美妝“金飯碗” 正在被AI蒸餾

文丨張從容

編輯丨董金鵬

【億邦原創(chuàng)】在美妝行業(yè)，人們對(duì)AI的興奮與焦慮，正在向上游研發(fā)環(huán)節(jié)傳導(dǎo)。

張鳳（化名）博士畢業(yè)，在一家美妝原料公司做研發(fā)。過(guò)去，這樣的崗位需要積累幾年經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)歷從研發(fā)到產(chǎn)品上市。她所從事的多肽序列設(shè)計(jì)與優(yōu)化，依賴合成與實(shí)驗(yàn)篩選，每次耗時(shí)數(shù)月甚至數(shù)年。

然而現(xiàn)在，AI正在大幅提升美妝研發(fā)的速度，許多頗為驚人。張鳳曾設(shè)計(jì)了一套多肽序列，一邊做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，一邊用AI預(yù)測(cè)。結(jié)果，實(shí)驗(yàn)與預(yù)測(cè)一致，真的失敗了。

你可能并不知道，AI幫珀萊雅完成環(huán)肽163的分子構(gòu)象和靶點(diǎn)篩選，將應(yīng)用至紅寶石系列產(chǎn)品；AI幫環(huán)亞集團(tuán)篩選稀有人參皂苷CMx，應(yīng)用至美膚寶反重力面霜2.0；知美集團(tuán)則用AI鎖定A醇的溫和替代成分補(bǔ)骨脂酚，應(yīng)用至AB LAB的明星單品“女巫眼霜”。

與此同時(shí)，一批AI for Science公司正在成為資本關(guān)注的重點(diǎn)。2026年3月，天鶩科技完成超2億元A+輪融資；MetaNovas連續(xù)完成A+、A++兩輪融資。

如果說(shuō)淘汰客服、設(shè)計(jì)和營(yíng)銷(xiāo)等是美妝行業(yè)掀起的集體“瘦身”，那么AI“入侵”門(mén)檻更高的科研環(huán)節(jié)，無(wú)疑是行業(yè)大洗牌的前兆。它會(huì)帶來(lái)哪些機(jī)會(huì)？又會(huì)搶走誰(shuí)的飯碗？

研發(fā)崗位正在被蒸餾，開(kāi)發(fā)周期縮短約一半

社交媒體上，有一類視頻很火，研究生博士生對(duì)著實(shí)驗(yàn)臺(tái)磕頭，祈求實(shí)驗(yàn)得到理想結(jié)果。“真的就是拜大神，運(yùn)氣好就能做出來(lái)一條非常不錯(cuò)的（序列），”美尚潔生物CEO趙鏵說(shuō)，“然后好，就這樣！不要?jiǎng)樱“研蛄杏浵聛?lái)，拿這個(gè)去做。”

在他看來(lái)，這種行為的背后，是傳統(tǒng)研發(fā)模式的不確定性——靠“碰運(yùn)氣”得到一組優(yōu)質(zhì)序列，一旦成功就立刻鎖定條件、固定參數(shù)，基于該結(jié)果推進(jìn)后續(xù)研究。

而原因在于，人類不知道好結(jié)果是怎么來(lái)的，所以升級(jí)迭代時(shí)，不知道往哪兒改。同樣，搞清楚為什么錯(cuò)也很難，所以返工時(shí)要回到設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，花費(fèi)大量時(shí)間探索下一步如何調(diào)整。

AI則偏向理性設(shè)計(jì)，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)指引下，總結(jié)人類看不到的規(guī)律，并有方向地搜索最優(yōu)解。隨著數(shù)據(jù)的累積、人類這個(gè)“考官”不斷為其“批改”，AI的準(zhǔn)確率會(huì)越來(lái)越高。

趙鏵曾在愛(ài)茉莉太平洋集團(tuán)擔(dān)任電商銷(xiāo)售總監(jiān)，操盤(pán)國(guó)內(nèi)10億規(guī)模業(yè)務(wù)，2018年成立美尚潔生物，目前在江蘇省生物科技協(xié)會(huì)擔(dān)任常務(wù)理事。美尚潔生物是一家重組膠原蛋白原料工廠，從巨子生物、錦波生物等行業(yè)龍頭的夾縫中殺出來(lái)，靠的正是AI。

