AI制药企业和研发平台经过十多年的打磨和试错，已经不再讲故事、炒作概念，而是进入投资机构舍得花钱、大笔投入、可以较快看到成果和实效、有底气的管线和特色产品、与大公司BD交易、携手同行、签大单的黄金时代。

近年来，AI技术在创新药领域的应用越来越广泛，将AI技术用于药物开发的创新药公司井喷式增长，资本持续助力成为AI药物研发赛道的重要驱动因素。2024年，AI制药领域的融资热情有目共睹。虽然国内AI制药和研发的投资起步较晚，但力度不小，占世界第二的地位，并在公司内部和外部合作上已经有深度的全方位布局。尤其是中国杭州的AI DeepSeek公司公布其研究突破和应用前景后，在生物医药领域也掀起了一股深度关注、内部重视、外部协作、加大投资和探索的新潮流。如恒瑞医药、药明康德和泰格医疗等上市公司，均纷纷成立专门小组，研究探讨AI制药的应用场景，结合公司内部的各种项目，大胆探索，有序布局及投资。

对于投资AI制药的预期和回报，我们要清醒地看到：这必定是长期主义，要靠耐心专业资本来复制。既要有企业家精神和抗压力，贵在坚持，也要能应对“巧妇难为无米之炊”的尴尬。AI制药企业必须关注现金流及时融资，防止断粮缺血。大部分AI制药企业都会面临某一阶段揭不开锅的生死关头，如何把控长期主义与短期外部合作受益以及与MNC公司的BD签约合作，是AI制药企业必须面对的问题。毕竟，国内AI制药企业在创办之初就能融到10亿美元的机会不太多。

因此，不管做什么项目，开发什么平台，一定要考虑谁来买单、谁能解决公司持续的现金流问题。不能只为追求完美和创新，把商业模式和收益创收抛之脑后。连续创业者，一定要计划好在没有实现现金流之前，如何靠股权债权和BD以及非股权稀释形式融资，这将决定企业能走多远。  （曼哈顿资本总裁 王进）

DeepSeek R1推理模型开源发布以后，国内的AI产业为之一振。喧闹声中，我们需要更加理性地看待DeepSeek。事实上，DeepSeek模型与AI辅助药品研发的关联性有限，大语言模型在技术层面的不断升级对Google DeepMind的AlphaFold、百度HelixFold等生命科学大模型并不会发生直接作用。因此，AI辅助制药的投资逻辑将逐渐从关注“技术概念”转移到关注“商业落地”。

2024年以前，资本更多关注AI在制药领域的概念验证，如AI能否发现新靶点、提高分子筛选效率等。2025年，投资人将更加关注AI在制药领域的商业变现，比如AI驱动的药物能否顺利进入临床试验、缩短研发周期、降低成本，甚至通过FDA/NMPA审批。

有鉴于此，AI的应用将不仅限于药物研发前期的筛选与发现，投资人将更愿意看到AI在药物研发全过程中的实际商业场景，特别是在中后期的临床试验阶段，AI可用于精准患者招募、试验设计优化、虚拟临床试验等，在大幅提高试验成功率的同时，进一步降低研发成本。

在美国，一些公司已经在这方面取得了一定成效，并吸引了资本的关注。如成立于2016年的美国企业Owkin，使用生物医学图像、基因组学研究和临床数据来训练和开发其机器学习模型，从而为医学工作者提高临床试验效率，选择更适合患者的药物以改善治疗效果。目前该公司共筹集了2.54亿美元，其中包括赛诺菲、Bpifrance和Mubadala等投资机构。另一家来自美国的公司Unlearn.AI也受到了投资圈的重点关注。该公司通过处理来自患者的历史临床数据集，构建“特定患者”的疾病模型，这些模型反过来又可用于创建对应真人的虚拟医疗数字孪生体（由计算机模型构建的人类模型）。临床医生可以在数字孪生体“虚拟患者”上进行试验，以确定药物治疗方案对患者的影响，减少临床试验规模、优化临床试验设计。

这些AI初创企业最大的特点在于，不局限于停留在实验室，而是走出去看市场到底需要什么，利用AI解决具体的问题，并形成良性的商业模式，这将是2025年AI应用落地最重要的方向。（百度法律研究中心主任 陈晨）