出品 | 科技融胜配资
作者 | 辰辰
编辑 | 王凤枝
中美AI制药：一手激烈掐架，一手深度拥抱。
今年1月在旧金山举办的摩根大通医疗健康大会上，所有闭门会议聚焦的主题不外乎两个：人工智能和中国。
当前，药物研发的主战场，正从安静的实验室彻底转向轰鸣的数据中心。当大模型席卷而来，制药不再是耗时10年、豪掷数十亿美元的“运气游戏”，而是一场关乎算力、数据与决策的全球博弈。
在这场棋局中，中国正首次被视为可以正面挑战美国的对手。凭借庞大的患者基数和“全天候”的研发节奏，中国构建了全球最具效率的临床试验体系。然而，美国仍牢牢掌控着原始创新高地与全球商业化命脉。
这种错位造就了一个看似矛盾、却高度现实的局面：中美在技术与监管上彼此警惕，却在商业逻辑上深度绑定。2025年创纪录的千亿美元“对外授权”交易证明，中国正在提供最高效的创新“种子”，而美国依然是其变现必不可少的“土壤”。
01.告别“炼金术”：AI重构制药底层逻辑
如果把传统的制药过程比作一场碰运气的“炼金术”，那么AI正在将其变成一门精准的“工程学”。长期以来，制药更像是一场耗资巨大的暴力试错。科学家们不得不在实验室里枯燥地合成、测试，试图在数以亿计的分子排列组合中，撞上那个亿万分之一的“正确答案”。
但现在的逻辑变了。在葛兰素史克（GSK），研究员帕特里克·施瓦布正在使用一种名为Phenformer的工具。它能直接“阅读”基因组，并将其与表型（即基因表达出的身体特征）建立关联。这意味着，AI不再是盲目筛选，而是开始理解疾病的底层机制，并主动提出治疗假设。
这不再是遥远的愿景，而是正在发生的现实。传统制药业的震撼，源于实实在在的数据：
·效率的跃迁：头部玩家英矽智能（Insilico Medicine）提供了一个范例。2019年，他们利用Transformer架构开发了一款针对的新药。按照传统流程，从发现靶点到确定候选药物通常耗时4.5年，但AI将这一周期压缩到了18个月。
·资本的嗅觉：资金流向说明了一切。预测显示，AI制药领域的年投资额将从2025年的38亿美元，激增至2030年的152亿美元。
·巨头的结盟：仅2024年，药企与AI公司的重大合作就达12笔，涉及金额百亿美元。礼来（Eli Lilly）更是联手英伟达，试图利用顶级算力构建行业最强的超级计算机，抢占研发高地。
制药巨头们的焦虑融胜配资，源于行业近乎残酷的经济学模型：一款新药的研发成本已飙升至28亿美元，而临床试验的失败率却高达90%。在这种极限博弈中，AI哪怕只将成功率提高几个百分点，也能释放出惊人的商业价值。初步数据已经验证了这一点：AI设计的药物在安全性试验中的通过率达到了80%-90%，远高于传统方式的40%-65%。
然而，当AI让“发现新分子”变得像在搜索引擎里敲回车一样简单时，竞争的维度也随之发生了质变。
02.战场转移：当“创意”变得廉价
很长一段时间里，制药业的核心竞争力是“发现”：谁先找到新分子，谁就是赢家。但在AI时代，发现新分子正在变得日益廉价和商品化。
现在的挑战不再是“创意匮乏”，而是“创意过剩”。一位资深业内人士一针见血地指出：AI可以轻易生成无数种药物构想，但行业现在最稀缺的，是“正确的决策”。药企的失败，往往不是因为造不出药，而是因为选错了研发方向，或者在错误的病人身上浪费了时间。
为了解决“决策瘫痪”，葛兰素史克等巨头开始引入AI智能体（Agents）。在Cogito Forge系统中，三个“AI辩论者”会像法庭辩论一样工作：一个找支持理由，一个找反对理由，第三个担任法官。这种机制旨在用算法对抗人类的认知偏差。
更有趣的尝试是“数字孪生”（Synthetic Patients）。AI通过分析海量历史数据，能够模拟出病人在不接受治疗时的自然病程。这意味着在临床试验中，药企可以大幅减少招募真实的对照组病人。Unlearn.AI公司2025年的研究显示，这种方法能将帕金森病试验的对照组规模缩小38%。