以過(guò)往累積的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，美尚潔生物與AI服務(wù)商合作，搭建了AI重組蛋白定向設(shè)計(jì)與深度研發(fā)平臺(tái)，并通過(guò)濕實(shí)驗(yàn)不斷驗(yàn)證AI的預(yù)測(cè)結(jié)果，用真實(shí)反饋持續(xù)優(yōu)化模型。為了高效對(duì)接AI服務(wù)商，趙鏵本人正在悉尼科技大學(xué)攻讀AI科技碩士學(xué)位。

2025年10月，美尚潔生物對(duì)外宣稱，完成數(shù)千萬(wàn)人民幣A+輪融資。此后不久，天鶩科技、MetaNovas等也相繼獲得資本青睞。

MetaNovas，成立于2021年，美妝原料研發(fā)企業(yè)，可根據(jù)預(yù)設(shè)需求，用AI設(shè)計(jì)出兼顧功效和落地要求的分子。2025年11月，MetaNovas自主研發(fā)的AI設(shè)計(jì)多肽原料“寡肽293”，完成醫(yī)療器械主文檔備案。

除文獻(xiàn)和專利，以及與科研機(jī)構(gòu)合作的數(shù)據(jù)，MetaNovas的AI研發(fā)還用到公司內(nèi)部數(shù)據(jù)。AI團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)分子，交給生物團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證，并反饋數(shù)據(jù)結(jié)果，將正面和負(fù)面樣本均投喂給AI，讓AI再學(xué)習(xí)生產(chǎn)。生物團(tuán)隊(duì)用知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)或篩選成分，再做功效驗(yàn)證。

MetaNovas招了一批生物信息學(xué)背景的人，主要處理輸入的數(shù)據(jù)和現(xiàn)有知識(shí)，得出可指導(dǎo)研發(fā)的結(jié)論。數(shù)據(jù)來(lái)源可自產(chǎn)自銷(xiāo)，AI有自主思考和判斷能力。CEO王梅杰稱，這種工作的價(jià)值，在內(nèi)部已被AI蒸餾。

天鶩科技，成立于2021年，以自研蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)大模型起家。大模型的工作邏輯是：在海量數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練，讓模型學(xué)會(huì)蛋白質(zhì)的“底層規(guī)則”，再結(jié)合少量濕實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。這樣一來(lái)，模型能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)哪些突變點(diǎn)位能提升哪些特定功能，比如耐堿性或熱穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)高效的蛋白質(zhì)定向進(jìn)化。

實(shí)際上，有研發(fā)人員用ChatGPT預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)有時(shí)準(zhǔn)確，有時(shí)明顯錯(cuò)誤。但把積累的實(shí)驗(yàn)結(jié)果喂給AI，再做預(yù)測(cè)，結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確。他們希望人類找到幾十個(gè)候選序列后，先用AI篩出來(lái)幾個(gè)最有可能成功的，再拿去做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，降低試錯(cuò)成本。

與此同時(shí)，有研發(fā)人員明顯感知到，市場(chǎng)對(duì)成分迭代速度的要求也越來(lái)越快。知情者告訴億邦動(dòng)力，在AI輔助下，某護(hù)膚品牌即將落地的新一代成分，研發(fā)周期較以前縮短約一半。

歐萊雅資生堂悄悄入局，國(guó)貨品牌AI似無(wú)戰(zhàn)事

王梅杰曾在英偉達(dá)工作，下班后開(kāi)車(chē)去海邊吹風(fēng)，最開(kāi)始覺(jué)得愜意，后來(lái)隱隱感覺(jué)有點(diǎn)浪費(fèi)人生。“我可能更加喜歡一種比較緊張的生活和工作節(jié)奏吧。”

2021年，王梅杰回國(guó)創(chuàng)辦MetaNovas。2023年，MetaNovas斬獲歐萊雅Big Bang美妝科技創(chuàng)造營(yíng)冠軍，才開(kāi)始接觸美妝客戶。如今，公司的美妝客戶占比過(guò)半。

