羊城晚报记者 陈泽云

2026年开年，AI制药正以前所未有的速度冲击传统研发的“双十定律”——一款新药研发需要10年时间、耗费10亿美元。这一困扰制药行业的魔咒，正被人工智能技术加速瓦解。

在近日举办的2026年摩根大通医疗健康大会上，科技巨头英伟达与制药龙头礼来宣布共同投资10亿美元建立联合AI实验室。这一“王炸组合”直接将AI制药推向了新的竞争维度。

当跨国药企用数十亿美元的真金白银下注，AI设计的分子正以前所未有的速度穿过研发管线。一个核心问题摆在面前：“十年十亿”的行业魔咒，是否真的到了被打破的历史性时刻？在这场重塑研发规则的新牌局中，手握创新技术的中国企业，能否坐上牌桌，迎来重新定义行业速度与边界的独特机遇？

全球巨头为何“豪赌”AI？

科技行业市值之王英伟达牵手医药行业市值之王，成了近期备受瞩目的热点事件。双方将在未来5年内共同投资10亿美元，在旧金山湾区建立一个新的联合AI实验室，以加速AI药物研发进程。

近一年来，礼来对于AI的投入堪称“疯狂”。此次投资正是与英伟达合作的进一步深化，早在去年10月，礼来就宣布使用超1000颗英伟达Grace Blackwell芯片构建“AI工厂”，打造全球最强大的AI计算机之一。仅去年一年，礼来就进行了10次对外的AI制药合作。

这并非礼来一家制药企业的豪赌。去年，赛诺菲相继与Earendil Labs达成两笔总额超40亿美元的合作；诺和诺德、艾伯维、默克等跨国巨头纷纷加码。而在中国，恒瑞医药将AI提升至战略层面，复星医药发布了行业首个决策智能体平台PharmAID，以整合全球多个临床资讯与管线数据库。

药企为何如此急切？礼来董事长大卫·里克斯揭示了这场竞赛的本质：“将我们海量的数据和科学知识与英伟达的计算能力和模型构建专长相结合，有望彻底革新我们所知的药物研发模式。”

数据正在证明魔咒可以被打破。根据波士顿咨询公司的最新报告，AI生成的药物分子在I期临床试验中成功率高达80%-90%，远超传统的50%。其预测，总体新药研发成功率将从目前的5%-10%提高到9%-18%。

这意味着，传统需要“十年十亿”投入才能完成的新药研发，在AI赋能下不仅时间可能大幅缩短，成功率也显著提升。

在近日广州举办的一场AI药物产业对接会上，晶泰科技首席科学家张佩宇在分享中就指出：AI与机器人的核心价值在于提升效率与成功率，若将药物上市时间缩短2到3年，那么可以增加知识产权价值30%-50%；若将上市时间缩短4到5年，则有望增加知识产权价值70%-80%。

中国企业如何坐上牌桌？

当英伟达、礼来等巨头以10亿美元为单位重置牌局筹码，一个更尖锐的问题随之而来：手握创新技术的中国玩家拿什么跟注？又凭什么赢？

“当前，全球药物发现合作交易市场规模与AI渗透率持续增长，其中，AI药物发现合作在交易金额方面相较传统药物发现合作已然望其项背。”张佩宇表示。

记者注意到，在这些重磅的AI 药物发现合作交易中，不乏中国AI制药企业的身影。在跨国巨头眼中，中国企业早已不再只是技术追随者，而是能够提供差异化解决方案的关键合作伙伴。

其中，2025年11月，礼来在短短一周内先后与晶泰科技、英矽智能达成合作，交易总额超过4.4亿美元。

“我们已跟礼来、辉瑞等17家全球排名前二十的跨国药企展开深入合作。”张佩宇认为，晶泰科技能够获得跨国巨头“青睐”，其核心的竞争优势在于搭建了机器人自动化实验平台，解决AI落地的数据瓶颈，在此基础上开发自研的垂直领域预测模型，解决研发的核心效率与成功率问题，并最终通过AI智能体整合所有能力，实现研发范式的根本性变革。

“AI制药已经从概念走向了落地。”在上述产业对接会上，张佩宇接受羊城晚报记者进一步采访时表示，过去AI在药物研发领域常被认为是“炫技”，但现在，AI已走向围绕具体研发方向的实质落地。落地的关键在于获得行业专业数据和专业平台。

