徹底改寫！權威報告：AI制藥每年高達1000億美元市場，5大產業鏈將被顛覆！

近日，Bessemer Venture Partners 發布AI+生命科學路線圖，分析今年AI醫藥的發展趨勢。

Bessemer Venture Partners（BVP）是全球歷史最悠久、最負盛名的風險投資機構之一，起源于 1911 年卡內基鋼鐵公司聯合創始人的家族辦公室。

該報告的核心觀點是：AI正在徹底改變制藥和生命科學行業，每年能創造超1000億美元新價值，但目前只有5%的企業真正用起來。

其他觀點包括：

1、AI正在改變價值1500億美元的醫藥外包和生命科學市場；

2、以AI為先的挑戰者正以兩種形式出現——AI集成服務和AI原生SaaS——這兩者都挑戰依賴手工勞動和長期項目經濟的現有CRO、顧問和軟件供應商。

3、真正的競爭優勢將屬 于那些將AI作 為統一能力層，協調發現、開發、制造和商業化工作流程的制藥公司和供應商，而非作為孤立的點工具。

基于上述觀點， Bessemer還給出了一份評估AI生物醫藥公司的框架，為了方便閱讀，智藥局做了翻譯。

希望對讀者理解行業發展有所幫助。

AI+藥物研發：1000億美元市場

過去二十年里，制藥公司把很多原本自己做的核心工作交給了CRO。

比如做臨床試驗、日常運營、給監管部門交申請材料、還有制定藥品的市場推廣方案等。

原因很簡單：如果專業的外包公司能花更少的錢，做得還更好，那藥企就沒必要每個領域都自己養一批頂尖專家。

這種外包的趨勢，現在已經變成了一個超過1500億美元的大市場。

當前市場正迎來關鍵的轉折點，這一變化由兩種重要的結構性力量共同形成。

一方面，全球制藥企業面臨越來越大的專利懸崖，需要縮短新藥的上市時間、降低成本，同時盡可能提升商業回報。

另一方面，AI技術成熟度有了明顯提升，生成式人AI和智能體已經能夠自動處理各類需要專業知識的工作，還能協調復雜的流程。

借助人工智能，每年有望在全球生命科學價值鏈中釋放超過1000億美元的價值。

不止如此，這1000多億美元的價值是全新創造的凈經濟價值，并不是對目前用于外包服務和軟件的1500多億美元資金進行重新分配得來的。

人工智能就像一個智能層面，將新藥研發發現與商業化推廣所帶來的收益整合在一起，實現協同增效。

這些額外的價值主要來自三個方面的支撐：

一是成本的降低，包括減少失敗的項目、臨床和制造支出降低，以及精簡銷售團隊和銷售管理環節；

二是生產力的提升，具體表現為縮短工作周期、提高員工的工作效率，讓相同數量的員工能夠推進更多的項目；

三是新增收入，比如新藥上市更加成功、產品的暢銷周期更長，同時還能獲得更合理的定價和更廣泛的市場覆蓋。

也就是說，人工智能并非僅調整外包預算，而是通過優化研發、臨床、制造與商業化全流程，切實擴大經濟體系。

在發現階段加速目標識別、減少無效研發；臨床中提升試驗成功率、降低成本；制造上優化工藝、減少批次失敗；商業化環節助力搶占市場先機。

藥企若將 AI 作為貫穿全流程的端到端能力，可獲得顯著競爭優勢，僅將其作為單點工具則會在數據化行業競爭中處于劣勢。

AI落地的關鍵障礙：5%問題

然而，目前僅有5%的制藥公司在生成式AI取得了可量化的價值。

這背后是一個結構性問題：制藥企業數十年來建立的傳統基礎設施，形成了大量數據孤島，與人工智能在數據、戰略、人才和運營模式上的需求存在根本性錯位。

以典型的制藥行業為例——

臨床數據被采集到為監管報送而優化的電子數據采集（EDC）系統中，這類系統高度受控，往往難以支持機器學習管線的運行；

制造數據則被困在針對批處理記錄設計的歷史數據庫與MES平臺中；

商業數據散落在客戶關系管理系統（CRM）、處方數據庫以及互不兼容的儀表盤之間；

監管報送文件更是以PDF和Word文檔的形式零散存在；

AI項目常常由各自為政的團隊推動，授權不清，數據科學團隊力量薄弱，治理框架也難以保障價值的真正落地。

這一采用差距，在傳統供應商生態系統中表現得更為突出。

• CRO（合同研究組織）的利潤來源于可計費的人員數量，自動化工作流程直接沖擊其單位經濟效益。

  實施Medidata和EDC 系統的 IT 服務商依靠系統維護收取費用，而人工智能正在削弱這種依賴。

• 以Tredence為代表的數字工程公司，雖然在傳統制藥系統之上構建定制化分析，也嘗試推動產品化，但其核心仍是服務導向。

• 專注于監管策略與市場準入的咨詢公司，以每小時 300 至 500 美元的收費標準，提供 NDA 申報及上市啟動規劃等服務。這些業務正在被相關智能體所威脅。