MetaNovas設(shè)計(jì)出的原料，已經(jīng)添加進(jìn)部分品牌的產(chǎn)品。王梅杰稱，包括美妝在內(nèi)的快消品客戶，對(duì)原料的主要訴求在于差異化、獨(dú)家和安全，頭部公司尤甚。服務(wù)大客戶的經(jīng)驗(yàn)，讓MetaNovas的AI生意逐步成熟。2025年，MetaNovas成立工廠，從賣(mài)研發(fā)向賣(mài)研發(fā)+原料過(guò)渡。

品牌接入AI，最直接的落點(diǎn)之一是在“成分篩選”環(huán)節(jié)。過(guò)去，這項(xiàng)工作主要外包給CRO（合同研究組織）——品牌提出需求，CRO負(fù)責(zé)篩選、測(cè)試候選分子，按工時(shí)或按分子數(shù)量收費(fèi)。

比如拜爾斯道夫旗下的提安明多630，從5萬(wàn)多個(gè)分子中層層篩選，最終開(kāi)發(fā)成本高達(dá)千萬(wàn)級(jí)；同屬美白賽道的377，其成本也達(dá)到了千萬(wàn)量級(jí)。

CRO的篩選邏輯是“廣撒網(wǎng)”：把所有可能相關(guān)的分子都合成出來(lái)、測(cè)一遍。這種模式雖然有效，但成本高昂、周期漫長(zhǎng)。AI介入后，邏輯變成了“精準(zhǔn)捕撈”——在交給CRO之前，品牌先用AI模型做一輪虛擬篩選。

據(jù)第十四章創(chuàng)始人梅鶴祥介紹，可以先讓AI用Lipinski規(guī)則和ADMET規(guī)則，篩選出符合要求的分子，再交給CRO研究。他現(xiàn)場(chǎng)演示了該AI模型對(duì)多個(gè)熱門(mén)原料的檢測(cè)結(jié)果。梅鶴祥稱，這樣能降低化妝品企業(yè)的CRO研發(fā)預(yù)算。

據(jù)了解，因天花板太低，有AI for Science的服務(wù)商正有意減少CRO業(yè)務(wù)，逐步轉(zhuǎn)型為按銷(xiāo)售分傭。同時(shí)，部分CRO機(jī)構(gòu)也在與AI接軌。

歐易生物，一家CRO機(jī)構(gòu)，過(guò)去主要服務(wù)醫(yī)藥行業(yè)，約兩年前涉足化妝品領(lǐng)域，目前已與資生堂、歐萊雅、雅詩(shī)蘭黛等品牌合作。其研發(fā)與美麗健康創(chuàng)新中心負(fù)責(zé)人彭章曉，過(guò)去主要研究中醫(yī)藥領(lǐng)域。他曾參加華師大“美麗健康CTO”班，意外發(fā)現(xiàn)眾多化妝品企業(yè)也在做組學(xué)研究，便帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)向該方向拓展。

歐易生物主要用AI輔助品牌解析原料“為什么有效”，如可視化地呈現(xiàn)作用靶點(diǎn)、透皮吸收、物質(zhì)基礎(chǔ)。品牌可以拿這些發(fā)論文、申請(qǐng)專利，在B端做科學(xué)傳播。

AI for Science服務(wù)商、原料廠、CRO機(jī)構(gòu)……在AI的加持下，各方的邊界正在模糊，新的分工正在形成。AI把篩選的“漏斗”上半段變窄，但下半段的濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證——細(xì)胞、動(dòng)物、人體測(cè)試——似乎依然是瓶頸。

除了少部分嘗鮮的，對(duì)于這場(chǎng)即將到來(lái)的風(fēng)暴，許多人還處在焦慮和探索之中。3月中旬，王梅杰參加化妝品活動(dòng)，沒(méi)有人探討已經(jīng)爆火的OpenClaw。“當(dāng)時(shí)連李誕都在教你怎么用小龍蝦了！”她說(shuō)。

跟就業(yè)一毛錢(qián)關(guān)系沒(méi)有，研發(fā)與應(yīng)用為何冰火兩重天

知美集團(tuán)CEO kami是AI博士出身，創(chuàng)業(yè)初期就開(kāi)始嘗試將AI和企業(yè)相結(jié)合，早在2014年就開(kāi)始做基于NLP的市場(chǎng)趨勢(shì)分析。

