科技巨头竞相入局,AI制药谁将笑到终局?

来源：英华价值研究院

作者：卢鸰

“中国AI制药正在从并跑向领跑演进。”2026年10月24日上午，在中国医药创新促进会和香港交易所联合主办的第11届医药创新与投资大会的“智药启新”主题讨论环节，这一判断被反复提及。

共识的另一面，是一场早已鸣枪的激烈竞赛：Anthropic发布Claude Science并拿下诺和诺德订单，OpenAI两度出手补齐研发生态，谷歌旗下Isomorphic Labs刷新全球AI制药单笔融资纪录，华为、字节跳动先后大举入局。

当大模型、算力、数据与干湿闭环交织成新的竞争版图，AI制药正从“概念验证”走向“价值验证”的下半场。

群雄逐鹿，AI制药行业谁将笑到最后？

2026年，AI制药赛道最活跃的身影，当属携大模型而来的科技巨头。

6月30日，美国AI大模型巨头Anthropic正式发布AI科研工作台Claude Science。它并非全新基础模型，而是基于Claude Opus 4.8构建的多智能体系统，整合了超过60个科学数据库，预配置基因组学、蛋白质组学、化学信息学等领域的工具链，并强调结果可追溯、可复现。9月16日，跨国医药巨头诺和诺德宣布与Anthropic达成合作，部署Claude Science加速新药研发；在此之前，Anthropic已花费约4亿美元收购Coefficient Bio，并在旧金山湾区自建湿实验室，开始补“实验能力”的课。

另一家美国AI大模型巨头OpenAI的动作同样密集。4月，OpenAI一方面与诺和诺德建立全球战略合作，另一方面发布面向生物学的垂直推理模型GPT-Rosalind，并上线Rosalind Workbench；10月20日又宣布收购药物研发协调平台Orchestra Bio，并将其整合进Rosalind体系。

谷歌旗下Isomorphic Labs则于5月完成21亿美元B轮融资，刷新全球AI制药单笔融资纪录；英伟达与礼来宣布五年内共同投入最高10亿美元，共建AI联合创新实验室。

在中国，字节跳动于6月将AI制药业务分拆为独立公司Anew Labs，9月完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元。

华为制药军团则在2025年底进军AI制药，聚焦AI赋能创新药突围及药品全链条监管合规的机会，希望联合药企、Biotech和模型伙伴，打造自主创新的“第二科技平面”，同时保证先进性。

“华为成立制药军团是战略性的，有战略耐心，是将华为已有的企业级的先进产品适配到制药行业，帮助AI药企打造先进的智能底座，打造智能工厂和临床智能化平台，而不是重新打造新的产品。”在第11届医药创新与投资大会间隙，华为制药军团总裁樊杰接受中国基金报记者采访时如是表示。

在10月24日上午举行的第11届医药创新与投资大会“智药启新——AI医药从技术走向产业落地”主题讨论环节，一个耐人寻味的细节是：围绕中美AI制药的竞争格局，与会的国内产业界、学术界、投资界人士几乎给出了同一个答案——中国AI制药正从并跑向领跑演进。

在中国科学院上海药物研究所所长李佳看来，目前中国是并跑，未来如果生态建设好了，中国有机会变成领跑。

樊杰的判断更进一步：中国AI制药正处于由“并跑”向“领跑”转变的阶段。但他同时提醒，这一判断能否兑现，最终取决于基础研究、数据积累、实验能力和药物开发体系能否协同发展。对整个行业而言，AI制药走向成熟的标志，不是模型和算力规模不断增加，而是相关技术能否进入真实研发流程，减少无效试错，并最终转化为具有临床价值的药物。

英矽智能CEO任峰也同意，中国AI制药正处于从并跑向领跑转变的路上。

康桥资本执行运营合伙人兼云顶新耀董事会主席吴以芳的观察则是：中美的AI制药在世界上都是最强的，而且也一定是未来的竞争者；美国起步得早，数据底座可能好于中国，但中国如果在制度创新等方面做好，之后是可以反超的。

百图生科联合创始人兼CEO刘维的表态更为直接：“在AI制药的算法方面，中国已经是绝对领跑。”

在刘维看来，无论是在蛋白结构预测还是细胞功能预测，以百图生科为代表的中国团队在单点算法上都走在前面；未来中国AI制药在全球整体领跑的趋势会加大，其原因在于，随着中国FIC药物研发整体生态越来越成熟，资本、企业家、AI技术的发展也会推动中国上游的关键生命科学设备从跟跑向领跑转变。

