AI制药，炒作还是革命？

xinwen.mobi · 发表于 2025-12-10 14:46:31

关于AI在制药领域到底是炒作还是真革命这事儿，最近圈子里讨论得挺热闹。最近有媒体专门做了个调查，发现干这行的，尤其是那些天天跟AI打交道的，和偶尔用用或者只看新闻的人，想法差得还挺远。这里可以把一些实际情况拿出来聊聊。

能看得见的效率：这真不是吹牛
先说实际的，AI确实让一些过去觉得不可能或者效率极低的事情，变得可能了。它不是那种一夜之间颠覆一切的大爆炸，更像是给研发这个“老伙计”换上了一双更快的跑鞋。

“大海捞针”变简单了：以前设计一个新药分子，筛选合适的配方，那简直是天文数字级别的可能性，靠人力和传统实验去试，烧钱又费时。有公司就用AI来筛选脂质体材料，把原本可能得花5亿人民币的试错成本，直接给降了下来。还有公司在设计全新抗体时，把成功率从不到0.1% 提升到了16% ，效率提高了上百倍。这感觉就像从用手工筛沙子，换成了用精密的机器淘金。

研发周期在缩短：有国内的AI制药公司，从启动项目到确定临床前候选化合物，只用了8个月，再到拿到美国FDA的临床试验批件，总共也就19个月。这在传统模式下，通常要多花1.5到3年。

真金白银的商业认可：光说自己厉害没用，得看市场买不买单。今年，国内AI制药公司和海外大药企的授权合作（License-out）金额非常大，有的单笔合作总规模就接近60亿美元。国际巨头像礼来、阿斯利康这些，也纷纷找上门来和中国公司合作。商业世界用钱投票，往往比任何宣传都实在。

光环下的阴影：困难和失败也很现实
不过，热度越高，越得冷静看看另一面。AI制药这条路，远没有到一路坦途的地步。

最硬的骨头：从“数字”到“实物” 调查里行业人士自己都说，目前最大的两个障碍，一是 “把模型转化为现实世界的生物学” ，二是 “获取高质量数据”。简单说，电脑里预测得再好的分子，到了复杂的生物体内是不是还能行？这中间隔着巨大的鸿沟。数据就像AI的“粮食”，但高质量、可用于制药的生物数据非常稀缺且分散。

临床试验的“大考” ：这是检验药物有效性和安全性的终极考场，也是AI制药必须面对的。近期就有国外一家知名的AI制药公司，其针对渐冻症的核心候选药物在临床试验中未达到预期，已经终止了开发。当然，也有好消息，像国内公司英矽智能的AI药物，在治疗肺纤维化的IIa期临床试验中，初步显示了安全性和一定的疗效迹象，算是迈出了坚实的一步。这说明AI药物正在加速走向临床验证，但成败都属正常。

不那么性感的“后勤”问题：除了技术和科学，还有一堆现实挑战。比如，用到的患者数据隐私和安全怎么保护？AI模型本身如果训练数据有偏差，会不会导致结果不公平？还有，现有的药品监管规则，怎么去评估一个靠AI预测发现的药物？这些都是需要跨学科一起去解决的难题。

那么，到底是炒作还是革命？
看完上面这些，可能感觉更迷糊了。其实，这两者可能并不完全对立。

对于远离一线、只看到巨额融资和华丽新闻稿的人来说，它听起来就像个被过度炒作的概念，估值飞涨，但到底能出几个药谁也不知道。

但对于深度参与其中的科学家、工程师和那些“重度使用者”来说，感受完全不同。他们每天用AI工具来筛选分子、预测靶点、设计实验，亲眼看到了效率的提升和新的可能性。调查中，90%的重度AI使用者相信，到2030年药物研发的面貌将会被彻底改变。

所以，更准确的看法或许是：AI制药正处在一场深刻革命的早期阶段，而炒作是这场革命自带的、刺眼的聚光灯。革命意味着底层研发逻辑和效率范式的根本性转变，但这需要时间，中间必然伴随失败、调整和泡沫。

最后聊聊中国的机会
很多人关心中国在这波浪潮里能不能“弯道超车”。从现状看，确实有一些独特的优势：

齐全的产业配套：从药物发现、临床试验到生产制造（CDMO），中国有全球非常完备的医药产业链，能把创新想法快速、低成本地推向实践。

明确的政策推动：国家层面已经出台了推动医药工业数智化转型的明确方案，设定了时间表。这种方向性的指引很重要。

活跃的市场主体：除了恒瑞等传统大药企在布局，还涌现了一批像晶泰科技、英矽智能、剂泰科技这样的AI制药新锐公司，并且在早期研发阶段已经展现出全球竞争力。

当然，最大的考验还在后面——能不能持续推出成功上市、真正惠及患者的AI药物，完成从技术到商业价值的闭环。

总而言之，AI制药既不是纯忽悠，也不是明天就能治好所有病的万能药。它是一场已经开场、正在深入进行的硬核科技马拉松。跑在前面的人已经感受到了风的速度和方向的改变，而站在场外的人，可能还需要一点耐心，等待更多实实在在的成果冲过终点线。

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