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      AI制藥的"最優解"仍在路上

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      AI制藥的商業模式之爭,本質上是一場關于“誰說了算”的辯論。

      引言:

      現在軟件最強,不代表笑到最后

      2020年,薛定諤(Schr?dinger)登陸納斯達克,上市首日股價大漲,一時風頭無兩。軟件收入持續增長,毛利率長期穩定在70%—80%,續簽率接近100%。這幾乎是所有SaaS(軟件服務)公司夢寐以求的財務指標。

      然而,市場給它的估值,從來不是按SaaS公司的邏輯在走。


      同期規模更小的英矽智能,2025年收入不到薛定諤的一半,但資本市場給它的關注度也很高。晶泰科技2025年收入同比增長201%,首次實現全年盈利,商業模式迅速得到驗證。

      這三家公司,分別代表了AI制藥三種最典型的商業模式——SaaS、自研管線BD,以及CRO服務。它們在橫向對比中展現出不同的價值天花板;在縱向時間線上,每一種模式都在經歷痛苦的自我改造,試圖向另一種模式靠攏。

      誰離"臨床數據"越近,誰的商業價值就越大。

      模式橫評:

      軟件的天花板,臨床的地平線

      將AI制藥公司按商業模式分類,市場上最活躍的玩家大致可以歸入三個陣營。

      模式一:自研管線BD,代表公司是英矽智能、Recursion、Generate。核心邏輯是利用自有AI平臺研發藥物管線,通過對外授權向藥企收取首付款、里程碑款和銷售分成。這一模式的最大特點是彈性極高,一旦管線進入臨床II期并出現積極數據,交易金額可以瞬間跳升至數億甚至數十億美元。但硬幣的另一面是周期極長、不確定性極大,一款藥物從靶點發現到商業化,可能需要十年以上。

      模式二:AI藥物發現CRO,代表公司是晶泰科技、Recursion。核心邏輯是向藥企提供AI驅動的藥物發現外包服務,按項目或里程碑收費。與自研管線BD不同,CRO模式交付的不是管線權益,而是"候選藥物分子+合成工藝+實驗數據"一整套解決方案。優勢在于收入可驗證、來源相對穩定,但天花板受限于人力和產能,CRO公司很難靠堆人頭突破規模瓶頸。

      模式三:SaaS/Daas(軟件服務/數據服務),代表公司是薛定諤、Isomorphic Labs。核心邏輯是將AI軟件工具授權給藥企研發部門,按訂閱費或按次收費。這是三種模式中現金流最穩定的類型,毛利率高、續簽率高、不依賴管線進展。但市場給它的估值,遠低于擁有臨床管線的公司。

      橫評三者的關鍵指標是收入天花板。SaaS模式的收入天花板取決于藥企研發預算中用于軟件的份額,而這個份額始終是有限的。薛定諤2025年軟件收入增長11%,連續第五年增速放緩,市場早已嗅到了天花板的氣息。反觀自研管線BD,英矽智能與禮來的GLP-1合作,總金額超過27億美元,一個BD交易就相當于薛定諤過去十年軟件收入的總和。

      軟件能算分子,但藥企愿意為軟件付的錢,永遠趕不上它愿意為一款看得見的候選藥物付的錢。

      當然,SaaS模式并非沒有價值,薛定諤在FEP+算法精度上的持續投入構筑了極高的技術壁壘,大客戶續簽率100%證明了其不可替代性。問題在于,當整個行業的參照系在向"管線BD"傾斜時,單純做軟件的公司必須回答一個問題:下一個增長從哪里來?

      縱向觀察:

      每種模式都在痛苦地"變形"

      三種模式并非涇渭分明、靜態存在,隨著發展,三種模式都在向"臨床數據"靠攏。

      SaaS模式下,純工具授權已觸頂,必須尋找管線出口。

      薛定諤1990年代到2015年是它的工具積累期,靠量子化學軟件和學術訂閱費維持增長。2015年FEP+算法成熟后進入平臺化升級階段,軟件毛利率攀升至70%—80%,拜耳、賽諾菲、武田等大客戶紛紛簽約,續簽率趨近100%,這是SaaS模式的黃金期。

      從2021年起,薛定諤做出了一個關鍵決定,宣布進入自研管線領域,目標是MALT1、CDC7、Wee1等靶點。轉型的代價立竿見影,研發支出大幅上升,凈虧損從千萬級別躍升至以億美元計。2023年成為薛定諤至今唯一盈利的年份,但那靠的不是軟件或管線,而是Nimbus項目出售后的股權收益分成,即孵化模式的延遲變現,不是主營業務。

      2025年,SGR-2921(CDC7抑制劑)在I期臨床中出現兩例與藥物相關的患者死亡,項目被緊急終止。這是薛定諤自研管線的首次重大挫折,失敗的原因并非AI模型失準,而是因為CDC7靶點本身是啟動DNA復制的核心激酶,在人體中廣泛存在,治療窗極窄,AI目前根本無法模擬這種涉及多器官聯動的系統性毒性。

      這次失敗印證了一個結論:AI可以預測活性,但無法預測靶點本身的生物學風險。

      SaaS業務的內部結構也在發生變化,云端托管服務收入2025年Q1同比增長52%,是增長最快的子業務,但云端化意味著薛定諤需要承擔更大的云計算和集群算力成本,導致整體軟件毛利率從80%降至74%。這是典型的SaaS轉型陣痛期,收入在增長,但利潤在流失。


