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华为、OpenAI、字节等科技巨头为何都要插手制药？
文章从《猎药师》一书切入，指出药物发现至今仍高度依赖试错与运气（0.1%成功率、双十定律），然后梳理华为制药军团、OpenAI、Anthropic、Isomorphic Labs、字节 Anew Labs 等 2025 年密集入场的事实。核心判断：AI 仅能显著优化药物发现与临床前阶段，但在 II 期临床「死亡之谷」优势断崖式消失，全球尚无 AI 主导设计的药物完成 III 期并上市；巨头抢的是「卖铲人」生态位与生物数据。适合关注 AI 落地边界与医药产业的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍AI 目前只能重塑药物研发的前端（药物发现、临床前研究），到了 II 期临床优势断崖式消失，还不足以改变制药的整体成功率。
- ▍科技巨头扎堆制药，真正抢的是「卖铲人」或早期药物发现者的生态位，而非高风险临床试验；驱动力是 AI 巨头寻找最大变现市场与不可合成的生物数据壁垒。
- 01药物研发项目仅 5% 获管理层批准，其中仅 2% 能拿到 FDA 认可药物，整体成功率约 0.1%；一款新药平均 10 年、超 10 亿美元，即「双十定律」。
- 0220 世纪 90 年代汽巴—嘉基测算全宇宙可能成药化合物达 3×10^62，即便每秒试验 1000 种也覆盖不了冰山一角。
- 03《Cancer Treatment Reviews》追踪 69 家公司 129 个 AI 相关治疗资产（截至 2026 年 3 月）：完成 I 期 72 个（55.8%），完成或进入 II 期仅 24 个（18.9%），进入 III 期仅 5 个（约 3.9%）。
- 04英矽智能称 AI 平台把临床前候选药物成本从 4 亿美元以上降至 300–500 万美元、周期从 4 年以上缩至 12–18 个月、所需合成分子数从约 1000 个降至 60–200 个。
- 05AI 可将临床前靶点筛选、化合物优化效率提升 2–4 倍，降低 30% 以上无效试错成本；但全球尚无一款 AI 完全主导设计的药物完成 III 期并获批上市。
- 06礼来替尔泊肽 2025 年销售额 365 亿美元，以微弱优势超过司美格鲁肽（361 亿美元）；研发近 10 年，仅临床试验阶段投入 28 亿美元；礼来在阿尔茨海默病领域布局超 35 年、累计投入超 80 亿美元。
- 07Isomorphic Labs 5 月完成 21 亿美元 B 轮刷新全球 AI 制药单笔融资纪录，估值传 400–500 亿美元；字节 Anew Labs 首轮融资 2.9 亿美元、投后估值约 15 亿美元；Anthropic 4 月以 4 亿美元收购不到 10 人的 Coefficient Bio。
反方 / 局限
- — AI 能按物理化学规律精巧设计分子，但人体是 40 亿年演化的复杂系统，同一靶点在不同疾病阶段、患者亚群、给药方案下结论可能完全相反，这类知识存在于研究者经验中而非可训练数据；化学家德瑞克·洛夫因此认为算力变强不会让复杂性消失。
- — 若 AI 筛选的分子在后期临床仍大面积失败，前端节省的时间与成本会被后期大量实验成本抵消——AI 的实际净收益尚未被验证。
- — 作者对 AI 制药的乐观叙事保持距离，结尾转向「相比发展 AI 的热情，我们对自身生态系统与意识的研究太少了」，暗含对技术万能论的保留。
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