AI制藥，任重而道遠

百度創始人李彥宏，又要去IPO了。

前幾日，百圖生科的CEO劉維對外宣稱，公司計劃在未來一年半左右的時間內，積極謀求在香港地區實現公開上市。據其官網介紹，百圖生科堪稱全球生命科學基礎大模型領域的開拓者，憑借擁有2100億參數的跨模態生物語言大模型，致力于深入解碼基因組、蛋白質、細胞以及生物系統等諸多底層規律，能夠在更少的數據以及更低的成本消耗下，打造出高質量的生命科學 AI 任務模型。

截至目前，百圖生科在藥物研發、生物制造、醫療健康等關鍵領域，已經成功實現了 200 多個任務模型的 State-of-the-Art 表現，為全球范圍內的 300 多家用戶提供了優質服務，累計收獲了超過 20 億美元的總客戶訂單，有力地助力用戶在 AI 全新蛋白設計、AI 靶點發現、AI 酶設計等前沿領域取得了諸多突破性的成果。

百圖生科是由百度創始人李彥宏攜手原百度風投 CEO 劉維共同創立的，其核心團隊匯聚了原諾和諾德全球副總裁、原 SAP 全球副總裁等眾多業界資深高管，分別在硅谷、北京、蘇州、香港等地設立了研發中心，并且獲得了超過 2 億美元的風險投資。

去年 6 月，享有“港版淡馬錫”美譽的香港投資管理公司對外宣布領投百圖生科。依據雙方簽訂的戰略合作協議，百圖生科后續將在香港設立國際創新中心，并且會優先將香港作為上市地點，不過當時并未對外披露具體的投、融資金額。

而如今，隨著這一消息的正式公布，香港地區有望迎來又一家 AI 制藥上市公司。

李彥宏求學時期的夢想

百圖生科在2020年正式成立，這一年恰逢AI制藥行業迎來蓬勃發展的浪潮。據相關媒體報道，當年國內新成立的AI制藥公司數量高達38家。與眾多同類型企業相似，百圖生科將自身定位為一家融合AI技術和生物技術的生命科學平臺公司，致力于通過AI技術提升生物數據獲取的效率，從而推動藥物研發后續環節的高效開展。

在AI制藥賽道上，百度的布局相較于華為、阿里、騰訊等其他行業巨頭顯得更為“激進”。與這些巨頭多采用小團隊內部孵化模式不同，李彥宏選擇將百圖生科作為獨立實體進行發展，甚至團隊在對外宣傳時都不愿被簡單歸為“百度系”企業。

李彥宏對百圖生科項目可以說是全力支持，做到了“要錢給錢，要人給人”。他親自擔任公司董事長一職，以個人出資的方式為公司發展提供資金保障。此外，他還特別邀請了前百度風投CEO劉維作為聯合創始人，出任百圖生科的CEO。

劉維于2017年加入百度風投，從時間線上來看，更像是李彥宏為百圖生科項目“提前布局”的關鍵人物。劉維自2011年起就開始關注人工智能的底層技術及其在各行業的應用，堪稱行業內的頂尖人才。在加入百度后，百度風投迅速將生物計算作為核心投資方向，在中國、美國、歐洲等地早期投資了40多家生物計算企業。

從其投資規模來看，可以說劉維對全球同賽道的大部分公司都進行了深度調研。百圖生科正是在這樣的資源背景下應運而生。例如之前提到的港投領投以及2021年完成的A輪融資，其披露的融資金額都較為“模糊”，要么沒有明確公布，要么僅表示“過億美元”。相比之下，同賽道被譽為“AI制藥第一股”的晶泰科技，已經完成了8輪融資，累計獲得超過52億元人民幣的資金支持。

從資金量和融資輪次這兩個維度來分析，至少可以表明李彥宏本人希望在這個項目上保持絕對的話語權，不希望有過多外部資金介入。也有媒體報道稱，在百圖生科啟動之前，李彥宏曾計劃在3年內融資20億美元，而他個人前期投入的資金就高達百億元人民幣。

百圖生科在其官網曾提及，計劃投入“百億元”來打造一個自主可控的生物計算平臺。盡管公司和李彥宏本人從未對外明確透露過投資和融資的具體細節，但顯而易見的是，有百度李彥宏的強力支持，百圖生科從誕生之初就資金充裕。

該初創團隊的人員構成堪稱“豪華”。據當時媒體報道，團隊匯聚了來自清華、北大、牛津、劍橋、港大、UCLA、斯坦福等頂尖高校的生命科學專業博士，人數多達十余位，他們在分子生物學、計算化學、基因組學等技術領域均有深厚的專業背景。李彥宏多次為這家公司站臺，不惜重金招攬人才。當時，公司宣布了兩項領軍人才招募計劃，分別以100萬美元年薪和100萬元人民幣年薪的優厚待遇，吸引生物技術與AI技術跨界融合的高端人才。

