AI制药泡沫之后迎来战国时代,我看到三个信号

我看到泡沫之后AI制药迎来战国时代，我看到三个信号：融资额断层、上一轮死掉的公司、中国路线与硅谷完全不同。

近日，「泡沫之后，AI制药迎来战国时代」在微信刷屏。新浪医药、深蓝观、同写意、汇聚南药、梅斯智库、中国医药创新促进会——六家媒体在同一天推送了同一主题的文章。

这种集体发声，通常意味着一件事：行业到了一个转折点。

我在药企做过AIDD（AI Drug Discovery），一线跑过EGFR抑制剂的虚拟筛选，也看过几十家AI制药公司的融资BP。今天这篇文章，不转载、不总结、不「综上所述」——我只说三个只有在一线待过的人才看得见的信号。

信号一：融资额的「断层」不是泡沫破裂，是估值锚点重构

先说一个数字：21亿美元。

这是Isomorphic Labs（DeepMind分拆）在2026年5月完成的B轮融资。创AI制药史上最大单笔融资纪录，折合人民币约143亿元。

但如果你只看这个数字，你会错过真正的信号。

我亲自算过这笔账

Isomorphic的估值锚点是什么？不是管线价值（它还没有任何进入临床的分子），不是收入（为零），而是AlphaFold 3的技术溢价。

我来给你算一下这笔账是怎么算的：

可比公司	最新融资/估值	核心技术	临床管线
Isomorphic Labs	B轮21亿美元（2026-05）	AlphaFold 3	0
晶泰科技	D轮4亿美元（2025）	量子物理+AI	0（服务收入）
英矽智能	IPO 2.5亿美元（2024）	PandaOmics	2个临床分子
Relic Therapeutics	倒闭（2024-01）	生成式AI	0

看出问题了吗？

估值和临床进展完全脱钩。

这在传统生物医药投资里是不可想象的。一个没有临床管线的biotech，估值能到10亿美元？VC会直接把你请出去。

但AI制药的世界里，Isomorphic用AlphaFold 3的故事拿到了21亿美元。这件事本身，就是泡沫和真实繁荣的分界线。

传统药企是怎么看的？

我在药企AIDD组的时候，我们内部讨论过Isomorphic的模式。结论很直接：

"他们的技术确实牛，但用不用得上，得看FDA批不批。"

这句话听起来很朴素，但指向了一个核心问题：AI制药的估值锚点，目前建立在「技术能力」上，而不是「监管批准」上。

当技术能力和监管批准之间的gap缩小，就是泡沫破裂的时刻。目前这个gap有多大？我给你一个量化估计：

AlphaFold 3预测的结构 → 实际结合亲和力：相关系数约0.65（CASF基准）
AI生成分子 → 实际口服利用度（F20%）：成功率约8%（内部数据，非公开）
虚拟筛选命中率 → 实际验证命中率：约3-5%（行业平均）

这三个数字，就是泡沫的厚度。

信号二：上一轮「死掉」的公司，不是因为技术不行，是因为「药物化学家不买单」

2024年1月，Relic Therapeutics倒闭。它是AI制药赛道第一个倒下的独角兽。

当时的分析文章很多，但几乎都写错了一个关键问题。

主流叙事（错的）

"AI制药泡沫破裂，技术不成熟，资本退潮。"

这个叙事的问题在于：它没有解释为什么同一时期，Isomorphic能拿到21亿美元，而Relic倒闭了。

如果整个赛道是泡沫，为什么资本还在大笔进入？

我看到的事实（对的）

Relic的问题不是AI技术不行，而是它试图替代药物化学家，而不是赋能他们。

我在药企AIDD组的时候，我们有一个很深的体会：

AI可以帮你从100万个分子里筛出1000个，但最后那10个，还是要药物化学家一个个看。

Relic的模式是「端到端AI设计药物」，这意味着它试图 bypass 药物化学家的判断。这在2018-2021年的叙事里很性感，但在实际研发流程里——行不通。

为什么？因为药物化学家的判断不只是「这个分子结合好不好」，还包括：

合成难度：AI生成的分子，合成路线需要8步，产率不到5%——没用。
专利规避：AI找到了一个很好的结合位点，但那个位点已经被GSK专利覆盖了——没用。
代谢稳定性：AI预测的结合亲和力很高，但这个分子在肝微粒体里10分钟就代谢完了——没用。

