九月十日这天，北京协和医院和上海市肺科医院各自完成了一例给药。患者吃下的是一颗治疗特发性肺纤维化的药，名叫Rentosertib。这个病目前没有根治手段，患者肺部会持续纤维化，最后呼吸衰竭。

给药本身不算新闻，临床每天都有。但这款药不一样的地方在于，它是全球第一个从找靶点到设计分子全程由AI完成的药物。靶点不是人找的，分子结构不是人画的，AI干的。

九月十日这天，它正式进入三期临床试验。三期是新药上市前最后一道关。跨过去，药就能卖；跨不过去，前面所有的钱和时间全打水漂。

一、AI找药这件事，到底比人快多少

做这款药的公司叫英矽智能，港股上市。他们的联席CEO任峰在张江药谷大会上说了一组数字：这款药从找靶点确认到推进到临床前候选化合物确认，用了十八个月，花了二百六十万美元，合成了七十八个分子。

传统路径做同样的事平均要四年半，花的钱数千万到上亿美元不等。

打个比方，以前找药像在一间黑屋子里摸钥匙，你得一把一把试，试一把扔一把，运气不好试几千把都摸不到。AI干的事是把灯打开，虽然钥匙还在地上，但至少你能看见哪几把长得像。

但任峰自己也说了大实话：到现在为止，还没有数据能证明AI开发的药物在临床上能提高成功率。原因很简单，临床验证周期太长，还没有一款完全由AI开发的药物走完全部流程成功上市。

快，是事实。能不能成，还要等。

二、国产第一款AI辅助研发的创新药获批了

英矽的药还在三期，但另一款药已经拿到了批文。九月，西湖大学、西湖实验室和西湖制药联合研发的盐酸伊司特韦片获得国家药监局附条件批准上市。商品名叫艾普司韦。

这是国内第一款凭借AI辅助研发获批上市的原创药。

注意措辞，是辅助研发，不是全程AI。但这是一个信号。以前AI制药的成果基本停留在论文和临床管线里，离患者手边还远。现在国内第一款正式到了患者手里。

三、Anthropic一边喊着AI风险，一边建起了生物实验室

AI制药这件事不只药企在干，AI公司也在往里冲。

路透社九月十八日报道，Anthropic在旧金山湾区建了一个湿实验室。湿实验室就是能做真实生物实验的实验室，培养细胞、跑分子实验、做生化分析，不是在电脑上模拟的那种。

公司生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams确认了实验室已经在运营。他说，生物学研究的最终检验仍然是真实实验室里的工作，在未来相当长时间内都会如此。

为了这个方向，Anthropic今年四月花了约四亿美元收购了一家叫Coefficient Bio的初创公司，这家公司成立才八个月、团队不到十个人。六月推出了Claude Science科研工作台。八月发布了一个叫MHS的标准，让AI能控制显微镜、机械臂这些实验设备。九月又跟诺和诺德签了合作，用Claude来做药物发现。

有意思的是，Anthropic的CEO达里奥·阿莫代伊之前多次警告AI可能导致人类灭绝，公司内部负责AI对齐的负责人说未来十年AI导致人类灭绝的概率超过百分之十。同一个公司，一边说AI可能毁灭人类，一边用AI造药。

其实不矛盾。阿莫代伊说他父亲死于一种疾病，没几年后那个病就有了疗法。他想让AI把这件事办快一点。

四、字节跳动也来了，拆出一个估值十五亿美元的AI制药公司

九月十六日，字节跳动分拆出来的AI制药业务Anew Labs完成了首轮外部融资，规模二点九亿美元，投后估值约十五亿美元。红杉中国、IDG资本、高瓴创投领投，字节融资后仍持有百分之五十六。

Anew的官网上列着IL17、IL4R等药物项目，IL17已经在准备向监管机构提交新药临床试验申请。公司九月十七日又发布了AnewDDE技术报告，把结构预测、分子设计、结合亲和力、实验反馈接到一起。

字节为什么拆分？因为互联网产品可以按周迭代，但药要经过临床前研究、一二三期临床和监管审批，失败是常态，越往后越烧钱。放到母公司体内做，估值算不清楚，资本也不好看。拆出去拿独立融资，让医药资本和研发节点来检验。

同一天，金斯瑞生物科技宣布跟礼来的AI药物发现协作平台Lilly TuneLab达成合作，金斯瑞提供湿实验服务，把AI预测变成实验验证数据。金斯瑞刚完成了约二十三亿五千万港元的配售，百分之七十的钱用于扩大AI药物发现平台产能，包括自动化湿实验室建设。

