AI 制药卖的是软件,还是风险分担?

AI 制药公司的收入该按软件估值，还是按研发合作估值？当平台授权与巨额合作总额被放在一起讨论时，这个区别直接影响我们对毛利、增长和现金流的判断。理解它，需要把算法能力拆成合约、预算与失败成本。

先设想一个预测分子性质的平台。药企可以购买使用权，让自己的团队运行；可以委托供应商完成筛选、交付报告；也可以约定，候选物达到某个开发节点后，再支付主要报酬。算法未必改变，双方承担的义务已经不同。

软件授权出售一定期限、席位或使用范围内的访问权。只要系统按约提供功能，客户就应付款。供应商承担软件交付与维护义务；模型被用于哪条管线、最终项目是否成功，主要由客户负责。订阅费也可以按算力或调用量计价，不必等到药物进入临床。

研发服务出售一项工作及其交付物。收费可以依据工时、实验量、固定项目报价或验收节点。固定报价会让供应商承担超支和返工风险，但交付一份合格的研究报告，通常不等于保证药物有效。服务履约风险与药物开发风险，需要分开讨论。

风险分担则把部分报酬推迟到约定事件发生之后，例如候选物提名、临床推进、获批或销售。项目停下，供应商可能收不回自己垫付的研究投入，也拿不到后续收益。不过，里程碑款不等于赔偿承诺；药企仍可能承担大部分后续试验成本。

三者可以写在同一份合同里。基础授权费之上可以叠加研究服务，研究服务之上也可以叠加成功奖励。判断它属于哪门生意，应看失败时哪些款项仍应支付、哪些成本不能收回，而不能只看公司把产品叫作“平台”还是“管线”。

软件的吸引力在于能力可以复用：增加客户不必同比增加开发团队。但药物项目具有靶点、实验体系、化学空间和开发路径的差异。若每个项目都需要新的实验、数据整理与专家判断，交付成本就不会随模型复制而消失。

这里有两种不同的失败成本。预测失误可能浪费一次合成和实验，也可能让团队错过一个值得推进的分子；药物在人体中失败，则可能涉及作用机制、安全性、暴露量和试验设计。某项预测更准，只能直接支持它覆盖的那一部分判断。

因此，从离线准确率推导价格，至少还缺两步：它改变了哪项决策，相比客户原有方法节省了什么。假阳性与假阴性的代价不同，同一个误差改善，放进不同项目也会有不同价值。没有明确用途和对照，准确率难以成为双方认可的计价单位。

药企的付费动机还包括效率与协作。节省研究时间、提高计算吞吐、统一数据与协作流程，都可以支持软件采购。纯预测服务更难定价的情形，是其价值必须等到后续管线结果出现，才能与客户已有能力区分开来。

预算归属会进一步改变讨论方式。假如采购主要接受 IT 或数字化职能评估，问题可能集中于系统集成、数据权限、合规和总使用成本；假如支出绑定具体研发项目，研究负责人更需要解释，它如何改变实验顺序、项目周期或继续投入的依据。这是两种分析情境，并非药企统一实行的部门分工。

公开调查能支持的判断更有限。ZS 的《2026 CDIO 展望》调查了美国制药与生物技术企业的 115 位技术高管，发现企业技术运营与研发领域的价值兑现预期存在差异。但它没有给出 AI 药物发现采购分别由 IT、研发支付的行业比例，无法据此断言预算“通常”属于哪一方。[1]

预算部门也不能单独决定价格。更关键的是，谁能确认节省的成本，谁有权调整研发投入，以及谁承担误判后果。药企掌握管线继续、暂停和终止的决策，供应商即使拥有更好的模型，也未必能据此分享整条管线的价值。

计算化学提供了一个具体参照。Wang 等人在 2015 年发表于 JACS 的论文中，用八组靶点体系评估自由能计算；原文图中的回顾性比较覆盖 199 个配体，以实验结合数据为参照。主要指标是预测与实验结合数据的误差，终点并非动物或人体药效，也没有检验临床成功率。作者包括 Schrödinger 与合作研发机构人员，也不能把这篇联合研究等同于独立的商业效果验证。[2]

