狂飆60億美元！2026AI制藥開門紅，禮來、英偉達(dá)、賽諾菲重金押注

2026年，AI制藥開門紅！

僅僅過了半個月，AI藥物研發(fā)合作密集發(fā)布。

據(jù)智藥局統(tǒng)計，15天內(nèi)跨國藥企AI制藥相關(guān)合作已經(jīng)超過9起，總額超60億美元。

合作方式也多種多樣，不僅有傳統(tǒng)項目制，還有模型訂閱、平臺共建，以及收購項目。

也就是說，大型藥企正將AI，尤其是生物醫(yī)藥大模型，系統(tǒng)性地納入核心研發(fā)流程。

AI不再只是小規(guī)模試點，而是作為提升效率和突破研發(fā)瓶頸的關(guān)鍵手段。

從買管線，到共建平臺

2026年開年的這波合作浪潮，藥企們意識到，AI在制藥業(yè)扮演著越來越重要的角色。

近期醫(yī)藥盛會JPM2026會場上，AI也從邊緣走向了主流，成為今年的重要話題。

武田研發(fā)負(fù)責(zé)人Andy Plump博士，就在今年JPM分享了關(guān)于AI的具體感受。

當(dāng)前，武田在其藥物研發(fā)平臺中引入AI，并重新設(shè)計研究流程，使其實現(xiàn)AI原生，而非作為輔助技術(shù)。

武田制藥在擴大某款臨床前抗體的生產(chǎn)時，遇到了非常棘手的抗體聚集問題，不僅影響純度，還會降低療效與安全性

公司內(nèi)部多次調(diào)整配方，但始終沒能解決聚集問題。

無奈之下，武田找來了AI藥物設(shè)計公司Nabla Bio，提出明確需求：設(shè)計一種新分子，既可用于治療某未公開疾病，又能徹底避免聚集現(xiàn)象。

Nabla利用AI快速生成多個候選方案，武田團隊對比篩選后，很快找到可行路徑，難題迎刃而解。這次成功讓武田更加堅定了與AI合作的信心。

盡管近年來公司戰(zhàn)略大幅收縮，砍掉了細(xì)胞療法業(yè)務(wù)。但為加快研發(fā)步伐，武田近期又與Nabla續(xù)簽合作協(xié)議，總金額超10億美元，加強在AI制藥的布局。

不僅如此，AI已經(jīng)從試點項目，變?yōu)榱嘶A(chǔ)設(shè)施。合作模式也從短期項目到長期戰(zhàn)略綁定，甚至跨界合作越來越頻繁。

也就是說，藥企正在將AI從研發(fā)費用更多地向戰(zhàn)略投資傾斜。

標(biāo)志性事件就是禮來與英偉達(dá)出資10億美元，未來5年共建AI藥物實驗室，將AI的計算能力和自動化實驗設(shè)備大面積部署，實現(xiàn)全天候運轉(zhuǎn)。

此外，早期AI制藥多聚焦于化學(xué)小分子藥物，現(xiàn)在正快速進入更復(fù)雜的生物藥領(lǐng)域。

賽諾菲與華深智藥、拜耳與Cradle的合作都明確指向抗體等大分子藥物。這標(biāo)志著AI平臺處理蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、工程化設(shè)計等復(fù)雜任務(wù)的能力已得到產(chǎn)業(yè)界認(rèn)可。

AI醫(yī)藥大模型，重新定價

另一個趨勢是，2026年初密集出現(xiàn)的AI制藥合作中，很多涉及AI生物醫(yī)藥大模型。

禮來Chai Discovery的蛋白質(zhì)生成模型，此外羅氏還收購了病理學(xué)模型公司。

幾年前，行業(yè)還出現(xiàn)過小模型VS大模型的路線之爭。

生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)高度專業(yè)、標(biāo)注成本高、樣本量有限，通用大模型難以吃透生物醫(yī)藥領(lǐng)域知識，反而容易產(chǎn)生幻覺。

因此很多觀點認(rèn)為，通常輕量級、任務(wù)專用的小模型更精準(zhǔn)且容易部署，也更適合藥企內(nèi)部私有化環(huán)境。

但現(xiàn)在，生物醫(yī)藥行業(yè)都在重金押注基礎(chǔ)大模型。

AlphaFold3的發(fā)布是一個轉(zhuǎn)折點，它整合訓(xùn)練了多種生物分子數(shù)據(jù)，在預(yù)測各類生物分子相互作用方面的準(zhǔn)確性顯著超越了以往眾多專用工具。

2025年，Evo2、boltz-2、Chai-2等突破性大模型集中發(fā)布，直接點燃了行業(yè)的熱情，是近期巨頭密集合作和投資涌入的關(guān)鍵技術(shù)催化劑。

需要明確指出的是，大模型的興起不代表小模型的淘汰，非常多任務(wù)仍然需要精準(zhǔn)的小模型。

大模型的出現(xiàn)，正在讓AI的角色正在從零散的軟件工具，轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃热谌脶t(yī)藥研發(fā)的底層基礎(chǔ)設(shè)施。

更進一步的，以大模型為基礎(chǔ)的醫(yī)藥AI Agent+自動化實驗室技術(shù)，有望直接顛覆研發(fā)邏輯。

正是這種潛力，吸引了英偉達(dá)、OpenAI、微軟、谷歌等AI巨頭加速進入生物醫(yī)藥賽道，又進一步加速了大模型在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床設(shè)計乃至生產(chǎn)優(yōu)化中的落地。

由此而衍生的，是大模型賣水人的商業(yè)模式的出現(xiàn)。

例如，葛蘭素史克愿意投入5000萬美元的前期資本和近期里程碑，并建立年費訂閱框架，以獲得AI生物公司Noetik兩款癌癥模型的使用權(quán)。

這意味著，像Noetik這類擁有前沿大模型能力的公司，其平臺價值得到了藥企的高額定價認(rèn)可，遠(yuǎn)超普通軟件授權(quán)費，有望為行業(yè)帶來全新的商業(yè)模式。

AI模型/平臺費用，正在成為生物醫(yī)藥研發(fā)的一項基礎(chǔ)成本。

隨著技術(shù)的進步，無論生物醫(yī)藥基礎(chǔ)大模型，還是更前沿的虛擬細(xì)胞（AIVC ），整個行業(yè)都向著更大規(guī)模、更精細(xì)生命模擬的方向前進。

未來藥企對于AI和相關(guān)平臺需求會越來越大，投入會越來越多。

未來的贏家，是那些最善于將頂尖AI平臺能力與內(nèi)部生物學(xué)洞察、臨床數(shù)據(jù)深度融合，從而構(gòu)建起自己獨特研發(fā)能力的藥企。