• Veeva這樣的平臺供應商，依賴按用戶席位授權收費，而減少用戶數量的AI，對其商業模式構成了沖擊。

整體來看，現有的供應商體系并未圍繞人工智能驅動的自動化或基于結果的交付模式進行設計。

問題根源在于結構：供應商的利潤率高度依賴人力投入、實施服務或席位數量，而這些恰恰都是人工智能所直接挑戰的環節。

相比之下，不受傳統系統束縛的新進入者，可以構建以人工智能為核心的服務交付模式，面向那些準備轉型的制藥企業。

人工智能的影響貫穿整個制藥價值鏈，每個環節都面臨著獨特的采用障礙、既有體系下的結構性薄弱點，以及為 AI 優先供應商所預留的巨大價值空間。

五條價值鏈正經歷深刻變革

制藥價值鏈的主要環節正在被人工智能重塑，流程隨之改變，傳統參與者面臨挑戰。

1、藥物發現

傳統上，藥物發現是一個緩慢、以實驗為主的過程。內部研發團隊在CRO的支持下，推進藥物研發，整個過程高度依賴專家經驗與反復的濕實驗驗證。

人工智能正將其從“實驗”轉向“計算引導設計”。

化學與生物學的基礎模型現已支持計算機輔助靶點識別、新分子生成與虛擬篩選，使得僅有最具潛力的候選分子才進入濕實驗階段，從而縮短周期、減少無效化合物的資源浪費。

隨著價值從按工時計費的實驗室工作，向以模型為核心的平臺轉移，傳統發現型CRO因依賴人力利用率和長周期項目，在結構上處于劣勢。而那些將人工智能作為發現服務核心引擎的供應商，將重新定義競爭格局。

2、臨床試驗

CRO負責管理全球臨床試驗活動，覆蓋方案設計、中心篩選、患者招募、數據管理與監管申報等環節。

這是一種運營密集型模式：由臨床研究助理、數據管理員和醫學寫作者組成的大規模團隊，人工協調試驗中心、收集數據并完成申報材料。

人工智能正在自動化那些驅動CRO利潤的勞動密集型工作流：

• 患者識別與招募，從依賴人工中心關系轉向基于電子病歷與理賠數據的算法匹配；

• 方案優化，從專家主導設計轉向基于注冊數據與可行性模擬的數據驅動方式；

• 文檔與監管申報，從人工撰寫轉向基于EDC數據的大模型輔助生成；

• 醫學寫作者的角色，從寫作轉向文件審閱

這一變化直接沖擊了構成傳統CRO盈利支柱的離岸與在岸臨床研究助理、數據管理團隊。

能夠通過AI賦能團隊交付試驗結果的供應商，其單位經濟效益將與依賴人力規模的現有企業形成本質差異。

3、商業化與市場準入

商業化領域長期由咨詢公司、市場調研機構、生命科學領域代理商及外包銷售團隊支撐，負責上市策略、市場細分、信息提煉、活動執行與銷售賦能等工作。

多數項目以人工交付為主，成果形式多為靜態演示文稿、數據表等。人工智能正將商業化從靜態規劃推向動態執行：

• 內容互動，從泛泛的廣告投放轉向由基于合規內容庫訓練的AI智能體驅動的實時個性化醫患互動；

• 商業分析，從手動提取數據與使用Excel，轉向持續性的AI驅動微分群分析與每日更新的次優行動建議；

• 銷售目標定位，從季度靜態計劃演變為動態區域調配，根據實時績效數據動態調整目標、信息與材料。

這一變化削弱了傳統咨詢公司與代理商的中介地位。當企業可以登錄一個系統，直接獲得推薦的醫患優先級、自動生成符合規范的個性化內容時，對長期戰略咨詢服務與手工活動管理的依賴將大幅降低。

能夠借助人工智能實現執行速度的服務商，將戰勝仍在銷售勞動密集型咨詢服務的傳統機構。

4、監管與醫療事務

制藥公司依賴生命科學領域的專業服務商及IT/業務流程外包公司，完成申報準備、生命周期維護、藥物警戒案件處理、信號檢測與醫學寫作等工作。

這些流程以人工為主、文檔密集，運行于分散的安全數據庫、內容管理系統與共享硬盤之上，利潤率依賴于案件處理量與人力投入。

借助人工智能，企業可實現對監管與安全運營中知識工作的自動化：

• 病例分診與MedDRA編碼，從人工、標準操作程序驅動的處理，轉向AI驅動的分類與異常檢測；

• 信號檢測，從在分散的安全數據庫間反復人工核查，轉變為對結構化和非結構化數據源的持續情境感知監測；

• 監管文件編制，從基于Word的人工撰寫，轉向LLM輔助的申報材料與標簽更新生成；

• 醫療事務洞察，從人工文獻綜述，轉向由AI驅動的臨床證據與患者洞察的持續整合。

生命科學領域專用基礎模型的興起也在加速這一轉變。

例如，Anthropic推出的Claude for Life Sciences，已提供連接PubMed、Benchling、BioRender及10x Genomics等平臺工具，并配備智能體能力與專用提示庫，使研究人員能夠高效完成文獻綜述、生物信息分析、方案生成與監管初稿撰寫。