在中国，这种落地首先体现在研发效率的指数级提升。其中，英矽智能的AI平台将候选药物从靶点发现推进到临床前候选化合物的平均时间压缩至12-18个月，仅为传统的四分之一到三分之一。这意味着，原本需要四年半的早期研发，现在可能只需要一年多时间。

创新管线的快速涌现是另一大证明。英矽智能核心自研产品ISM001-055，用于治疗特发性肺纤维化适应证已进入II期临床。剂泰科技自研人工智能驱动小分子制剂优化平台AiTEM候选药物MTS-004，已顺利达到III期临床研究主要终点，成为目前国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药。

模式的创新还带来了弯道超车的机会，继全球首款弥漫性胃癌靶向药SIGX1094进入临床I期后，晶泰科技与希格生科合作的第二条创新药管线开启临床申报。

“通过拥抱‘AI+类器官’这一全新研发范式，我们可以在赛道上面取得换道超车的机会。”希格生科研发副总裁卓鉥表示，中国AI制药企业不仅在效率上实现了突破，更在解决生物学复杂性问题上展现出了独特优势。

当前，中国AI制药生态正在形成，截至2025年7月，国内AI制药企业数量达108家，形成北京、长三角及大湾区三大产业集聚区。其中，作为中国AI制药的先锋，晶泰科技、英矽智能、深度智耀与剂泰科技被称为“AI制药四小龙”，共同构成了中国AI制药的多元生态。

从惊人的研发效率到独特的“AI+类器官”模式，再到初具规模的产业生态，中国AI制药企业已不是简单的“跟注者”。

中国企业能否定义新规则？

在全球AI制药的新牌局中，中国企业不仅坐上了牌桌，更在尝试定义新的游戏规则。

张佩宇明确表示：“未来肯定是平台化研发占主流。”这一趋势判断正在被中国企业的实践所验证。平台化模式的核心优势在于持续输出创新成果的能力，而这正是打破“十年十亿”魔咒的关键。

商业模式的验证与成熟是中国企业坐上牌桌的另一基础。英矽智能2022年至2024年营收从3010万美元增长至8580万美元；晶泰科技2025年上半年实现营收5.17亿元，同比增长超过400%，首次实现半年盈利。这些财务数据证明，AI制药的商业价值正在被市场认可。

然而，真正的魔咒打破不仅需要效率的提升，更需要临床验证的最终成功。不可否认的是，尽管当前AI算法正在加速被应用于药物研发，但迄今为止，还没有一款真正由AI设计的药物获批上市。

生物学的根本复杂性是首要挑战。中山大学中山眼科中心药学部主任王延东指出：“许多疾病的发病机制我们还没有完全搞清楚。针对某个靶点的药物，在动物身上有效，在人身上可能无效，因为该靶点可能并非疾病的主要机制，这也提示我们加强基础研究的重要性。”

尽管面临挑战，但AI正在改变研发的底层逻辑。张佩宇提出了关键洞察：“在失败反应的预测中，人类的准确率可能只有30%-40%，但对于AI来说可以达到80%甚至90%。”

对于AI的未来角色，张佩宇描绘了清晰的演进路线：“从工具辅助到副驾驶模式，再到AI智能体主力执行，最终实现自主科研。当AI成为研发的‘超级智能伙伴’，药物研发的模式将被彻底改变。”

王延东从需求端强调了临床导向的重要性：“AI平台让我们在候选分子筛选、安全性评估等临床前阶段大大加快了进度，但最终必须回归临床价值。”

当前，AI制药的未来图景已徐徐展开。“未来实验室的主角正在改变。通过AI智能体整合大语言模型的意图理解、垂直领域预测模型和机器人自动化，科学家仅需用自然语言下达目标命令，AI便能自主设计实验、调度机器人执行、分析数据并迭代优化。研发正从‘人力密集型’转向‘机器人密集型’。”张佩宇展望道。

在技术快速迭代、资本持续涌入的当下，那些能够将AI能力与临床需求深度结合、构建可持续平台化模式的企业，最有可能在这场变革中引领未来，实现真正的弯道超车。对于中国企业而言，坐上牌桌只是第一步。真正的胜利在于能否利用AI这把钥匙，率先打开那些曾经“不可成药”的疾病枷锁，为患者带来实实在在的希望。

