文章核心观点 - 人工智能正以前所未有的速度重塑药物发现与开发范式，行业正从概念验证迈入价值兑现初期，进入规模化发展的“快车道” [1] - 技术突破、资本活跃与产业合作共同推动行业发展，但高质量数据短缺是当前面临的关键挑战 [1][4][12] - 随着模型创新、数据治理突破及监管框架清晰，AI制药将成为衡量国家医药创新竞争力的核心赛道，推动全球医药产业进入新创新周期 [14] 行业现状与发展态势 - 全球AI制药公司超过350家，其中中国至少有101家，大部分处于初创与萌芽期，成长期与成熟期的有10余家，如晶泰科技、英矽智能等 [5] - 治疗领域覆盖肿瘤、感染、免疫调节、皮肤病、胃肠道系统、眼科等多个关键领域 [5] - 全球十大制药巨头均已布局AI，行业思维发生转变，仅30%公司倾向自主研发AI工具，40%倾向混合战略，30%优先考虑外部解决方案 [10] 投融资活动 - 今年以来全球AI制药相关投融资事件近80起，其中中国至少有31起 [5] - 近三年中国AI制药投融资持续上涨，从2023年19起增至2024年25起，2025年进一步上升至31起，规模与2021年32起、2022年33起相当 [5] - 红杉中国参与投资4起，芯能创投、联想创投、中金资本、BV百度风投等多家机构参与投资2起 [5] - 英矽智能于2025年6月完成E轮融资，规模达1.23亿美元，投资方包括浦东创投、华平投资等，是生物医药企业股权投资“浦港联合领投”的首单案例 [6] 技术突破与平台发展 - 融合生成式AI与多模态大模型的新型AI实现关键突破，能针对不同疾病精准生成具有潜在生物活性的药物分子，开辟药物研发全新路径 [4] - 近期多个AI制药平台上线或更新，例如GHDDI的“AI孔明”是国内首个聚焦全球健康疾病的开放式AI制药平台，粒影生物的Proteincraft提供模块化解决方案 [8] - 剂泰科技自研的AI驱动小分子制剂优化平台AiTEM候选药物MTS-004达到III期临床研究主要终点，成为国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药 [8] 商务拓展与合作 - 2023年跨国公司在AI+药物研发领域达成超30项合作，已披露总价值约100亿美元；2024年有至少23起大型药企与AI相关公司的合作或收购交易 [10] - 截至2025年11月21日，今年全球AI制药BD交易已达12项 [11] - 阿斯利康与石药集团就AI引擎双轮驱动的高效药物发现平台订立战略研发合作，合同总金额53.3亿美元 [11] - 晶泰科技以总规模58.9亿美元的AI药物发现合作订单，刷新行业年度纪录 [11] 关键挑战与应对思路 - 行业面临高质量数据短缺难题，最有价值的知识往往隐藏在企业机密的数据孤岛中，受商业保密等因素限制难以充分流通 [12] - 提出“数据资本化”解决思路，即建立安全保障机制与合理定价体系，当数据共享价值高于企业独自利用收益时，数据将实现高效流通 [13] - 数据处理与复杂模型运行离不开强大算力保障，目前亚马逊、谷歌、微软、阿里等全球科技巨头能提供充足的云端算力支持 [13] - 分析师认为，AI制药三要素中，数据与算力目前不构成太大掣肘，模型才是制胜关键，研发中的数据与模型构建正反馈飞轮将成就领先企业的护城河 [13]

行业概览与核心观点 - 人工智能正以前所未有的速度重塑药物发现与开发范式，成为全球科技与医药领域交叉创新的核心赛道，行业正从概念验证迈入价值兑现初期 [1] - 传统药物研发是串行过程，而AI制药平台有望改写这一模式，行业的发展需要模型创新与解决数据难题，推动“数据资本化” [1] - 行业发展的首个重要时点将是人类首个AI驱动研发药物的获批上市，破局者可能来自AI药企、传统仿创龙头或非药领域的科技公司 [2] 技术突破与研发模式变革 - 传统新药研发需数十年周期、数十亿元资金投入且成功率极低，如同在巨大迷宫中寻找唯一正确路径 [3] - 早期AI赋能模式效率低下，多在已知化合物库中筛选，而融合生成式AI与多模态大模型的新型AI能针对疾病精准生成具有潜在生物活性的新颖药物分子，开辟全新路径 [3] - 例如，剂泰科技的AI驱动平台候选药物MTS-004达到III期临床研究主要终点，成为国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药 [6] 市场格局与公司发展 - 截至12月24日，全球AI制药公司超350家，其中中国至少有101家，大部分处于初创与萌芽期，成长期与成熟期的有10余家，如晶泰科技、英矽智能等 [4] - 治疗领域覆盖肿瘤、感染、免疫调节、皮肤病、胃肠道系统、眼科等多个关键领域 [4] - 英矽智能于今年6月完成E轮融资，规模达1.23亿美元，是生物医药企业股权投资“浦港联合领投”的首单案例 [5] 投融资活动 - 今年以来，全球AI制药相关投融资事件近80起，其中中国至少有31起 [4] - 近三年中国AI制药投融资持续上涨，从2023年的19起增至2024年的25起，2025年进一步上升至31起，规模已与2021年的32起、2022年的33起相当 [4] - 红杉中国参与投资4起，芯能创投、联想创投、中金资本、BV百度风投等多家机构参与投资2起 [4] 平台建设与临床进展 - 近期AI制药平台密集上线与更新，例如GHDDI的“AI孔明”平台和粒影生物的Proteincraft平台 [6] - “AI孔明”是国内首个秉持普惠原则、聚焦应对全球健康疾病挑战的开放式AI制药一体化研发平台 [6] - 临床端的实质性突破印证了行业对AI制药的战略重视，AI已从孤立试点转变为一项战略要务 [7] 企业合作与商务拓展 - 制药行业思维发生转变，仅30%的公司打算继续自主研发AI工具，40%倾向于混合战略，30%优先考虑外部解决方案 [7] - 2023年跨国公司在AI+药物研发领域达成超30项合作，已披露总价值约100亿美元；2024年有至少23起大型药企与AI公司的合作或收购交易，全球十大制药巨头均已布局AI [7] - 截至2025年11月21日，今年全球AI制药BD交易已达12项，其中阿斯利康与石药集团的合作合同总金额53.3亿美元，晶泰科技以总规模58.9亿美元的AI药物发现合作订单刷新行业年度纪录 [8] - 企业合作共担风险有利于推动AI制药从“概念”走向“现金流”，海外授权缩短资金回笼周期并为技术背书 [8] 关键挑战：数据与算力 - AI制药面临数据短缺难题，尽管公共数据丰富，但最有价值的知识隐藏在企业机密的数据孤岛中，受商业保密限制难以充分流通 [9][10] - 制药领域看似化合物种类繁多，但真正有明确标注、可信度高的数据有限 [9] - 解决思路是推动“数据资本化”，建立安全保障机制与合理定价体系，使数据共享价值高于企业独自利用的收益 [10] - 数据处理与复杂模型运行离不开强大算力保障，亚马逊、谷歌、微软、阿里等全球科技巨头能提供充足的云端算力支持 [11] - 在AI制药三要素中，数据与算力目前不构成太大掣肘，模型才是制胜关键，研发中的数据与模型构建正反馈飞轮将成就领先企业的护城河 [11] 未来展望 - 随着模型性能提升、数据治理体系完善及监管框架清晰，AI制药将成为衡量国家医药创新竞争力的核心赛道之一，推动全球医药产业进入全新创新周期 [11]