黃仁勳看好的萬億AI賽道，中國爲何冷清？

文 | 常澤昱

編輯 | 海若鏡

近期，海外AI製藥賽道“熱浪”翻滾，大額融資和併購事件迭起。

8月8日，英偉達重金投資的AI製藥公司Recursion，以6.88億美元的股票對價收購了競爭對手Exscientia，書寫了生物分子生成式AI模型公司收購“傳統”AI製藥公司的故事。

據智藥局統計，2024年上半年，全球有69家AI製藥企業獲得新一輪融資，披露總金額約33.36億美元，美國企業融資額佔比高達85%。其中，種子輪斬獲10億美金的Xaira Therapeutics、D輪拿下3.72億美金融資的Formation Bio，更是刷新賽道融資記錄。

海外巨頭們紛紛用真金白銀表達着對“AI製藥”的信仰：最近一年多時間裡，英偉達接連投資了13家AI製藥公司；黃仁勳更是多次表示數字生物學是技術領域的“下一場驚人革命”、“人人學計算機的時代過去了，生命科學纔是未來”。

不過，與美國的熱鬧相比，中國AI製藥延續着去年冷冽的水溫。上半年，國內AI製藥共發生融資22起，披露總額約18億元，與去年同期持平。其中，劑泰醫藥一家以1億美元的融資額佔據1/3，其它拿到融資的公司多爲A輪及以前。

在創新工場高級合夥人楊小龍看來，美國的AI製藥投資回暖有三個週期性原因：“長期回溯過去十年的行業發展，AI、生物計算、藥物研發等複合交叉人才儲備更加豐富；

過去三到五年技術層面有實質提升，例如大模型在蛋白質結構預計及設計方面取得進展，芯片和GPU的突破使得算力極大增強；

短期看，美元降息的預期和美國生物醫藥行業集中的趨勢愈發凸顯，投資者看好未來2-3年的大規模醫藥資產整合，並支持孵化有技術特點和優質產品管線的藥企併入上市公司。”

細究海外拿到大額融資的幾家AI製藥公司，可以清晰發現：AI製藥，早已不是“AI”技術的遊戲；驗證成藥能力、適應“創新藥圈”的資本和商業化規則，纔是獲得重金押注的關鍵。

國內生物醫藥的融資環境之艱辛，已無需多言。對於近年涌現出的AI+蛋白質設計及優化企業、AI+RNA小分子/分子膠/大分子藥物設計公司而言，如何快速實現自我造血、或在海外市場獲得融資，突破“現金流”的掣肘成爲關鍵。

攜10億美金出生：AI製藥，不是“AI”的遊戲

AI製藥行業上半年最受矚目的融資事件，發生在4月。彼時，Xaira Therapeutics拿下10億美元種子輪融資，知名風投機構ARCH Venture Partners爲之出資2億美元，該機構聯合創始人Bob Nelson表示，10億美元還只是“起始數字”。

Xaira旨在利用AI“重塑藥物研發過程”，目前尚未公佈管線規劃。然而，前沿技術、豪華卡司、豐富的藥圈資源及經驗，令其自誕生之日起就備受關注。

斯坦福大學前校長、基因泰克前首席科學家Marc Tessier-Lavigne，蛋白質摺疊領域的超級明星David Baker作爲聯合創始人；FDA前局長、諾貝爾化學獎得主、強生前CEO等頂級精英加入董事會，爲之帶去監管層、學界、商業界核心資源及洞察。

楊小龍認爲，業界有影響力的高層加盟，正是支撐Xaira鉅額融資的關鍵，這也體現了當前美國生物醫藥界高度集中、建制化的特點。“他們非常熟悉創新藥研發的技術方向、跨國藥企的併購重點等，Xaira的技術平臺能力、管線研發、BD交易和資本化退出路徑，應該經過規劃。”