国内今年创新药出海也快了。据国家药监局官微数据，今年以来中国创新药对外授权交易总额突破一千二百亿美元，同比增长百分之三十六。

五、英矽智能靠AI制药赚钱了

说完热闹，看一组财务数据。

英矽智能二零二六年中期业绩显示，今年上半年公司实现营业收入一点零六三亿美元，同比增长百分之二百八十七。毛利率从去年同期的百分之八十四提升到百分之九十点三。净利润从去年同期亏损一千九百二十二万美元转为盈利三千五百五十四万美元。

这是英矽智能上市以来首次半年度盈利。

赚钱主要靠对外授权。截至上半年，公司自二零二一年以来累计签约合同总金额约一百一十亿美元，合作方包括礼来、施维雅、武田制药、齐鲁制药、康哲药业。今年上半年新签合同总金额约七十三亿美元。

行业整体也在加速。根据IIM信息，二零二六年全球活跃的AI制药企业超过四百五十家。东方证券研究显示，AI制药已经成为仅次于小分子和抗体的第三大创新药细分赛道。全球由AI设计或优化、已进入临床的管线有一百七十多条，集中冲刺三期的超过十条。

六、快是快了，但管不管用是另一回事

广东中山的中国医药工业发展大会上，恒瑞医药AI药物研发负责人韩涟漪说了一句很直的话：发现不等于证明。

AI在治疗假设、抗体设计和结构预测方面提升了发现能力，这没疑问。但二期的临床成功率在百分之二十到四十之间，主要失败原因是生物学机制没有按当时的假设得到实际证明。这个问题AI目前回答不了。

波士顿咨询公司二零二四年在Drug Discovery Today发表的分析显示，AI发现的分子在I期临床成功率高达百分之八十到九十。但II期及之后跟传统方式没有差异，成功率都在约百分之四十。

换句话说，AI把前半程提速了，但后半程还是老样子，甚至更难。因为AI能快速找到候选分子，但这些分子到底能不能在人体里起作用，还得靠真实的临床试验来回答。

英矽智能的Rentosertib还有一个意外发现。英矽联合哈佛医学院、斯坦福大学、北京大学等团队在Nature Biotechnology发表的研究显示，对四十二名特发性肺纤维化患者的IIa期试验数据分析，Rentosertib治疗组患者预测生物学年龄降低了，平均逆转约三到四年，其中一套衰老时钟模型显示最高接近六年。

这是个副产品。本来是治肺纤维化的药，结果发现患者的生物学年龄也往回走了。但这个结论还需要更大规模的试验验证。

七、AI制药最难的关不是技术，是信任

张江药谷大会上，和黄医药高级副总裁唐飞用信任这个词概括了AI在药企落地过程中的核心卡点。

他拆成了三层。

第一层是员工的信任。不少研发人员担心AI取代自己的工作。药企推AI转型，不是装一套软件的事，是要把岗位权责、业务流程和人员角色重新搭一遍。

第二层是科学家的信任。创新药研发本来就是探索未知，科学家会问：面对没有历史数据的全新靶点，AI怎么挖？这意味着AI不能只学已有的科研成果，还要基于临床数据、疾病机理和实验结果生成新的科学假设，再交给真实实验去验证。

第三层是行业对AI输出结果的信任。AI有幻觉问题，药企内部数据又分散在不同系统里。模型能力再强，底层数据没打通，AI输出的结论看着自洽，可能底下是歪的。

还有靶点的问题。中科院院士马大为在会上说，靶点不到七百个，而全球上万家公司都在针对同一靶点的不同分子展开竞争。靶点数量增速下降了百分之七十，百分之二的靶点承载了全球四分之一的研发管线。

AI能帮你更快找到分子，但如果靶点本身就不行，快也只是更快地走到死胡同。

八、这跟你有什么关系

你可能不制药，但这件事的影响不止在制药行业。

第一，AI正在从工具变成生产者。以前AI帮你写文案、写代码，现在AI开始自己造药。这跟帮你提效不是一个量级的事。工具提高你的效率，生产者改变的是供给本身。以前没有的药，现在可能有。

第二，第一批AI药物正在跑完最后一程。Rentosertib预计二零二九年读出顶线数据。如果过了三期上市，就意味着世界上第一批由AI从头设计的药真正到了患者手里。如果没过，前面所有的故事都得重写。

第三，大公司正在用真金白银下注。Anthropic花四亿美元买公司建实验室，字节拆出来估值十五亿，英矽智能上半年签了七十三亿美元的合同。这些钱不是投在论文上，是投在管线、实验室和临床上。钱在哪，方向就在哪。

但第四条也很实在：现在还没有数据证明AI造的药比人造的药更好。快是真的，管不管用还在等。这不是AI的问题，是新药研发本身的规律。临床验证需要时间，这件事没有捷径。

互动话题：你觉得AI造的药和传统药企造的药，如果疗效一样，你会选哪个？如果AI造的药更快上市但临床数据更少呢？