不過，這類平臺尚未構成完整的監管或藥物警戒體系；它們無法處理安全數據庫、MedDRA/WHO-DD、E2B等，因此在現階段更多作為底層支持基礎設施，而非專業廠商的直接替代。

真正的新機會在于在這些模型之上構建應用：勝出的企業將是那些能封裝端到端監管與安全工作流、實現專有數據集成與GxP級可審計性的服務商，而圍繞公開數據與通用數據庫打造的AI應用將迅速商品化。

這一轉變對于依賴案件處理量的業務流程外包商，以及依靠手工專業服務收費的生命科學服務企業而言，構成了生死攸關的挑戰。

我們的判斷是，最終勝出的不會是通用的大模型工具，而是那些深刻理解監管與安全細節、能夠證明可審計性、并能在監管與質量機構面前從容應對的服務商。

5、 制造業務

制藥行業長期依賴咨詢、軟件、工程等各類服務商來優化制造與供應鏈運營。

這些合作伙伴為CDMO與CMO提供提產、減廢、加速技術轉移及優化采購等支持，其盈利模式主要依賴咨詢工時、軟件授權與項目制合作，而流程優化與供應鏈可視等工作仍以人工為主，分散在不同系統中。

人工智能釋放的價值在于將非結構化制造數據轉化為真實的洞察：

• 在生產前預測批次產量影響，加快原材料表征與工藝開發，減少數月實驗迭代；

• 生物工藝優化，從靜態標準操作程序合規轉向實時偏差檢測與持續改進；

• 多基地網絡優化，匯聚不同生產伙伴的數據，識別瓶頸并系統性提升績效。

對于傳統咨詢與軟件供應商而言，人工智能帶來了結構性挑戰。

一旦制藥公司或 CMO 能用上 AI 來實時優化產量、掌握供應鏈數據，他們就沒那么需要傳統咨詢和那些階段性優化項目。

相比之下，那些把 AI 真正融入制造業務、能實打實提升產量、降低成本的供應商，將逐漸取代仍靠人力分析的傳統咨詢公司和軟件商，贏得市場。

兩類AI企業興起

在制藥價值鏈的各個環節中，目前主要呈現出兩類以AI為核心的企業形態。

第一類：AI 集成服務商

這類公司以行業專家為主導，依托自有的專有平臺，服務于臨床試驗設計、監管申報或商業分析等場景。

它們必須既懂行業語言，又能承擔端到端的交付責任，同時也符合企業現有的服務類預算結構。

以臨床運營負責人為例，他們習慣于將某一適應癥或項目整體委托給 CRO 或咨詢公司來管理。如果這類服務商能借助 AI 工具而非傳統方式交付，效果會更佳。

一旦證明其能夠通過流程重塑，減少試驗中心數量或縮短患者招募周期，便容易在客戶內部實現從單一職能向相鄰職能的拓展。（例如從醫療事務延伸到安全，再從安全延伸到監管）。

這類模式的主要挑戰在于市場進入：銷售周期長，且客戶內部已有長期合作的成熟服務商，僅靠技術優勢很難替換掉這些“老朋友”。此外，其擴張仍高度依賴專業人才與交付能力，即便有軟件工具作為杠桿，增長依然需要建立在扎實的運營能力之上。

第二類：AI原生SaaS挑戰者

相比之下，這類 SaaS 企業走的是另一條路。

它們聚焦某一具體、高杠桿的場景，例如患者匹配、試驗可行性評估、標簽更新或為商業團隊提供行動建議等。

其優勢在于可擴展性：產品一旦成型并驗證成功，可以以極低的邊際成本快速推廣到數十家客戶，同時每新增一家客戶的數據，都能反過來優化模型（在隱私與治理框架允許的前提下）。

但這類企業面臨的挑戰是，很難直接切入制藥企業的核心業務流程。

研發副總裁更希望有一個能對結果全面負責的合作伙伴，而不是一堆零散的工具。

因此，SaaS 公司通常借助服務商（如 CRO、專業咨詢公司、系統集成商等）進入市場，由這些已擁有客戶信任的伙伴將軟件打包到整體解決方案中。

這種模式目前發展迅速，因為大多數 CRO 與系統集成商自身缺乏深度 AI 能力，正積極尋找可以嵌入的“AI引擎”。但代價是利潤與話語權需要與伙伴共享，畢竟客戶關系仍掌握在對方手中。

總體而言，兩類模式并無絕對的優劣之分。

AI 集成服務商在建立信任、承擔交付責任、以及在大型藥企內部實現橫向拓展方面更具優勢；

而 AI 原生 SaaS 企業則在可擴展性、利潤率與產品持續迭代上占據上風。

值得注意的趨勢是，兩類企業正逐漸向中間地帶靠攏——服務商越來越強調產品化，而 SaaS 企業也在服務與集成能力上不斷加碼。

—The End—