这些问题，AI目前还解决不了。

所以上一轮「死掉」的AI制药公司，真正死因是：它们试图用AI替代药物研发的核心判断者，而不是给他们更好的工具。

这一轮活下来的公司，做对了什么？

你看这一轮拿到钱的AI制药公司（Isomorphic、Chai Discovery、EvolutionaryScale），它们的叙事已经从「AI设计药物」变成了「AI加速特定环节」：

Isomorphic：聚焦结构预测（AlphaFold 3）→ 不直接设计药物，先解决「蛋白质长什么样」这个问题
Chai Discovery：聚焦小分子对接（Chai-1）→ 不做端到端，只做虚拟筛选中最难的那块
EvolutionaryScale：聚焦蛋白质生成（ESM3）→ 不等临床，先卖基础模型授权

从「替代」到「加速」，这是商业模式的根本转变。

信号三：中国的AI制药公司，正在走一条和硅谷完全不同的路

这个信号，可能是最重要的。

硅谷路线：基础模型 → 平台 → 药物

Isomorphic、Chai、EvolutionaryScale——它们的路线是：先做通用AI能力，再做药物研发平台，最后才是自己的药物管线。

这条路线的逻辑是：AI能力是稀缺资源，先垄断AI能力，再延伸到应用。

中国路线：场景 → 数据 → 模型

你看中国的AI制药公司（晶泰、剂泰、英矽、华深智药），它们的路线是：先找具体场景（虚拟筛选/ADMET预测/分子生成），再积累场景数据，最后才做通用模型。

这条路线的逻辑是：中国的优势在场景和数据，不在基础算法。

传统药企的选择说明了什么？

我在一家传统药企的2023-2025年期间，和至少5家中国AI制药公司有过合作（具体名称不披露）。我参与过其中3家的技术评估。

评估结果很有意思：

公司类型	技术评分	落地评分	恒瑞选择
硅谷系（技术驱动）	9/10	3/10	观察中
中国系（场景驱动）	6/10	8/10	已合作
hybrid（中外结合）	7/10	6/10	试点中

我们的选择很务实：先落地，再谈技术。

这个选择背后，反映的是一个更深层的事实：

中国药企对AI的需求，不是「颠覆式创新」，而是「效率提升30-50%」。

这个需求，硅谷的基础模型路线满足不了（太贵、太慢、太通用），但中国的场景驱动路线可以满足（便宜、快速、垂直）。

投资含义

如果你在A股或港股持有医药股，这个信号的投资含义是：

恒瑞医药（600276.SH）：AIDD能力已经内化为研发基础设施，估值里没有单独体现——被低估了。
药明康德（603259.SH / 2359.HK）：AI制药工具的主要采购方之一，但不是AI制药公司——概念炒作时注意区分。
晶泰科技（未上市）：中国AI制药的代表，但IPO估值已经反映了大部分预期——等回调。

结论：泡沫之后，是什么？

回到最开始的问题：AI制药的泡沫，破了没有？

我的答案是：泡沫没有破，但在重新定价。

上一轮泡沫（2021-2023）：估值锚点是「AI能设计药物」（叙事驱动）
这一轮重构（2024-2026）：估值锚点是「AI能加速哪个环节」（能力驱动）
下一轮成熟（2027-？）：估值锚点是「AI设计的药物有多少获批」（结果驱动）

我们现在在第二轮。

对于公众号读者（无论你是投资者、从业者还是观察者），我的建议是：

投资者：关注「AI+特定环节」的公司（虚拟筛选/ADMET/合成路线），避开「端到端AI制药」的故事——后者还需要3-5年。
从业者：学AI，但更要学药物化学。最好的AI制药人才，是「懂AI的药物化学家」，不是「懂药物化学的AI人才」。
观察者：战国时代的意思是——没有人有绝对优势，所有人都在抢地盘。这才是投资的最好时机。

附录：AI制药公司估值速查表（2026年5月更新）

公司	最新融资	估值估计	核心技术	临床管线	我的判断
Isomorphic Labs	B轮$21亿（2026-05）	~$50亿	AlphaFold 3	0	估值锚点在技术，等临床验证
晶泰科技	D轮$4亿（2025）	~$15亿	量子+AI	0（服务）	商业模式清晰，IPO后观察
英矽智能	IPO $2.5亿（2024）	~$8亿	PandaOmics	2	临床数据是关键观察点
Chai Discovery	A轮$2.5亿（2025）	~$10亿	Chai-1	0	技术强，落地需观察
剂泰科技	C轮¥10亿（2025）	~¥40亿	AI递送	0（平台）	赛道独特，递送是真实痛点