行业趋势与范式转变 - AI制药行业正经历从海量筛选经验至上转向理性设计从头创造的研发范式变革 [2] - 生成式AI技术让新药研发从大海捞针转变为精准设计模式 [3] - 2025年3月至8月期间中国AI制药公司完成总金额数十亿美金的BD交易 [1] 技术突破与能力提升 - AlphaFold 2在两年间预测超过2亿个蛋白质结构而此前60年人类仅学习20万个蛋白质结构 [5] - Diffusion模型引入生物学使全新蛋白质设计成功率获得数量级飞跃 [5] - AlphaFold 3实现全原子级建模能处理蛋白质核酸和小分子间复杂相互作用 [5] - Chai-2模型针对特定靶点生成候选抗体命中率显著高于传统方法在几十条序列中就可能出现hits而传统方法需百万级到亿级筛选 [7] 研发效率与成本变革 - 传统抗体药物研发需3年时间500万美元而AI模型可在几小时内完成并在两周内通过湿实验验证 [7] - AI大幅缩短临床前药物研发周期对肿瘤自免代谢等领域适应症产生利好 [8] - 自动化高通量实验在AI时代不仅能提供实验结果还能高效产生结构化可迭代数据服务于模型训练 [12] 市场竞争格局 - AI制药领域参与者呈现三种形态：科技巨头基础生物大模型创业团队传统药企AI化转型 [10] - 评估核心竞争力的关键是对模型的理解修改及演进能力需要接近99分表现而非80分 [11] - 未来所有新药研发公司都会使用AI只是依赖程度不同AI制药公司最终需交付药物分子才能获得更高价值 [12] 商业价值与产业影响 - AI制药公司通过改写大分子药物研发范式提高研发成功率元思生肽华深智药等成立仅四五年便获得跨国药企BD认可 [1] - AI有望重新激活难成药靶点研发从有什么筛什么转变为要什么造什么 [8] - 具有AI能力的biotech将成为跨国药企的分子设计中心算力中心通过管线BD授权合作研发等模式共分蛋糕 [8] - 峰瑞资本通过投资晶泰科技获得现金回报倍数DPI达几十倍 [2]