“十年十亿”魔咒告破？全球巨头齐齐下注 中国企业坐上AI制药牌桌

来源：羊城晚报 2026年01月22日 版次：A08栏目：行业观察作者：陈泽云

羊城晚报记者 陈泽云

2026年开年，AI制药正以前所未有的速度冲击传统研发的“双十定律”——一款新药研发需要10年时间、耗费10亿美元。这一困扰制药行业的魔咒，正被人工智能技术加速瓦解。

在近日举办的2026年摩根大通医疗健康大会上，科技巨头英伟达与制药龙头礼来宣布共同投资10亿美元建立联合AI实验室。这一“王炸组合”直接将AI制药推向了新的竞争维度。

当跨国药企用数十亿美元的真金白银下注，AI设计的分子正以前所未有的速度穿过研发管线。一个核心问题摆在面前：“十年十亿”的行业魔咒，是否真的到了被打破的历史性时刻？在这场重塑研发规则的新牌局中，手握创新技术的中国企业，能否坐上牌桌，迎来重新定义行业速度与边界的独特机遇？

全球巨头为何“豪赌”AI？

科技行业市值之王英伟达牵手医药行业市值之王，成了近期备受瞩目的热点事件。双方将在未来5年内共同投资10亿美元，在旧金山湾区建立一个新的联合AI实验室，以加速AI药物研发进程。

近一年来，礼来对于AI的投入堪称“疯狂”。此次投资正是与英伟达合作的进一步深化，早在去年10月，礼来就宣布使用超1000颗英伟达Grace Blackwell芯片构建“AI工厂”，打造全球最强大的AI计算机之一。仅去年一年，礼来就进行了10次对外的AI制药合作。

这并非礼来一家制药企业的豪赌。去年，赛诺菲相继与Earendil Labs达成两笔总额超40亿美元的合作；诺和诺德、艾伯维、默克等跨国巨头纷纷加码。而在中国，恒瑞医药将AI提升至战略层面，复星医药发布了行业首个决策智能体平台PharmAID，以整合全球多个临床资讯与管线数据库。

药企为何如此急切？礼来董事长大卫·里克斯揭示了这场竞赛的本质：“将我们海量的数据和科学知识与英伟达的计算能力和模型构建专长相结合，有望彻底革新我们所知的药物研发模式。”

数据正在证明魔咒可以被打破。根据波士顿咨询公司的最新报告，AI生成的药物分子在I期临床试验中成功率高达80%-90%，远超传统的50%。其预测，总体新药研发成功率将从目前的5%-10%提高到9%-18%。

这意味着，传统需要“十年十亿”投入才能完成的新药研发，在AI赋能下不仅时间可能大幅缩短，成功率也显著提升。

在近日广州举办的一场AI药物产业对接会上，晶泰科技首席科学家张佩宇在分享中就指出：AI与机器人的核心价值在于提升效率与成功率，若将药物上市时间缩短2到3年，那么可以增加知识产权价值30%-50%；若将上市时间缩短4到5年，则有望增加知识产权价值70%-80%。

中国企业如何坐上牌桌？

当英伟达、礼来等巨头以10亿美元为单位重置牌局筹码，一个更尖锐的问题随之而来：手握创新技术的中国玩家拿什么跟注？又凭什么赢？

“当前，全球药物发现合作交易市场规模与AI渗透率持续增长，其中，AI药物发现合作在交易金额方面相较传统药物发现合作已然望其项背。”张佩宇表示。

记者注意到，在这些重磅的AI 药物发现合作交易中，不乏中国AI制药企业的身影。在跨国巨头眼中，中国企业早已不再只是技术追随者，而是能够提供差异化解决方案的关键合作伙伴。

其中，2025年11月，礼来在短短一周内先后与晶泰科技、英矽智能达成合作，交易总额超过4.4亿美元。

“我们已跟礼来、辉瑞等17家全球排名前二十的跨国药企展开深入合作。”张佩宇认为，晶泰科技能够获得跨国巨头“青睐”，其核心的竞争优势在于搭建了机器人自动化实验平台，解决AI落地的数据瓶颈，在此基础上开发自研的垂直领域预测模型，解决研发的核心效率与成功率问题，并最终通过AI智能体整合所有能力，实现研发范式的根本性变革。

“AI制药已经从概念走向了落地。”在上述产业对接会上，张佩宇接受羊城晚报记者进一步采访时表示，过去AI在药物研发领域常被认为是“炫技”，但现在，AI已走向围绕具体研发方向的实质落地。落地的关键在于获得行业专业数据和专业平台。

