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商业虎嗅·峰小瑞··AI 生成
AI for Science 的拐点到了吗？
本文整理了峰瑞资本主办的一场关于“AI for Science (AI4S)”的圆桌沙龙实录。核心观点是AI4S正从非共识赛道进入产业拐点，五位嘉宾（投资人+创业者）从不同细分领域论证了这一判断：AI制药已产出真实药物、AI虚拟细胞有望成为下一个AlphaFold时刻、数据采集范式正在变革。文章同时深入探讨了科学家创业的最大挑战是“做减法”和团队建设、下一阶段瓶颈在于“数字世界与物理世界的对齐”、以及AI4S领域如何获得政府和资本的有效支持。适合关注生物医药、AI产业落地及早期投资的深度读者。原文 ↗
核心观点
- ▍AI for Science (AI4S) 已进入产业拐点，标志是多家AI制药公司上市、真实药物被AI制造、跨国药企大力投资、以及数据采集范式的变革(从手工实验到agent+自动化高通量)。
- 01峰瑞资本投资晶泰科技(2024年以“AI制药第一股”登陆港交所)和剂泰科技(2025年以“全球AI药物递送第一股”登陆港交所)。
- 02张文彬指出，传统线性蛋白的天然骨架样式仅约1300种，而环、纽结等拓扑蛋白质骨架可直接将骨架样式种类扩展至10^4级别，结合生成模型可进一步推至10^5，能实现穿越专利壁垒的功能重写。
- 03刘天罡认为，人类已发现的40万种天然产物中仅有4000种(成功率1%)被使用，传统寻找范式已到尽头，新范式利用深度学习预测基因组中的沉默基因，再通过高通量基因合成从头制造分子。
- 04李鑫团队(百曜科技)用于虚拟细胞的AI模型在“虚拟细胞挑战赛”中获得全球第二、国内第一，已积累近6亿个单细胞数据，覆盖人体几乎所有细胞类型。
- 05马睿列举了五个拐点信号:AI制药公司上市(晶泰、英矽、剂泰)、真实药物产出、新模型涌现(AlphaFold 3、RFdiffusion、ChAI)、礼来等MNC给ChAI超千万美金并开放自有数据、数据采集范式变革。
- 06马睿预测下个商业闭环会优先出现在生物制造、脑机接口和AI虚拟细胞领域，因为其“数据基础好+已在尝试AI”，并给出案例:美国一家公司用生成式AI在两周内将电池瓦时每千克提升50%，而过去150年年均进展不到1%。
反方 / 局限
- — 多位嘉宾承认AI4S目前面临“产业交付困难”和“最佳应用摸索”的瓶颈，部分项目失败的原因在于“题没选对”——项目启动前未与产业界充分沟通，或团队全是科学家，缺乏有产业sense和商业认知的成员。
- — 刘天罡指出，相较于美国已涌现大量原创AI模型，中国目前多为“跟随式创新”，这可能成为长期竞争格局中的劣势。
- — 李鑫承认AI虚拟细胞技术极新(从概念提出仅约两年)，在药物开发这一长链路中，从AI模型到最终患者使用的“端到端”落地，仍面临巨大挑战。
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