AI制药估值泡沫与真实管线：巨头涌入、资本狂飙下的冷思考
药企在第十一届医药创新与投资大会上主动推介自研管线，却被投资人告知"今年核心关注点已转向AI"——这一幕折射出当下AI制药赛道的资本逻辑正在发生剧烈位移。
从华为成立制药军团到Anthropic发布科研工作台Claude Science，从字节跳动分拆Anew Labs独立融资到百图生科押注"干湿一体化"，科技与资本的双重驱动让这个领域的热度迅速攀升。但在估值水涨船高的另一面，数据孤岛、生物学因果理解的瓶颈以及临床验证的现实难题，正在考验每一个参与者的成色。
科技巨头的集体卡位
这一轮AI制药热潮与以往最大的不同，在于科技公司不再只是技术供应商，而是以平台或独立实体的身份深度切入。
去年下半年，华为组建制药军团，定位为"医药行业的AI赋能者"。制药军团总裁樊杰在接受第一财经采访时明确表示，华为不做药，而是发挥算力、存力、算力集群与生态三大优势为行业提供支撑。他用Gartner技术成熟度曲线判断，AI制药行业目前仍处于"过热期"，市场预期领先于实际落地进度。
今年6月，美国AI大模型公司Anthropic推出Claude Science——一个基于Claude Opus 4.8的多智能体科研系统，整合超60个科学数据库，预配置基因组学、蛋白质组学等工具链。9月，字节跳动旗下AI制药公司Anew Labs以独立公司身份面向资本市场，进一步加剧了赛道的竞争烈度。
面对巨头的挤压，已在赛道深耕多年的企业也在重新审视自身定位。英矽智能联合首席执行官兼首席科学家任峰自嘲为AI制药界的"老登"，他指出，投资者对不同阶段公司的评估标准截然不同：对英矽智能这类进入成熟期的企业，看的是创新靶点数量、临床阶段项目和商业模式；对初创公司，则聚焦团队、技术和算法。但无论哪类企业，最终都要被追问商业化落地能力。
资本涌入速度远超项目增速
投中嘉川CVSource数据提供了一个直观的切面：2026年前九个月，国内AI制药赛道完成57笔投资、44家企业获得融资，披露总额达157.65亿元，超过2023年至2025年三年总和。然而投资笔数和被投企业数量并未同步增长，金额最大的四笔交易合计约95亿元，占全赛道融资的六成。
国方创投合伙人韦亚光在大会上援引管线数据指出，行业研发管线已从2017年的4条增至约179条，其中9条进入三期临床。资源与资本明显向头部集中，其团队内部测算的标的估值溢价区间在40%至180%之间。
值得注意的是，当前AI制药领域的AI4LS（AI赋能生命科学）正从单点预测向多任务协同演进，虚拟细胞、数字生命等新概念将药物疗效预测引入新范式，AI蛋白设计、AI合成肽、AI核酸药物等细分方向也在吸引关注。但正如韦亚光所言，线上炒股当下氛围让人想起2021年部分生物科技企业估值一年翻两三倍的场景。
数据与因果：最难啃的两块骨头
"在制药层面用不了那么大的算力，当下最难的就是数据。"韦亚光直指痛点。药企实验数据涉及知识产权不愿共享，公开数据集相对于生物搜索空间不过沧海一粟。数据孤岛、分布不均、质量参差、脏数据泛滥，构成了AI制药最棘手的基础设施问题。
任峰介绍，英矽智能的应对方式是以开源数据构建模型基础，再用内部实验数据持续反馈优化。百图生科联合创始人兼CEO刘维则选择自建实验室、打造干湿一体化闭环，通过持续产出高质量生物数据来弥合大模型投入周期与新药研发节奏之间的错位。
在算法层面，AI在化学领域正在加速突破，但生物学层面仍面临多重战场限制。刘维指出，早期AI药物公司大多聚焦小分子——化学空间可控、合成工艺成熟，AI更多充当提效工具。而从头设计上千氨基酸序列则是全新赛道，虽有助于开发FIC（首创新药），但免疫原性和安全性风险更高，倒逼安全性评价大幅前置，研发决策与监管沟通逻辑面临重塑。
韦亚光判断，AI制药的下一个主战场在于挖掘生物学层面的因果关系。他认为今年或将成为中国虚拟细胞元年，行业正在探索AI能否习得人类已有经验之外的生物规律。刘维也表示虚拟细胞对靶点发现、安全性评价及早期临床预测的作用刚刚显现，但当前准确度仍不够高，需等待细胞实验技术进入黄金期后才能从"可用"迈向"准确"。
源头创新仍是短板
中国医药创新促进会首席专家宋瑞霖在大会上披露：截至2024年7月，中国拥有1775种First-in-class研发管线，占全球19%；美国以4511种占48%。在源头创新上，差距依然明显。宋瑞霖同时强调，AI赋能医药创新正在加速推进，医药产业也恰是最需要AI、与AI相互需求的领域。
从反摩尔定律的视角看，易挖掘的基础科研红利消耗殆尽、热门靶点扎堆、非共识靶点供给不足，都在抑制新药产出效率。AI被视为打破僵局的关键变量，但目前蛋白质结构预测、分子动力学模拟、分子生成筛选等能力仍分散在研发各环节。樊杰坦言"很多点已经成熟，但整个链还没有串起来"——从靶点发现、候选分子生成、湿实验筛选到临床开发，只有将模型预测、实验验证和结果反馈打通，AI才能在真实数据中持续迭代。
明年将成关键窗口
任峰对行业泡沫持清醒态度："任何技术高速迭代的领域都会伴随泡沫，关键是退潮之后企业靠什么站稳。"在他看来，实打实的产品管线和二、三期临床项目才是硬核资产。
韦亚光将明年定义为AI制药"叙事重构之年"：部分药物三期管线数据将揭晓，市场会重新定价——估值维持、上行还是回调，届时自有分晓。他给出了筛选标的的四个核心维度：独家数据、干湿闭环能力、可定价的临床证据、自研管线路径下的合理估值。
"我们还是希望挣验证的钱，避开叙事的线。"这句话或许是当下AI制药赛道最冷静的注脚。
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