就在一年以前，因ChatGPT的发布，AI制药也随即再度火热起来。但谁能想到，仅仅过了一年，AI制药赛道就偃旗息鼓。尽管想象空间巨大，但AI制药的前方仍旧充满迷雾，距离技术成熟、真正走向市场还很远。数据、算力、算法以及人才等都是赛道选手们不得不面对的“拦路虎”，而尚未明晰的商业模式才是致命的弱点。

       AI制药需要一次酣畅淋漓的胜利证明自己。

       失败的临床

       AI制药其实是个很宽泛的命题，它的宽广程度甚至超过了现在细致化分工的整个制药工业。

       人工智能通过算法设计模型，通过机器学习及深度学习，模拟传统研发团队的经验积累，并通过海量学习站在巨人的肩膀上，突破传统研发团队对药物研发规则的认识，根据数据学习识别更多的相关性，从而提升研发成功率、提高研发效率并缩短研发周期，降低研发成本。

       从目前发展的情况看，AI制药在药物研发六大场景展现出良好的应用前景，包括疾病机理及靶点研究、AI+靶点药物设计、AI+化合物筛选、AI+晶型预测、AI+临床前辅助研究、AI+临床试验辅助研究等。

       每一个场景都有丰富的想象力，但是困难同样是巨大的。当下AI制药研发公司发展面临的最大压力，便是还没能完全“证明自己”。

       一个残酷的现实是，目前全球范围内还未有AI开发的药物能够成功穿越临床II期试验的“死亡之谷”。据不完全统计，2023年全球至少有6条已进入临床阶段的AI药物管线停止研发，且都倒在了关键性临床II期。

       2023年10月，总部位于英国的Exscientia公司宣布，其癌症候选药物EXS-21546的I/II期研究即将停止。Exscientia成立于2012年，是世界上最早的AI制药公司之一，也是全球首 个将人工智能设计的药物带入临床试验的公司。在此前，Exscientia与住友制药合作开发的另一款AI开发的在研药物DSP-1181的I期临床结果不及预期而以失败告终。

       2023年4月，同样热衷于AI的英国生物技术公司BenevolentAI宣布，其先导药物在一项II期特应性皮炎研究中无法击败安慰剂，导致该药研究停止、公司股价暴跌和大规模裁员。

       Recursion Pharmaceuticals是较早应用AI研发药物的公司，目前还没有试验失败的记录，但遭遇了一些临床挫折，其药物开发计划也出现了一些问题。此前，Recursion公司的领导人公开宣布在头10年里将发现100种临床阶段候选药物的目标。如今10年过去了，Recursion公司只拥有4种临床阶段的分子。

       AI制药是否能够实现从靶点发现到临床试验的闭环，还在检验中。

       更为糟糕的是，随着制药业进入寒冬期，资本开始撤退。根据不完全统计，截止11月底，今年国内获得融资的30家AI制药企业中，绝大部分都处于天使轮到A+轮阶段，仅有1家公司获得B+轮融资、2家公司获得C轮融资。

       而那些已经融完D轮的公司，例如英矽智能、晶泰科技，在冲击IPO之路上随着时间的流逝也愈发艰难。

       失效的招股书

       2023年底，“中国AI制药第一股”英矽智能向港交所递交的IPO招股书显示“申请版本”已经失效，虽然这不意味着IPO之路折戟，但无疑也给了布局在AI制药赛道的诸多初创公司“浇上一盆冷水”。

       作为国内AI制药的顶流之一，英矽智能从来不缺话题，市场的看法也在不断进化，从开始的一股脑看好，到现在批判的观点占据主流，背后是AI制药浪潮的破圈：从最初的创投圈延展到整个学术界、工业界乃至监管部门的集体重视。

       在对英矽智能进行大规模讨论之后，得出一个结论：AI制药的商业模式尚未清晰显现。

       在商业模式上，AI药物研发企业的三种主流模式分别为AI+SaaS、AI+CRO和AI+biotech，即售卖软件、服务和研发药物。

       AI+SaaS服务是指为客户提供AI辅助药物开发平台，最主要用一套标准化的产品，通过平台为企业赋能，帮助企业加速研发流程，代表企业包括Schr?dinger、ConcertAI、BenchSci、西湖欧米、沃时科技、碳硅智慧等。其中，Schr?dinger基于物理学的软件计算平台，已被世界各地的生物医药公司、学术机构和政府实验室使用；碳硅智慧开发的基于人工智能的临床前一站式药物发现SaaS平台DrugFlow，包含了靶标发现、虚拟筛选、先导化合物优化、成药性预测等多个模块。