他同時指出，發展到今天，AI製藥早已越過那個以談技術、講概念爲主的階段。投資人的態度變得更加務實。現如今，被談論更多的是管線進度、與大藥企的合作情況、有沒有自己造血的能力。歸根結底是，在藥物研發場景，“技術到底能夠產出什麼實際價值。價值不僅是形成有意義的藥物資產組合，更是看AI是否能提高整體研發效率和成功率，從而升級公司的商業模式，使其更快產生現金流，提升藥物研發企業的安全性和資本回報率”。

換言之，AI提供巨量技術的加持，然而本質上，“AI製藥”仍然是“製藥”的遊戲。觀察今年上半年其他獲得過億美元融資的公司，將對此有更深認識。

Xaira之外，唯一在種子輪便融得過億（1.42億）美元的公司是成立於2023年的Evolutionary Scale，亞馬遜、英偉達均爲之買單。這家專注於爲生命科學開發人工智能的公司，初創團隊脫胎於Meta。其日前發佈的ESM3大模型已在包含超過 27.8 億種蛋白質結構和序列的數據集上進行訓練，能夠同時對蛋白質的序列、結構和功能進行推理，被認爲是生物學領域具有里程碑意義的生成式AI模型。ESM3的應用案例之一是生成了一種新型綠色熒光蛋白（GFP），據稱，該蛋白的自然進化可能需要超過5億年。

而更多拿到大額融資的公司已有了臨牀進度較爲靠前的管線，多數不止1條。部分公司亦與大型跨國藥企達成合作，意味其在業界受到相當認可。若能找準臨牀痛點、打出“組合拳”，被看好的概率又將大幅提升。

獲1.7億美元D輪融資的BioAge Labs是一個典型。該公司主攻“抗衰”，基於擁有6550萬多個數據點的平臺評估衰老途徑、識別靶點、開發藥物。官網信息顯示，BioAge Labs目前有兩條管線在研，其中之一據稱能改善代謝和肌肉功能。禮來已就此與之共同啓動一項臨牀II期試驗，以評估該藥物與替爾泊肽聯用治療肥胖症的效果，評估重點之一即它是否能夠降低減肥造成的肌肉流失。

減肥藥賽道的火熱程度不言自明。如果能夠成功讓肥胖症患者擺脫“掉肌之痛”，等待BioAge Labs的，將是一個逾百億的市場——據預測，到2030年，超重/肥胖適應症的市場規模有望達到173億元。

另外，上半年拿到3.72億美元D輪融資的Formation Bio，則同時在加速臨牀試驗、管線開發兩個場景驗證能力，也相繼獲得了與賽諾菲、OpenAI合作進行藥物開發的機會。

Formation Bio聚焦於藥物開發而非發現，一方面結合AI技術實現臨牀數據採集、覈對等環節的自動化，以優化臨牀試驗設計推進、加速藥物研發，迄今已支持十餘個治療領域的300多項臨牀試驗；另一方面，通過收購等方式，Formation Bio也在更廣範圍內獲取管線資產。現階段已手握兩條處於臨牀II期、一條處於臨牀III期的管線，分別以膝骨關節炎、特應性皮炎、慢性手部溼疹爲適應症。

中國公司中，唯一拿到1億美元C輪融資的是劑泰醫藥。利用人工智能驅動精準靶向藥物遞送和藥物發現，劑泰醫藥已打造RNA藥物、小分子新藥相關的十餘條產品研發管線，進展最快的小分子藥物目前已經推進至臨牀III期。

小步快跑融資，抓住一切機會造血

據智藥局不完全統計，中國AI製藥公司數量至少已達104家。融資方面，今年上半年共發生22起融資事件、披露金額18.09億人民幣，投資機構爲規避風險，仍傾向於選擇估值安全墊較高的早期初創公司。

當下，AI製藥企業三種主流的商業模式分別是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都對創新藥行業態勢有很強依從性——AI-Biotech本質上仍屬於創新藥開發的範疇；而售賣軟件、服務的AI-SaaS和AI-CRO所面向的買方市場，也大多以開展創新藥業務的公司爲主。