劉維曾表示，百圖生科的對標對象是“基因泰克”。這家曾研發出全球第一個靶向生物藥的醫藥巨頭，被視為生物技術領域的傳奇。在其成立28年后，被羅氏以7260億元人民幣的高價收購。在當時，敢于提出這樣的對標定位的，大多是經過多輪融資、擁有豪華股東陣容的生物創新藥公司，而AI制藥公司中鮮少有如此定位的。

與百度那幾年整體較為“沉寂”的風格不同，李彥宏在生物制藥領域展現出了極高的熱情。他曾指出，生物計算是一個高度融合的學科，生物與計算的深度融合將帶來巨大的突破和進步。借助生物計算引擎，可以有效利用海量的生物數據，將藥物發現從“大海撈針”轉變為“按圖索驥”。

李彥宏曾公開分享過一段往事。20多年前，他在美國求學工作期間，曾獲得頂級跨國藥企默克集團的工作機會。但經過深思熟慮，他最終選擇放棄，原因是當時身邊很少有人相信計算機能夠對生命科學產生重大影響。此后，他回國創立了百度。

如今，20多年過去了，李彥宏學生時期關于計算機與生命科學融合的夢想似乎正逐漸變為現實。

制藥，AI技術捧紅的新賽道

在人類發展的進程中，新藥研發無疑是一個極具挑戰性、復雜度極高且耗時漫長的技術領域。據英國《自然》雜志的統計數據顯示，新藥研發的平均成本大約為26億美元，整個研發周期通常需要耗費10年左右的時間，而成功率卻不到10%。在2000年至2015年這段時間里，近86%的候選藥物都未能達到預期的目標。

此前，英偉達的創始人黃仁勛曾多次強調，“AI+醫藥”是“下一個黃金賽道”，并指出：“人類已經度過了人人必須學會計算機的時代，未來屬于人類生物學。”

AI制藥是通過利用生成式AI算法（該算法經過訓練后能夠根據輸入數據生成新的數據）來識別以往未被考慮的疾病治療靶點，并針對這些靶點生成具有優化特性的新藥物分子或生物制劑。從技術原理上來看，AIDD不僅可以輔助和優化傳統制藥中的高通量篩選和生成設計環節，還能“突破常規思維”，為新藥研發提供全新的技術路徑。這可以被視為繼CADD之后，藥物研發產業迎來的又一次技術革新。根據相關資料顯示，AIDD能夠節省20-30%的臨床前開發成本，并大幅縮短研發時間。

近年來，AI制藥市場呈現出蓬勃發展的態勢，市場規模不斷擴大，增長勢頭強勁。據Research And Markets數據顯示，2022年全球AI制藥市場規模達到10.4億美元，預計到2026年，這一數字將接近30億美元，年平均復合增長率高達30%。到2032年，全球AI藥物研發市場規模預計將突破200億美元，展現出巨大的發展潛力。

再看中國市場，雖然起步相對較晚，但發展速度不容小覷。2020年中國AI制藥市場規模為8163萬元，預計到2025年，市場規模將達到7.74億元，年復合增長率達到56.8%，增速遠超全球平均水平。越來越多的企業開始涉足AI制藥領域，既有晶泰科技、英矽智能等專注于AI制藥的初創企業，也有恒瑞醫藥、石藥集團等傳統藥企通過戰略合作、股權投資等方式積極擁抱AI技術，加速創新藥物研發進程。截至2024年1月，中國已經有超過10家AI藥物研發企業管線進入臨床階段，進入臨床階段的AI藥物研發管線數量達34條，其中自研是最主要的研發模式，占比85%。這些數據充分表明，AI制藥在中國市場正處于快速發展的上升期，未來前景十分廣闊。

在2024年，生物醫藥領域的知名風投機構ARCH Venture Partners、紅杉資本，以及跨國藥企拜耳、禮來等紛紛將目光投向了AI制藥企業，并對其進行了投資。

特別引人關注的是，科技巨頭英偉達旗下的投資部門NVentures在2023年投資了至少九家AI制藥公司之后，在2024年依舊保持著對這一領域的投資熱情，持續加碼。在2024年上半年排名第五的AI制藥融資案例中，就出現了NVentures的身影。例如，專注于AI+蛋白質結構預測的Evolutionary Scale在種子輪融資中獲得了1.42億美元，其中NVentures就是參投方之一。7月，以色列的CytoReason公司宣布完成8000萬美元的融資，該公司利用人工智能開發疾病研究模型，而英偉達也是其投資方之一。