       AI+CRO是指初创公司通过人工智能的辅助，为客户更好地交付先导化合物或者PCC，再由药企进行后续的开发，或者合作推进药物管线，代表企业包括华深智药、Exscientia、晶泰科技、埃格林医药、望石智慧、深势科技等。其中，晶泰科技已与全球超过70家药企达成合作，包括辉瑞、艾伯维、阿斯利康等跨国药企，其ID4平台已加速超过100条管线的发现与开发。

       AI+biotech则是以推进自研管线为主，代表企业包括C4X discovery、Exscientia、英矽智能、埃格林医药、宇道生物、冰洲石生物、分子之心、星亢原生物等。

       国内多数AI药物研发企业都会在AI+SaaS、AI+CRO和AI+biotech的商业模式中兼容两种或者三种。

       但这些商业模式至今都还未走通。

       以晶泰科技为例，作为一家以AI+CRO服务为核心业务的公司，其应该在公司发展前期通过客户订单把投入的钱赚回来，实现盈利后再继续投入、扩大产能，继而吸引更多的客户，形成正循环。然而晶泰科技始终没能实现盈利，CRO订单收入还远远覆盖不了公司投入的成本，变成了反向循环，自2020年起至2023年6月三年半累计亏损近50亿。

       英矽智能面临的形势也不乐观，目前，其已有5项进入临床阶段，其中潜在FIC（罕见病）特发性肺纤维化、肾脏纤维化新药ISM001-055已进入临床II期，其余4项在临床I期。然而自2021年6月拿到1.87亿美元的融资后，后续两年里的3轮融资金额断崖式下降，仅为0.15亿美元、0.6亿美元和0.34亿美元，远远支撑不起公司做自研管线的巨额消耗。

       这两家公司已经是目前中国最接近IPO的两家AI制药企业，行路尚且如此艰难，后浪们又是否有更高明的商业模式呢？

       踩刹车

       据智药局的统计数据，中国AI制药公司已经达到了94家，市场开始回归冷静。

       根据创始人/团队的不同背景，中国AI公司主要分为6类：高校/研究所成果转化、互联网大厂入局、基金孵化；或海归博士、资深药企专家、互联网人创业。创始人具有高校/研究院背景几乎占据半壁江山，多达39家公司，这还不包括高校教授担任联合创始人或者首席科学家的情况。

       这6类公司又可分为3大派系，分别是传统药企派、互联网巨头派和AI创企派。

       传统药企派以正大天晴等老牌厂商以及药明康德、凯莱英等CXO龙头为代表，他们的研发资金厚实、数据积累和项目经验无出其右。

       互联网派则齐聚了目前几乎所有中国互联网巨头：华为在医疗领域布局了华为云EIHealth，计划进一步在AI药物研发领域展开布局；阿里巴巴旗下的阿里云与全球健康药物研发中心合作，开发AI药物研发和大数据平台；百度2020年9月成立百图生科进军AI制药领域；腾讯旗下的云深智药，整合了AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势，并提供覆盖临床前新药发现流程的五大模块。

       剩下的就是以英矽智能和晶泰科技为代表的AI创企派。

       2021年是AI制药的创业高峰，共有31家公司在这一年创立，超过28家公司仍然处于种子轮及天使轮。

       然而2022年起，生物医药陷入了资本寒冬，新增的AI+药物研发的公司开始大幅减少，不仅源于市场上资金的缩紧，初创公司难以获得资金支持。另外，市场上的部分公司开始饱和，投资人要求新公司足够差异化，也减缓了创业热情。

       相较于海外机构对AI制药的追捧，中国退出端不确定性增大的情况下，国内众多投资人仍在观望中，2023年新成立的AI制药公司仅3家。

       我们看到，AI制药公司正以肉眼可见地踩刹车。

       结语

       AI制药是目前我国少数与全球前沿技术“并跑”的领域，计算医学作为一种新的技术体系构建的药物数字试验场势必为新药研究“另辟蹊径”，也能为当前生物医药产业“拨云见日”。但是不可否认的是，中国的资本市场历来都带有“短视”的毛病，在追求短期利益的行为下，当前中国AI制药前进的脚步似乎越来越慢，这是大家都不愿意看到的局面。后续发展如何，药渡还将持续关注。