在业内人士看来，AI制药三股主要力量已然清晰，即以通用大模型公司等为代表的科技巨头、垂直领域的专业公司，以及传统的CRO、药物公司和生物技术公司。

“我们是老登AI制药公司，是第一代的AI制药公司。”英矽智能CEO任峰在接受记者采访时表示，新生代AI制药公司的负责人大多为二十几岁到三十几岁，出自字节、腾讯、阿里或Anthropic，还没进入上半场，评估标准是技术、模型、人才；而老登AI制药公司被市场评估的是商业化落地能力——新生代还处于只谈技术的时期，没有人要求他们去落地。

在技术路线上，新生代AI制药公司多基于大模型，英矽智能则深耕垂类小模型。

“现在Anthropic试图以自己的大模型能力调度垂类模型和开源模型，这是大公司的打法，但这些模型调度不了我们的闭源模型。”任峰称，垂类模型经多年优化迭代，比开源做得更好；未来双方也可能互相渗透，“慢慢地大家的技术路线会越来越像”，但向多模态大模型过渡的趋势“无法抗拒”。

华为制药军团切入AI制药的路径则不同：不做药不做管线，做AI制药的算力底座。

樊杰对记者表示，华为与行业参与者更多是合作关系，其独特价值有三个：以ICT和AI能力为基层底座，兼有算力、存力、运力，实现算存协同；懂得运用大算力和大数据得出更好的结果；生态上，深势科技、望石智慧、分子之心等都与华为联合打造方案，“他们并不是对手，而是伙伴”。

商业模式上，百图生科更多的是提供基于生命科学基础大模型的发现系统授权许可，用户可直接调用单一模块，或经Agent调用多个模块，并瞄准了虚拟细胞领域。

“虚拟细胞是下一个星辰大海。”刘维对记者表示，虚拟细胞对靶点发现、药物功能研究、安全性评价及早期临床预测的作用刚刚显现；今天AI在细胞问题上的准确度还不高，未来几年细胞实验技术进入黄金期后，虚拟细胞才能从可用走向准确。

随着AI制药行业的发展进入下半场，资本端的标尺也在切换。

在国方创投合伙人韦亚光看来，AI制药行业的投资已从方向判断进入精选阶段，要按“估值/证据比”筛选标的，赚验证的钱、避开叙事的钱。

韦亚光对中国基金报记者表示，在AI制药的三大核心要素中，模型与算力可以买到，但数据买不到；只有稀缺的数据构成可持续壁垒，数据资产的独占性才是估值核心，这正是“干湿闭环是标配”的要素级解释；模型架构会扩散到全行业，数据生成能力（干湿闭环）才是可持续的先验领先来源，机器人实验室将由成本中心变为数据资产来源。

韦亚光认为，目前拐点已过，行业正进入证据密集兑现期，市场对“里程碑事件”的定价持续贬值，对“证据链长度”的定价持续升值；在未来18个月的AI制药行业催化剂中，关键读出集中于2027—2028年，估值锚将从叙事切换为数据。

“2026年前，市场按叙事与早期信号定价；2027年起，将按关键临床数据读出定价。”韦亚光强调。

“AI制药正在从‘概念验证’进入‘价值验证’，从比拼算法和故事，转向比拼真实药物资产和研发结果。”松禾资本合伙人张冲对中国基金报记者表示，“未来笑到最后的，不一定是最懂AI的公司，而是最能把AI转化为好药、并持续兑现临床与商业价值的公司。”

在张冲看来，AI能够提高研发效率，但不能消除新药研发的生物学风险；AI制药的真正壁垒不是单个模型，而是“数据-实验-临床”的持续闭环；AI制药也不会永远是一个独立标签，而会逐渐成为医药研发的底层能力。

“未来竞争的核心不再是‘用不用AI’，而是谁能把AI嵌入立项、实验、临床和决策流程——传统药企一旦完成组织与数据体系改造，凭借其管线、临床和商业化能力，完全可能后发先至。”

张冲认为，这三类参与者更有可能长期胜出：具备干湿实验闭环和临床转化能力的AI原生企业；在特定疾病、药物模态或研发环节形成垂直优势的公司；完成AI深度转型的药企和研发组织。

“AI制药的上半场比拼算法，下半场比拼数据，终局仍是比拼药。”张冲总结道，“最后的赢家不是‘AI公司’或‘传统药企’中的某一类，而是最先完成技术、实验、临床和商业闭环的新型制药企业。”

编辑：江右 校对：乔伊 审核：木鱼