这种从“湿实验室试错”向“硅基决策”的转变，不仅重塑了研发流程，更在无形中划定了一道新的全球分界线。
03.中美博弈：脱钩声中的深度咬合
在AI重塑行业的背景下，中美制药业的关系进入了一个极其微妙的阶段：台面上是防御与警惕，台面下却是刚需与互补。
美国显露防御姿态：去年通过的《生物安全法案》（BioSecure Act）是一个明确信号，生物数据正在被美国视为与半导体同等重要的战略资产。
资本与产业却在用脚投票：尽管地缘政治的噪音不断，但华尔街投行与跨国药企对中国数据和效率的渴求却在加深。在今年初的摩根大通大会上，虽然公开场合谈论的是科学，但私下里，所有人都绕不开中国。
中国的“杀手锏”，在于拥有全球最顶级的临床生态系统。正如惠理集团（Value Partners Group）合伙人、也是剑桥大学干细胞生物学博士的梁传昕所言，中国可能拥有目前世界上最高效的临床试验环境：
·规模效应：庞大的人口基数带来了极快的受试者招募速度，这是欧美难以比拟的。
·全天候机制：中国生物制药公司几乎是“24/7”运转，极大地压缩了药物从实验室走向市场的时间。
·数据质量的跃升：随着中国临床数据与全球标准接轨，越来越多的美国药企发现，训练高精度AI模型，离不开来自中国的临床数据反馈。
而美国的“护城河”，依然稳固地建立在算法、芯片与原始创新的土壤之上。从英伟达的算力底座，到OpenAI、谷歌DeepMind的基础研究，以及全球最成熟的风险投资体系，美国在0到1的突破能力上仍保持着绝对优势。
面对“我有算力，你有数据”的胶着，中国药企不再选择硬碰硬，而是开启了一种更务实的“出海”模式。
04.新出海逻辑：借船出海，深度绑定
面对AI带来的效率革命，中国药企的策略正在从单纯的“卖产品”转向“卖创新”。数据是最好的证明：2025年，中国药企的“对外授权”（License-out）交易达到创纪录的157笔，总价值高达1357亿美元。
这不再是简单的外包，而是深度的利益捆绑。无论是荣昌生物与艾伯维（AbbVie）的合作，还是信达生物与武田制药的百亿级交易，背后的商业逻辑都异常清晰：中国企业提供经过验证的创新“种子”和高效的临床数据，美国企业提供AI算法优化、全球商业化网络以及监管通行证。
一种新的全球分工正在形成。
05.瓶颈与变局：AI不是万能钥匙
尽管前景宏大，但我们必须保持清醒：AI制药仍面临巨大的科学鸿沟。目前的AI在处理小分子药物时游刃有余，但在面对结构复杂的蛋白质和不稳定的RNA分子时，依然显得捉襟见肘。别忘了，人类基因组中只有约2%的区域被证明与蛋白质编码有关，剩下的98%依然是广袤且未知的“暗物质”。
此外，数据主权、出口管制和各国迥异的定价政策，也都在时刻重塑着产业地图。但不可否认的是，权力的杠杆已经发生倾斜。西方巨头不再垄断创新的解释权，AI让生物学变得更加可预测，这确实给了一批中国初创企业“换道超车”的时间窗口。
06.结语：这不仅是分子的博弈，更是文明的互补
制药业正在从“炼金术时代”迈向“决策时代”。
在这个新时代，AI不再仅仅是一个辅助工具，而是重新组织资本、数据和决策权的底层系统。未来的重磅药物，可能诞生于硅谷的一行代码，验证于上海的一家医院，最终造福于全球的患者。
对于中国药企而言，这既是面对算力与标准压制的挑战，也是利用自身临床效率深度嵌入全球价值链的契机。
这场关于生命与资本的博弈，才刚刚进入中局。而最终的赢家，或许不是某个单一的国家，而是那些能够跨越地缘隔阂、将“种子”与“土壤”完美结合的决策者。
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