但經歷了2019-2021年的資本泡沫後，當前國內創新藥企處於嚴酷的資本寒冬。IPO通道收緊趨近關閉、一級市場流動性吃緊、創新藥入院及商業化困難重重，下游藥企的艱難處境早已傳導到試圖爲之提供“賣水”服務的AI製藥公司。這也是當前多家AI+蛋白質優化公司，將合成生物公司、農業育種企業等作爲重要客戶方向的原因之一。

自2014年，AI製藥發展至今，尚未有一款AI發現、設計的藥物獲批上市，這也是備受行業質疑的一點。不過，對此楊小龍認爲，當時的“新生代”AI製藥公司初期以提供軟件、藥物發現等服務爲主，正式開發藥物管線的起點應是在2018-2019年前後，按照常規的“十年”研發週期推算，相關藥物上市最快應在四五年之後。

在AI加速藥物研發的潛力方面，德睿智藥的創始人牛張明向36氪表示，AI在製藥行業的應用尚處於起步階段，“剛剛嶄露頭角，潛力還遠沒被挖掘出來。”

他指出，與人臉識別等其他AI相關的、較爲生活化的場景相比，製藥行業中最大的難點在於“如何讓算法/工程科學家理解制藥各個環節的問題，並將它定義爲一個計算機可以解決的問題”，以及“有限的高質量數據”，這些都會影響新藥開發的速度。

“只能一步步地、腳踏實地地去嘗試、實現”，牛張明說，“需要'讓子彈再飛一會兒’。”

當前，支撐AI製藥企業發展的可行道路有兩條：出海融資，拓展多元商業路徑以實現自身“造血”。楊小龍向36氪表示，除了管線資產、技術實力之外，全球競爭力如何、是否能出海以獲取後續資本支持，正成爲投資人選擇標的的重要標準。

對於想要進入美國資本市場融資的生物醫藥類企業而言，“如果冒高風險做新藥管線，可能要規劃在美國設立公司，融入當地產業和資金環境；如果做CRO等投入、風險相對可控的業務，也可以選擇在新加坡等地設立公司開展全球業務，以獲取海外的商機和融資支持。”

而對於在中國本土成長起來的AI製藥公司，更爲合宜的策略可能是在採取“小步快跑”型融資節奏同時，拓展多元商業模式、培育自身持續造血能力。

楊小龍舉例講道：“比如一家開發基因編輯工具的創業公司，早期其爲藥企、合成生物企業提供基因編輯工具和服務等，在收取服務費的同時，也嘗試收取產品上市後的銷售分成。等公司技術、融資和商業能力更強之後，也可開始投入獨立開發產品管線”，這種更務實的發展策略，能夠讓企業“在短期養活自己和長期有更大發展空間中，尋得一種平衡”。

作爲中國新銳AI製藥企業之一，德睿智藥迄今已融得資金5000萬美元，其最爲人所熟知的一款藥物是MDR-001，該藥物在項目啓動後第19個月便獲得FDA針對二型糖尿病及肥胖症的新藥臨牀批件，如今順利推進到臨牀II期；另有三款針對腫瘤以及代謝的藥物進入IND-Enabling階段。

牛張明告訴36氪，儘管長久以來對外呈現的形象更偏向於AI-Biotech，但德睿智藥60%的團隊成員都出身人工智能相關學科，對AI技術頗爲注重。目前，公司已有多款AI產品處於外部驗證階段，“部分能滿足海外大型藥企需求的產品，今年下半年或明年會考慮將它們進一步市場化，給更多業內公司去使用。”

這一策略固然是基於公司自身技術積累和發展的“順理成章”，也不乏藉助該業務實現短期回款、在更大範圍內實現造血的考量。

春潮的確漫過了AI製藥行業，但對於身在其中的中國AI製藥企業而言，水溫並沒有驟熱。技術的突破、場景的選取、商業模式的探索方面，仍然道阻且長，考驗着身在其中的企業家們。