这段历史的启示，在于价值如何被限定：研究团队可以在明确的实验任务里检验工具，随后决定是否采用。工具嵌入选分子、做实验、再修正预测的流程，就有机会为局部决策单独收费；证明局部有效，并不自动取得整条管线的收益分配权。

研发合作的另一条线索同样早于当前的 AI 热潮。Evotec 与勃林格殷格翰的发现合作始于 2004 年。Evotec 在 2010 年的公司公告中说明，合作包含持续研究经费、临床前与临床里程碑，以及未来销售提成；当次付款由候选化合物获选进入下一阶段研究触发。[3]

风险共担发展起来后，按工作进度收费的服务合同依然存在。IQVIA 的 2025 年报仍将其研发解决方案中的多数合同描述为临床研究服务合同，并按履约进度确认收入。流程交付与结果分成长期并存，服务模式没有被后者取代。[4]

AI 合作延续了这种混合安排。根据 Isomorphic Labs 2024 年公布的原始合作条款，合同约定 4500 万美元预付款。公司另有资格获得最高 17 亿美元的绩效里程碑款，并享有未来净销售额的分级提成。公告没有逐项公开各个里程碑的触发标准，不能把上限当作已经成交的软件收入。[5]

Recursion 与罗氏、基因泰克的合作进一步说明，“结果”可以发生在不同层级。公司披露的安排包括预付款、图谱构建与数据共享相关付款、项目开发及商业化里程碑和销售提成。数据交付本身就可以获得报酬，并不需要所有付款都等到临床成功。[6]

这些案例证明混合合约确实存在，却不能给出行业中纯软件授权所占比例。公开公告偏向大额合作，私营公司的收入拆分又不完整。把若干头部交易概括为所有 AI 制药公司的“典型收入结构”，证据仍不充分。

Schrödinger 提供了一个直接的反例。它以计算平台起家，兼有软件销售和药物发现业务；其物理模拟与机器学习结合的技术路线，也提醒我们，“AI 制药”并不是财务结构一致的一类公司。

2025 年是截至本文写作时最新的完整年报年度。软件产品与服务收入为 1.995 亿美元，约占总收入的 78%。药物发现收入为 5636.9 万美元，约占 22%。收入构成与同期财报公告一致。[7]

软件分部毛利率约为 74%。药物发现的收入成本为 6225.4 万美元，据此计算，该业务当年毛利率约为负 10.4%。分部毛利尚未扣除公司研发等期间费用。药物发现业务还存在成本与里程碑收入的跨期错配，单年负值不足以代表长期项目回报。[7]

口径还要再拆一层。软件分部包含专业服务和资助收入，不能全部称为订阅收入。年报中的本地部署软件、托管软件与维护费合计约 1.739 亿美元，由三个收入项目相加得到。这足以说明：客户可以为工具本身付费，无须把付款绑定到药物获批。[8]

这个反例把讨论推进到一个更具体的问题：什么样的预测能力能够独立授权？我的判断是，当工具处理高频、边界清楚的任务，客户可以用自己的实验评价输出，且部署、数据和操作经验积累出切换成本时，独立授权更容易成立。这是对其商业可行性的机制解释，不能由一家公司推导出所有平台都满足这些条件。

这些条件也解释了复制难度。预测任务若验证周期很长，客户很难在续费时判断贡献；产品若只在少数项目中使用，调用增长也未必稳定；每次使用都需要供应商专家介入，则又接近研究服务。高准确率可以改善竞争力，稳定的软件收入还需要一套可重复采购、使用和验收的工作流程。

假如主要报酬绑定候选物提名、临床推进或获批，收入与现金流就会更依赖事件。实验和团队成本持续发生，后续付款却可能延后或取消。对这部分业务，直接套用稳定订阅的年度经常性收入，即 ARR 倍数，会掩盖等待时间、项目终止和融资需求。

