如果只看 9 月 18 日那天，很容易以为 AI 制药又是被一份政策文件炒起来的。

当天工信部等十部门公布了《医药工业发展"十五五"规划》，里面不但明确提出人工智能赋能药物研发，还专门放了一个"AI 制药高价值应用场景培育"的专栏。内容涵盖了靶点筛选、分子设计，临床研究、生产和监管。

市场也很配合（虽然配合时间很短……）。晶泰控股当天涨了 16.32%，英矽智能涨 13.12%，剂泰科技涨了 12.04%；A 股里的贝瑞基因直接涨停，成都先导在后面几个交易日也冲得很猛。

但是如果我们把时间线再拉长一些，就会发现这波行情其实已经铺垫了快两个月。

在7 月 29 日，盐酸伊司特韦片，也就是艾普司韦，获批上市。

但是这件事的重要性，因为7月那轮科技股的暴📉，被大多数人忽略了。

作为全球首个AI制药的落地产品，艾普司韦的诞生过程并不是大家印象里那种"让大模型凭空设计一颗药"。研发团队首先要从大约 490 亿种化合物组成的 DNA 编码化合物库里做筛选，然后再利用 AI 继续压缩候选范围，最后才是完成优化和进行临床测试。

从源头发现到临床走完，这款药大约用了 三年半。西湖方面把它定义成国内首款"AI 辅助研发获批"的原创药。

所以前面经常看到的那句话——"AI 制药做了十年，一款药都没批"——现在已经不准确了。

但也别立刻就走到另一个极端。

艾普司韦证明的是 AI 参与药物研发能走到上市，而不是"AI 原生药物"这道题已经有标准答案了。

这两者之间差得还很远。

更典型的 AI 原生路线，其实是英矽智能的 Rentosertib。

它用的 TNIK 靶点是通过 AI 平台找到的，分子也是由生成式 AI 设计的。在今年7 月已经启动了 III 期，9 月 10 日完成了首例患者给药，准备在中国 47 个中心招 320 名患者。

AI 制药在一开始，最喜欢说的就是"我找分子的速度特别快"；一直到了ian，才终于有一个最典型的 AI 原生项目，真的走到了 III 期。

在这中间，还有个很容易被忽略的时间点。

9 月 16 日，诺和诺德宣布跟 Anthropic 合作，把 Claude Science 接进药物研发流程；同一天，金斯瑞加入礼来的 Lilly TuneLab，专门帮使用 AI 模型的 Biotech 做湿实验验证。

两天以后，规划落地。

所以这轮 AI 制药突然变热，靠的不是一张文件从天而降，而是几件事刚好都凑到了一起：国内已经有 AI 辅助药上市、AI 原生药进入 III 期、大药企开始把通用大模型往研发部门里塞，最后政策再给了一脚油门。

这和三四年前只能靠融资 PPT讲故事，确实不太一样了。

但如果问 AI 到底把药物研发改变到什么程度，现在也没必要吹得太远。

2026 年 ASCO 有一份统计。他们按比较严格的标准，把真正有 AI 参与发现或设计、而且进入人体临床的治疗资产重新数了一遍：一共 117 个，来自 63 家公司。到 2025 年底，60 个完成 I 期，完成 II 期的只有 8 个。

立项确实越来越多，可是走到后面的依旧很少。

而且 AI 目前真正展示出优势的地方，还是在初期的分子筛选上。

2024 年的一项统计里，AI 发现分子在 I 期的成功率达到 80%—90%，明显高于传统行业历史水平。可到了 II 期，成功率大约 40%，已经和传统药物差不多了。

所以AI 越来越会做出一个"像药"的分子：活性、毒性、药代、成药性等等，可以提前躲开不少的坑。

可一个靶点到底能不能治病，则是另一回事。毕竟你我的身体可没那么听算法的话。

所以现在我反而不喜欢问"AI 制药到底是不是骗局"这种问题了。

这事已经越过了纯概念阶段。艾普司韦已经上市，Rentosertib 走到 III 期，大药企也真的开始付钱。

但它也远没有走到"AI 已经把新药研发成功率改写"的程度。

眼下大概正卡在中间。

AI选分子这件事，开始交卷了。真正难的那张卷子——这个分子放进人体里以后，能不能把病治好——才刚刚做到后半场。