在中國，一級和二級市場的投資者也開始重新聚焦AI制藥領域。2024年上半年，中國共發生了22起AI制藥融資事件，僅在6月就達成了五起，其中包括百圖生科、溪礫科技等企業獲得戰略投資。在這些獲得投資的企業中，有不少是專注于“AI創新藥”的研發。以萊芒生物為例，該公司獲得了5000萬元的天使++輪融資，所募集資金將主要用于“極低劑量”代謝增強型CD19 CAR-T細胞治療藥物的IND申報，以及加速針對實體瘤的代謝增強型細胞治療藥物的臨床開發進程。

商業化之路任重而道遠

與其他應用場景相比，AI技術在制藥領域更多地扮演著輔助工具的角色，最終的關鍵仍然在于誰能成功研發出新藥。然而，目前整個市場仍在等待AI設計的藥物獲批上市，這導致AI制藥企業難以從藥企那里獲得合作款項。

與此同時，投資人也變得更加理性。近幾年，全球AI制藥領域的融資項目數量幾乎減半，融資金額也大幅縮水，減少了三分之二。融資環境的遇冷進一步加劇了AI制藥企業的資金壓力，如何實現商業化的可持續發展成為從業者必須面對的問題。

自AI技術首次應用于藥物發現以來，為了探索商業化的可行性，AI制藥企業嘗試了多種商業模式，主要包括以下三種：AI SaaS（出售軟件）、AI CRO（提供藥物研發服務）、AI biotech（自主研發藥物）。

最早出現的AI-SaaS模式專注于技術平臺的開發，將AI制藥軟件出售給藥企用于藥物預測。不過，這種模式的市場天花板較低，且藥企的投入意愿相對有限。在此基礎上發展起來的AI-CRO模式，利用AI技術為藥企提供“外包”服務，幫助預測藥物及支持自研管線。盡管AI-CRO模式無需承擔后續臨床應用的風險，但該模式對技術門檻要求較高，前期投資巨大，且在激烈的市場競爭中，利潤難以得到有效保障。

更多的AI藥物研發公司選擇了“AI+Biotech”模式，這種模式需要企業熬過漫長的臨床試驗期。這類公司通常會建立自己的藥物研發管線，一旦成功上市，便有望獲得巨額回報。在研發過程中，藥企會先支付給AI制藥公司一部分預付款，主要用于支持昂貴的研發實驗，但實際上很難覆蓋整體研發成本。

這表明，僅依靠股權融資和預付款項，很難支撐一家AI制藥企業長期發展。每個研發節點的里程碑款項才是企業生存和發展的關鍵。

劉維曾指出，隨著進入后期臨床階段，AI制藥企業會越來越多地遇到已經占據優勢的傳統企業。與傳統制藥一樣，AI設計的藥物同樣需要面對臨床試驗中高達90%的失敗概率。在這個階段，AI更多地是作為一種輔助工具，而那些掌握優質臨床數據的藥企才是具有先發優勢的參與者。一旦臨床試驗失敗，企業前期的巨額研發投入將難以收回，代價極為慘重。

稍早前，賽諾菲宣布與百圖生科達成戰略合作，雙方將共同開發用于生物治療藥物發現的大模型，而非單純合作開發藥物。據悉，這次交易總金額超過10億美元，也是百圖生科自成立以來最大的一次商業化活動。

“賽諾菲支付的費用，主要集中在對我們模型的調用。”劉維表示。“與其他主流商業模式不同，客戶是根據模型研發及藥物早期研發進展向公司支付里程碑款項，相應的研發成本由客戶自行承擔。”

缺乏高質量數據一直是AI制藥行業面臨的棘手問題。此次賽諾菲的加入，在一定程度上幫助AI制藥企業緩解了優質數據供不應求的困境。然而，復合型人才的短缺以及尚未有AI設計藥物獲批上市的現狀，仍在困擾著從業者。

總的來說，AI制藥賽道至今尚未出現真正意義上的“大生意”模式。國內幾家頭部的AI制藥企業之間存在著復雜多樣的合作關系。例如，百度風投曾在天使輪領投深勢科技，百圖生科又在A輪中跟投；百度和百度風投分別參與過英矽智能的B輪、C輪融資；專注于全人抗體分子和抗體發現平臺的百奧賽圖，也參與了晶泰科技Pre-IPO輪的融資……有業內人士透露，AI制藥行業面臨的最大挑戰之一就是數據問題。所有的AI技術都需要基于大量數據進行訓練和學習，但現實情況是整個行業的高質量數據都非常稀缺。或許“抱團取暖”，是行業參與者尋求突破的一種方式。

不可否認，AI為制藥行業帶來了新的想象空間，但要讓這一領域的發展更加順暢，仍需要從業者們持續進行深入研究和探索