但事件驱动的收款，不等于所有会计收入都在事件当天出现。预付款可能随研究履约逐步确认，里程碑的处理还取决于可变对价约束及履约义务。Schrödinger 年报列举的合作里程碑类型，包括各期临床试验启动。软件授权本身也可能在交付时确认，托管订阅则通常在合同期内确认。因此，订阅与合作的收入曲线都不能只凭名称判断。[8]

估值更适合按业务拆开：软件看客户使用、续费和交付成本；服务看项目储备与履约利润；里程碑和提成则按成功概率、兑现时间及后续投入折现。项目数量增加也不保证风险充分分散，同一模型、疾病机制或合作方预算可能让多个项目同时受影响。

风险共担还有一个限制：供应商未必控制付款事件。药企可以因资源优先级或竞争格局而终止项目，即使算法完成了约定任务。分析合同需要同时看研发证据与决策权，不能把没有后续付款的项目都归因于预测失败。

监管可能移动这条边界，但方向尚不确定。FDA 在 2025 年发布的相关指导原则草案，强调特定使用情境下的模型可信度；它面向支持药品监管决策的用途，明确未涵盖药物发现用途，不能据此声称监管已经要求所有发现模型具备某种可解释性。我的判断是，标准化验证可能帮助部分输出单独收费，也可能增加交付成本，效果取决于具体任务。[9]

判断一家 AI 制药公司能否成为软件公司，最终要问一个可检验的问题：在后续药物结果尚未出现时，客户能否确认它创造了足够的价值，并愿意继续购买？能回答这一问的输出，更有条件独立授权；其余价值的兑现，仍取决于研究交付、管线事件，以及双方如何分配等待与失败的成本。

参考文献

[1] ZS. Scaling AI in pharma and biotech: 2026 outlook from ZS’s CDIO research^[1].

[2] Wang L, et al. Accurate and Reliable Prediction of Relative Ligand Binding Potency in Prospective Drug Discovery by Way of a Modern Free-Energy Calculation Protocol and Force Field^[2]. Journal of the American Chemical Society, 2015, 137: 2695–2703. DOI: 10.1021/ja512751q.

[3] Evotec. Evotec Receives a Milestone Payment as Part of its Discovery Alliance with Boehringer Ingelheim^[3]. 2010-08-04. 公司公告。

[4] IQVIA Holdings Inc. 2025 年 Form 10-K 年报^[4]. 收入确认政策。

[5] Isomorphic Labs. Isomorphic Labs Announces Strategic Multi-Target Research Collaboration with Lilly^[5]. 2024-01-07. 公司公告。

[6] Recursion Pharmaceuticals. Recursion Provides Business Updates and Reports Fourth Quarter and Fiscal Year 2021 Financial Results^[6]. 公司披露。

[7] Schrödinger, Inc. Schrödinger Reports Fourth Quarter and Full-Year 2025 Financial Results^[7]. 2026-02-25. 公司财报公告。

[8] Schrödinger, Inc. 2025 年 Form 10-K 年报^[8]. 收入构成、分部成本及收入确认政策。

[9] U.S. Food and Drug Administration. Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products^[9]. 2025-01. 指导原则草案。

参考资料

[1] https://www.zs.com/insights/scaling-ai-in-pharma-cdio-2026

[2] https://www.columbia.edu/cu/chemistry/groups/berne/papers/jacs_137_2695-2703_2015.pdf

[3] https://www.evotec.com/uploads/download-files/ea2f8d7c22c27fde7f178e5728f95047.pdf

[4] https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1478242/000162828026008322/iqv-20251231.htm

[5] https://storage.googleapis.com/isomorphiclabs-website-public-artifacts/ISOMORPHIC_LABS_LILLY_07_01_24.pdf

[6] https://ir.recursion.com/news-releases/news-release-details/recursion-provides-business-updates-and-reports-fourth-quarter

[7] https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1490978/000149097826000009/sdgr-20251231xexx991.htm

[8] https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1490978/000149097826000010/sdgr-20251231.htm

[9] https://www.fda.gov/media/184830/download

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YIMUBAN

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