创新药研发格局，形成以算力、AI大模型、实验室和临床数据积累为主要目标的长期产业竞争格局。

本报告从产业投入、商业合作、临床管线进展、MNC和国内AI Biotech产业布局等角度切入，对当前AI制药产业进行分析，认为AI制药产业已经由概念验证进入临床兑现，并且即将实现商业价值验证。AI制药已经开始重塑传统药物研发格局，成为制药行业未来竞争的重心。

2 产业投入、商业合作与临床管线同步推进，AI制药验证层级持续上移

2.1 AI 赋能药物研发全流程，为传统药物研发带来变革

AI 赋能药物研发全流程，能够解决传统药物研发的主要痛点：减少早期药物靶

点发现的时间、提高分子设计的成功率、缩短药物研发周期。传统药物研发平均

成本可高达26亿美元，周期长达12-15年，且成功率小于10%。目前，AI在图

像识别、自然语言处理（NLP）以及计算机视觉等领域的进展正被逐渐应用于药

物研发的各个关键环节，并且展现出极强的潜力。与传统药物研发过程相比，AI

赋能药物研发的主要优势体现在以下几个方面：

1） 分析复杂的生物系统。AI通过构建多组学数据网络，识别疾病相关分子模式和因果关系，进而发现候选药物靶点。

2） 识别疾病生物标志物和潜在药物靶点。AI模型在识别诊断和预后相关生物标志物方面表现突出，能够提高诊断准确性、预测疾病进展和患者预后。

3） 模拟药物-靶点间相互作用。AI能够通过分析海量蛋白质结构数据，进行虚

拟筛选，预测有效的药物靶点，从头设计高亲和性的分子结构。

4） 预测候选药物的安全性和有效性。AI已逐渐成为预测ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）性质的重要工具，能够进行早期ADMET预测，减少因

药物特性不佳导致的研发失败。

5） 管理临床试验。AI 通过分析患者数据，优化临床试验流程，设计高效的试验方案；还能够通过优化患者入组标准，提高临床试验成功率，加速药物转化周期，预测可能的不良事件等。

2.2由AI Biotech 单独推动转向MNC、AI 科技巨头和自动化实验平台共同参与

从产业投入来看，三大AI科技巨头密集入局制药领域，MNC 加快自有AI平台

化能力建设，AI制药产业形成大模型、算力与自动化干湿实验室等能力的新竞

争格局。以Anthropic、谷歌DeepMind、OpenAI为首的三大AI 巨头于近三年

内开始密集布局AI 制药赛道，推出赋能药物研发的AI大模型与平台，同时与多

家MNC 合作部署AI 研发平台，形成新的医药研发竞争格局。Anthropic与BristolMyers Squibb（BMS）、诺华等建立深度合作，部署Claude模型以增强药物发现、临床试验设计和文档管理能力。

2026 年6 月，AlphaFold项目核心领导者、24 年诺贝尔化学奖得主John Jumper官宣加入Anthropic，进一步提升了该公司在AI 制药领域的研究实力。同样在该月，Anthropic发布AI 智能研发平台ClaudeScience，强势进军AI制药领域。2026 年4 月，谷歌DeepMind与默沙东等达成战略协议，在药物研发全链条中部署AI 代理平台。谷歌DeepMind旗下的Isomorphic Labs凭借能够预测分子交互、蛋白质-配体复合物的AlphaFold 3大模型斩获21亿美元B 轮融资，并与礼来、诺华、默沙东等MNC分别达成超10亿美元联合研发协议。OpenAI 利用ChatGPT大模型为MNC部署外包研发工作平台，极大缩短工作流程，释放研发效率，先后与赛诺菲、礼来、诺和诺德等达成战略合作。

这些AI巨头密集入局制药赛道，透露出AI行业对于生物医药前景的看好与重视。同时，MNC与AI 科技巨头的双向奔赴，加快部署自有AI研发平台，以减少对AI biotech的依赖，标志着药物研发领域进入了AI大模型、算力与自动化实验室等AI 制药能力的新竞争格局。如何通过数据积累和模型迭代，实现更快更准确的进行药物发现、临床设计、病例管理等AI全链条覆盖，将成为各MNC未来竞争的一大重点。

2.3 由融资和试点合作转向MNC 平台合作及管线授权

从融资和商业合作来看，AI制药产业融资事件增长迅速，融资和战略合作规模

空前，并逐步转向MNC平台合作与管线授权。进入2026年，AI制药领域的融

资数量和规模明显增大。2026年5月，由谷歌DeepMind孵化，2024年诺贝尔

化学奖得主Demis Hassabis创立的AI药物研发公司Isomorphic Labs宣布完成

21亿美元的B轮融资，刷新了AI制药领域单轮融资规模的记录。Chai Discovery、Earendil Labs 等新兴AI biotech获MNC 大规模融资，估值迅速增长。在管线合作端，英矽智能先后宣布与施维雅、礼来分别达成价值8.88亿美元和27.5亿美元研发合作，共同参与多个药物靶点的AI 发现和分子设计。从AI制药产业整体融资规模和合作形势来看，AI制药已由早期小规模融资和少数靶点试点合作的形式，转向MNC和传统药企大规模投资押注、AI 平台与管线授权合作。AI biotech与MNC 的合作变得更加紧密，AI制药的产业价值已得到传统药物研发行业的全面认可和关注。