他觀察到，今年3月底以來(lái)的“龍蝦熱”，也在美妝行業(yè)掀起一股AI浪潮，老板們開(kāi)始討論OpenClaw等AI工具，都在焦慮如何用AI用進(jìn)業(yè)務(wù)、用Agent處理實(shí)際問(wèn)題，而落地則沒(méi)有想象的那么一帆風(fēng)順。

AI研發(fā)飛速向前，但美妝品牌的需求卻相對(duì)有限。行業(yè)人士稱，云端發(fā)展得很快，物理端還是沒(méi)有跟上。

以蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)為例：AI完成設(shè)計(jì)只需幾小時(shí)甚至幾天，但后續(xù)的濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證卻需要幾十人耗費(fèi)幾個(gè)月乃至幾年。而且，人工手動(dòng)操作難以精確控制各種實(shí)驗(yàn)條件，容易導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)失敗。即便在失敗后進(jìn)行復(fù)盤(pán)，依然高度依賴人工介入，憑經(jīng)驗(yàn)摸索調(diào)整，才能開(kāi)啟下一輪實(shí)驗(yàn)。

4月，天鶩科技推出支持自然語(yǔ)言對(duì)話的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)智能體MatwingsVenus?（曉鶩?），將Agent與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室綁定，這一突破讓AI從云端向物理端有所拓展。

在需求端，美妝品牌不僅需要原料具備創(chuàng)新性，也希望原料安全、迅速地落地。kami認(rèn)為，安全與有效并不矛盾，這也是美妝品牌人必須要堅(jiān)守的底線。

在美妝行業(yè)，老牌企業(yè)固守于優(yōu)勢(shì)成分，新銳企業(yè)則追逐熱門(mén)成分，創(chuàng)新成為了一種瓶頸。知美集團(tuán)的AI研發(fā)重點(diǎn)，是將AI制藥領(lǐng)域的藥物研發(fā)邏輯應(yīng)用到化妝品成分挖掘中，重點(diǎn)在篩選已備案的原料。

例如應(yīng)用于AB LAB女巫眼霜中的補(bǔ)骨脂酚，就是AI從分子結(jié)構(gòu)到靶點(diǎn)再到表征的多重分析后給出的選擇：AI發(fā)現(xiàn)其與A醇功能相似，但效果好、副作用弱，并且海外已有護(hù)膚應(yīng)用案例。

一款新原料的應(yīng)用，除了安全性，另一個(gè)影響因素是備案時(shí)間——經(jīng)歷長(zhǎng)達(dá)1年以上的備案時(shí)間。有行業(yè)人士解釋稱，設(shè)計(jì)自然界不存在的成分，需要經(jīng)歷較長(zhǎng)的備案周期。

在這種情況下，品牌訓(xùn)練研發(fā)專用AI，可能陷入“巧婦難為無(wú)米之炊”的困境。數(shù)據(jù)是AI燃料，但沒(méi)有企業(yè)愿意分享自己的核心數(shù)據(jù)。雖然行業(yè)專利是公開(kāi)的，但企業(yè)不會(huì)公開(kāi)研究過(guò)程中的序列和實(shí)驗(yàn)條件。

更致命的是，部分企業(yè)沒(méi)有前端研發(fā)數(shù)據(jù)，直接從大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)購(gòu)買(mǎi)核心序列，然后做發(fā)酵、提取、生產(chǎn)，卻沒(méi)有數(shù)據(jù)說(shuō)明“為什么選這個(gè)序列”“試過(guò)哪些其他序列”“失敗的原因是什么”。

因其學(xué)術(shù)背景，kami被國(guó)內(nèi)多所985高校聘為產(chǎn)業(yè)研究生導(dǎo)師。課上，有學(xué)生很焦慮：當(dāng)下AI迭代速度太快，想知道AI對(duì)未來(lái)就業(yè)到底有什么影響、該如何關(guān)注AI。他的回答是：把AI當(dāng)工具，學(xué)會(huì)再多都會(huì)過(guò)時(shí)，且與未來(lái)就業(yè)幾乎“一毛錢(qián)關(guān)系沒(méi)有”。真正重要的是把AI當(dāng)伙伴，學(xué)會(huì)與AI的相處模式，讓自己成為AI native，問(wèn)題也就迎刃而解。

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