2026年，AI制藥開門紅！

僅僅過了半個月，AI藥物研發(fā)合作密集發(fā)布。

據智藥局統計，15天內跨國藥企AI制藥相關合作已經超過9起，總額超60億美元。

合作方式也多種多樣，不僅有傳統項目制，還有模型訂閱、平臺共建，以及收購項目。

也就是說，大型藥企正將AI，尤其是生物醫(yī)藥大模型，系統性地納入核心研發(fā)流程。

AI不再只是小規(guī)模試點，而是作為提升效率和突破研發(fā)瓶頸的關鍵手段。

從買管線，到共建平臺

2026年開年的這波合作浪潮，藥企們意識到，AI在制藥業(yè)扮演著越來越重要的角色。

近期醫(yī)藥盛會JPM2026會場上，AI也從邊緣走向了主流，成為今年的重要話題。

武田研發(fā)負責人Andy Plump博士，就在今年JPM分享了關于AI的具體感受。

當前，武田在其藥物研發(fā)平臺中引入AI，并重新設計研究流程，使其實現AI原生，而非作為輔助技術。

武田制藥在擴大某款臨床前抗體的生產時，遇到了非常棘手的抗體聚集問題，不僅影響純度，還會降低療效與安全性

公司內部多次調整配方，但始終沒能解決聚集問題。

無奈之下，武田找來了AI藥物設計公司 Nabla Bio，提出明確需求：設計一種新分子，既可用于治療某未公開疾病，又能徹底避免聚集現象。

Nabla利用AI快速生成多個候選方案，武田團隊對比篩選后，很快找到可行路徑，難題迎刃而解。這次成功讓武田更加堅定了與AI合作的信心。

盡管近年來公司戰(zhàn)略大幅收縮，砍掉了細胞療法業(yè)務。但為加快研發(fā)步伐，武田近期又與Nabla 續(xù)簽合作協議，總金額超10億美元，加強在AI制藥的布局。

不僅如此，AI已經從試點項目，變?yōu)榱嘶A設施。合作模式也從短期項目到長期戰(zhàn)略綁定，甚至跨界合作越來越頻繁。

也就是說，藥企正在將AI從研發(fā)費用更多地向戰(zhàn)略投資傾斜。

標志性事件就是禮來與英偉達出資10億美元，未來5年共建AI藥物實驗室，將AI的計算能力和自動化實驗設備大面積部署，實現全天候運轉。

此外，早期AI制藥多聚焦于化學小分子藥物，現在正快速進入更復雜的生物藥領域。

賽諾菲與華深智藥、拜耳與Cradle的合作都明確指向抗體等大分子藥物。這標志著AI平臺處理蛋白質結構預測、工程化設計等復雜任務的能力已得到產業(yè)界認可。

AI醫(yī)藥大模型，重新定價

另一個趨勢是，2026年初密集出現的AI制藥合作中，很多涉及AI生物醫(yī)藥大模型。

禮來Chai Discovery的蛋白質生成模型，此外羅氏還收購了病理學模型公司。

幾年前，行業(yè)還出現過小模型VS大模型的路線之爭。

生物醫(yī)藥數據高度專業(yè)、標注成本高、樣本量有限，通用大模型難以吃透生物醫(yī)藥領域知識，反而容易產生幻覺。

因此很多觀點認為，通常輕量級、任務專用的小模型更精準且容易部署，也更適合藥企內部私有化環(huán)境。

但現在，生物醫(yī)藥行業(yè)都在重金押注基礎大模型。

AlphaFold3的發(fā)布是一個轉折點，它整合訓練了多種生物分子數據，在預測各類生物分子相互作用方面的準確性顯著超越了以往眾多專用工具。

2025年，Evo2、boltz-2、Chai-2等突破性大模型集中發(fā)布，直接點燃了行業(yè)的熱情，是近期巨頭密集合作和投資涌入的關鍵技術催化劑。

需要明確指出的是，大模型的興起不代表小模型的淘汰，非常多任務仍然需要精準的小模型。

大模型的出現，正在讓AI的角色正在從零散的軟件工具，轉變?yōu)?/strong>深度融入醫(yī)藥研發(fā)的底層基礎設施。

更進一步的，以大模型為基礎的醫(yī)藥AI Agent+自動化實驗室技術，有望直接顛覆研發(fā)邏輯。

正是這種潛力，吸引了英偉達、OpenAI、微軟、谷歌等AI巨頭加速進入生物醫(yī)藥賽道，又進一步加速了大模型在藥物發(fā)現、臨床設計乃至生產優(yōu)化中的落地。

由此而衍生的，是大模型賣水人的商業(yè)模式的出現。

例如，葛蘭素史克愿意投入5000萬美元的前期資本和近期里程碑，并建立年費訂閱框架，以獲得AI生物公司Noetik兩款癌癥模型的使用權。

這意味著，像Noetik這類擁有前沿大模型能力的公司，其平臺價值得到了藥企的高額定價認可，遠超普通軟件授權費，有望為行業(yè)帶來全新的商業(yè)模式。

AI模型/平臺費用，正在成為生物醫(yī)藥研發(fā)的一項基礎成本。

隨著技術的進步，無論 生物醫(yī)藥基礎大模型，還是更前沿的虛擬細胞（AIVC ），整個行業(yè)都向著更大規(guī)模、更精細生命模擬的方向前進。

未來藥企對于AI和相關平臺需求會越來越大， 投入會越來越多。

未來的贏家，是那些最善于將頂尖AI平臺能力與內部生物學洞察、臨床數據深度融合，從而構建起自己獨特研發(fā)能力的藥企。

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