      晶泰科技的發展軌跡則展現了CRO模式從"按項目計費"到"戰略框架+里程碑",壁壘從人力轉向數據。2015年至2020年是它的專項服務階段,主要靠晶型預測和計算化學服務費生存,商業模式本質上是"用算法替代人工"的高級外包。2020年與輝瑞合作,在六周內精確預測出Paxlovid室溫下最穩定的晶型(傳統方法需半年以上),這是晶泰的"成名之戰"。它用一次實打實的成果證明,AI+濕實驗的閉環可以在最短時間內解決藥企最迫切的問題。

      這場成名之戰之后,晶泰的商業模式迅速升級,從單項目服務轉向年度框架協議+里程碑,合作對象從國內藥企擴展至輝瑞、禮來、默克等全球MNC,合作金額從百萬級躍升至億級。2025年,晶泰與DoveTree達成總包60億美元的藥物發現合作,覆蓋腫瘤及自免多靶點小分子及抗體端到端發現,首付款約5,100萬美元當場兌現。這一金額刷新了國內AI制藥BD的紀錄,標志著CRO模式已經觸碰到自己的天花板,不是"按人頭計費",而是"平臺價值+里程碑分成"。

      更值得關注的是晶泰在數據壁壘上的積累。數千臺自動化機器人每月產生超過20萬條反應過程數據,這些數據不僅包含成功的案例,還包含大量失敗的反應,而負樣本數據恰恰是AlphaFold等純軟件算法公司最缺乏的。這種"數據閉環"使晶泰的AI模型能夠不斷自我優化,形成純算法公司無法復制的物理壁壘。


      英矽智能的縱向演變可以劃分為三個截然不同的階段,從"融資敘事"轉向"臨床數據換BD大單"。2014年至2020年是"生成式AI先驅"階段,靠GAN(生成對抗網絡)論文和21天設計分子的速度優勢積累技術聲譽,但沒有實質性管線收入,這是典型的"平臺敘事"時代。2020年至2022年是"平臺+管線雙線開拓"階段,端到端AI平臺Pharma.AI上線,ISM001-055進入臨床,但這期間真正的商業化收入來自軟件服務(與復星醫藥、賽諾菲的合作),管線BD尚未形成規模。

      2023年ISM3091以8,000萬美元首付款授權給Exelixis,總包接近10億美元,這是AI制藥領迄今首付款最高的單管線BD交易之一。

      此后ISM001-055 IIa期積極數據公布,ISM5043授權Menarini,2026年與禮來的GLP-1合作總金額超過27億美元,英矽的收入結構中管線BD占比穩定在90%以上,"自研管線BD"被徹底確立為核心商業模式。

      英矽的演變路徑揭示了平臺敘事可以融資,但只有臨床數據才能換來真金白銀。

      行業整體的合作模式也在發生結構性變化。藥企與AIDD公司的合作正從早期的算法/數據交換模式,轉向管線收購模式。

      早期MNC主要看重算法能力,采取類似CRO的管線研發外包形式,按活性測試或分子設計等資料數據作為里程碑交付。

      而當前市場因為害怕AI制藥服務的高度不確定性,轉向以收購更具確定性的自研管線為主要趨勢。

      近年大額BD交易(3—5億美元以上)通常發生在藥物已有I期甚至II期部分數據之后,MNC不會為純臨床前項目支付高價。


      融合才是真正的主旋律

      通過橫向對比我們可以看出三種模式的天花板差異,縱向演變展示了各自的改造路徑。把這兩個維度疊加在一起,我們可以看出其實三種模式正在加速融合,單一模式的公司正在消失。

      薛定諤正在尋找自研分子的BD機會;晶泰在推進XtalFold平臺向強生、UCB等MNC授權,同時通過孵化生態建立自己的管線組合;英矽在保留軟件服務線(約占收入10%)的同時,探索非醫藥AI技術應用(約占收入2%);Recursion收購Exscientia補齊分子化學設計短板,"全棧AI制藥"格局已成。

      單一模式的天花板都太低,必須在橫向擴展中尋找新增量。SaaS模式增長趨緩,CRO模式受制于產能,BD管線模式周期太長。最好的辦法是把三種能力疊加在一起,讓它們互相補位。軟件能力提供算法精度,CRO能力提供濕實驗閉環,管線BD能力提供天花板更高的商業化出口。


      對數據壁壘的競爭則進一步加速了這個融合趨勢無論哪種模式,數據質量和數據類型才是決定性因素。晶泰有濕實驗負樣本數據、Recursion有數億張表型組學細胞圖像、Tempus積累了全美4,500家醫院真實世界臨床數據,都構筑了純算法公司無法逾越的壁壘。沒有濕實驗閉環的純軟件公司,正在被排斥在最高價值的競爭之外。


      最優解不在模式里,

      在模式的組合里

      回到文章開頭的問題,誰是AI制藥的最優解?

      從橫向看,軟件服務的天花板是明確的。藥企愿意為軟件付的錢有限,而愿意為一支有潛力的候選藥物付的錢,理論上沒有上限。因此,擁有AI平臺和自研管線,再通過BD向MNC變現,應是當下天花板最高的商業模式。

      從縱向看,沒有一家公司是靠單一模式走到今天的。薛定諤從純SaaS走向雙輪驅動,晶泰從CRO走向平臺授權+孵化生態,英矽從平臺敘事走向管線BD為主。每一家都在主動改造自己的模式,向臨床數據靠攏。

      最優解不是一個模式,而是多種能力的組合。

      未來的AI制藥公司,可能很難用"軟件公司""CRO公司"或"Biotech"來簡單定義。它可能同時是三者。而在這個融合的過程中,唯一不變的衡量標準只有一條:誰能更快、更高概率地把一個有價值的分子推進到有臨床數據的階段,誰就擁有最高的商業價值。

      這個標準,從未改變。

      責任編輯 | 汪鵬

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