在中国，这种落地首先体现在研发效率的指数级提升。其中，英矽智能的AI平台将候选药物从靶点发现推进到临床前候选化合物的平均时间压缩至12-18个月，仅为传统的四分之一到三分之一。这意味着，原本需要四年半的早期研发，现在可能只需要一年多时间。

创新管线的快速涌现是另一大证明。英矽智能核心自研产品ISM001-055，用于治疗特发性肺纤维化适应证已进入II期临床。剂泰科技自研人工智能驱动小分子制剂优化平台AiTEM候选药物MTS-004，已顺利达到III期临床研究主要终点，成为目前国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药。

模式的创新还带来了弯道超车的机会，继全球首款弥漫性胃癌靶向药SIGX1094进入临床I期后，晶泰科技与希格生科合作的第二条创新药管线开启临床申报。

“通过拥抱‘AI+类器官’这一全新研发范式，我们可以在赛道上面取得换道超车的机会。”希格生科研发副总裁卓鉥表示，中国AI制药企业不仅在效率上实现了突破，更在解决生物学复杂性问题上展现出了独特优势。

当前，中国AI制药生态正在形成，截至2025年7月，国内AI制药企业数量达108家，形成北京、长三角及大湾区三大产业集聚区。其中，作为中国AI制药的先锋，晶泰科技、英矽智能、深度智耀与剂泰科技被称为“AI制药四小龙”，共同构成了中国AI制药的多元生态。

从惊人的研发效率到独特的“AI+类器官”模式，再到初具规模的产业生态，中国AI制药企业已不是简单的“跟注者”。

中国企业能否定义新规则？

在全球AI制药的新牌局中，中国企业不仅坐上了牌桌，更在尝试定义新的游戏规则。

张佩宇明确表示：“未来肯定是平台化研发占主流。”这一趋势判断正在被中国企业的实践所验证。平台化模式的核心优势在于持续输出创新成果的能力，而这正是打破“十年十亿”魔咒的关键。

商业模式的验证与成熟是中国企业坐上牌桌的另一基础。英矽智能2022年至2024年营收从3010万美元增长至8580万美元；晶泰科技2025年上半年实现营收5.17亿元，同比增长超过400%，首次实现半年盈利。这些财务数据证明，AI制药的商业价值正在被市场认可。

然而，真正的魔咒打破不仅需要效率的提升，更需要临床验证的最终成功。不可否认的是，尽管当前AI算法正在加速被应用于药物研发，但迄今为止，还没有一款真正由AI设计的药物获批上市。

生物学的根本复杂性是首要挑战。中山大学中山眼科中心药学部主任王延东指出：“许多疾病的发病机制我们还没有完全搞清楚。针对某个靶点的药物，在动物身上有效，在人身上可能无效，因为该靶点可能并非疾病的主要机制，这也提示我们加强基础研究的重要性。”

尽管面临挑战，但AI正在改变研发的底层逻辑。张佩宇提出了关键洞察：“在失败反应的预测中，人类的准确率可能只有30%-40%，但对于AI来说可以达到80%甚至90%。”

对于AI的未来角色，张佩宇描绘了清晰的演进路线：“从工具辅助到副驾驶模式，再到AI智能体主力执行，最终实现自主科研。当AI成为研发的‘超级智能伙伴’，药物研发的模式将被彻底改变。”

王延东从需求端强调了临床导向的重要性：“AI平台让我们在候选分子筛选、安全性评估等临床前阶段大大加快了进度，但最终必须回归临床价值。”

当前，AI制药的未来图景已徐徐展开。“未来实验室的主角正在改变。通过AI智能体整合大语言模型的意图理解、垂直领域预测模型和机器人自动化，科学家仅需用自然语言下达目标命令，AI便能自主设计实验、调度机器人执行、分析数据并迭代优化。研发正从‘人力密集型’转向‘机器人密集型’。”张佩宇展望道。

在技术快速迭代、资本持续涌入的当下，那些能够将AI能力与临床需求深度结合、构建可持续平台化模式的企业，最有可能在这场变革中引领未来，实现真正的弯道超车。对于中国企业而言，坐上牌桌只是第一步。真正的胜利在于能否利用AI这把钥匙，率先打开那些曾经“不可成药”的疾病枷锁，为患者带来实实在在的希望。