在座空实验室处，AI以越人类文明的致力，撕碎传统制药的漫长周期，在亿万个分子组中瞬间锁定唯解，从基因序列到蛋白结构山西海绵胶厂家，从靶点到路径，全由法手演。没有试错，也没有等待，串串代码在全息光影中凝结成药物实体，为人类的疗，开条前所未有的速通道。
上述只存在于科幻大片中的未来图景，正褪去想象，AI制药以发清晰的姿态步步照进现实，在资本的托举下，迎来了发展的风口。
但热潮之下，资本市场对AI制药赛道整体仍秉持“谨慎乐观择优布局”的态度，以此显著抬项目准入门槛，不再为单纯的技术概念与叙事买单。
资本关注从“广撒网”到“挑子”
热钱，正在加速涌向AI制药域。
就在本月初，与英矽智能（03696.HK）、晶泰科技（02228.HK）、剂泰科技被并称为“AI制药四小龙”的度智耀完成了笔6000万美元的融资，投资包括信宸资本、金镒资本、凯泰资本，老股东鼎晖百孚、新鼎资本持续追加。而就在这不到两个月前，该公司刚完成近5000万美元的D轮融资，由鼎晖投资投，新鼎资本、红杉跟投。
度智耀短期内连续获得资本加注，并非个例，而是整个AI制药赛道持续火热的缩影。
截至2025年12月，全球AI制药企业已350，其内企业数量不少于100，大部分仍处于初创及萌芽阶段，步入成长期与成熟期的企业仅有10余。而在2025年以来，行业内多头部企业相继斩获大额融资，资本布局节奏明显加快。
2025年8月，剂泰科技完成4亿元D轮融资，由北京市医药健康产业投资基金和大兴区产业投资基金联投；同年12月，势科技完成总额8亿元人民币的C轮融资，由达晨创投、京国瑞基金、北京市人工智能产业投资基金、北京市医药健康产业投资基金、联想创投、元禾璞华等机构共同出资。
而于去年年底上市的英矽智能以22.77亿港元的募集资金总额，成为年内募集资金的港股生物医药IPO，在其引入的15名基石投资者中，是堪称“豪华”，包括腾讯、礼来、淡马锡、华夏基金、泰康人寿等。早登陆资本市场的晶泰科技也在去年8月以配售新股的式募集到了约26.5亿港元的资金。
数据显示，2025年国内AI制药域共发生融资事件32起，累计融资总额67亿元，同比大幅增长130.5。
有二市场投资者对《科创板日报》记者指出，从参与AI制药域的投融资机构来看，投资主体已形成多层次的阵容：投资主体以头部财务VC/PE为核心，比如多AI制药企业背后都站着红杉和瓴资本的身影。同时，跨国药企、科技巨头旗下产业资本也在加码，包括礼来、赛诺菲、腾讯等从产业务协同与技术生态角度布局。政府引基金与地产业基金则在积参与，聚焦支持本土创新与产业链落地。此外，险资、公募基金等长线资本也在逐步入场。
朴拙资本执行伙人苗天在接受《科创板日报》记者采访时表示，若从2025年国内AI制药的融资数据来看，则呈现出“交易数量微降、融资金额大幅”的结构分化特征山西海绵胶厂家，相较于往年，资本流向已从过去的“广撒网”转向“挑子”。
面，资金向头部企业度集中，行业CR5已逼近50，头部应持续强化。另面，早期项目（B轮及以前）融资占比过70，资本青睐具备“技术闭环能力+商业化验证”的优质企业。这类企业通常拥有自主可控的生成式AI平台，在小分子或大分子域具备实际管线产出，能够获得跨国药企的额里程碑付款与销售分成，并拥有从靶点发现到临床前研究的全链条赋能能力。
CIC灼识咨询董事总经理刘立鹤也表示：“当前AI制药域的融资已呈现出明显的上下分流态势，市场重视有‘可交付指标’的AI制药公司，例如在成药提升、实验周转时间缩短、临床候选物产出率等‘硬指标’上有优势的企业。”
目前，根据技术路径与业务侧重，AI制药企业主要分为三类：是以AI法与药物发现为核心的平台型企业，主攻靶点发现、分子设计与成药优化；二是聚焦AI +自动化实验的体化企业，通计模拟与湿实验闭环；三是耕特定药物类型的垂直型企业，如聚焦小分子、大分子、基因疗、纳米递送等细分域，并通过管线自研或对外授权实现商业化落地。
苗天对《科创板日报》记者指出，不同类型的AI制药企业有着不同的估值维度：是技术壁垒，AI原生型Biotech因度融人工智能技术，2024年中位数估值达7800万美元，几乎是传统生物制药企业的两倍，具备颠覆法或数据的企业享有估值溢价；二是临床转化进度，管线进入临床II/III期、尤其是有AI主发现药物的企业，估值显著于仅停留在临床前阶段的同行；三是商业变现能力，已实现里程碑收入、签订大额海外授权协议的企业，估值具支撑。
2025年8月，晶泰科技与DoveTree公司达成BD作，前者利用“AI+机器人”端到端平台，针对、自身疫病等域的靶点，开发小分子与抗体药物，pvc管道管件胶后者则获得作产品的全球开发与商业化权利，该作总金额达59.9亿美元，成为2025年AI制药域金额大的BD交易之。
英矽智能在港股上市仅6天后，便与施维雅达成笔总价值8.88亿美元的抗药物研发作，另该公司的四个项目也已全部或部分完成对外授权。
“机构长期看好‘平台型+管线型’双轮驱动的企业，这类企业既能通过技术授权实现规模化收入，又能凭借自研管线验证平台价值，形成可持续的增长闭环。”苗天说道。
闯关临床后期和商业化遇考
新药研发向来被视为场“盲人摸象”式的豪赌，环环紧扣，步错便步步错。有数据显示，过去十年间，全球药企投入了数千亿美元，终获批的新药仅有百余款，整体临床成功率不足10。而AI的介入，破了药物研发长期难以挣脱的“双十定律”（即研发需10年时间和耗费10亿美元），重塑了药物开发模式。
据国金证券报告显示，AI将使新药研发成本降低4倍，并将研发投入的回报提升5倍，同时，AI药物的商业价值将比标准药物20倍，比同类佳的药物2.4倍。
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溪砾科技联创始人、董事长李阳在接受《科创板日报》记者采访时表示：“AI目前在临床前筛选环节的贡献为显著，有解决了传统研发中‘大海捞针’式的通量筛选率低下、分子优化周期冗长等痛点。”
“过去，从苗头化物到先化物，再到临床前候选药物的过程，通常需要耗费数年时间，这在传统小分子药物研发中是的成本博弈。而在AI助力下，以公司两款罕见病核心分子RTX-117和RTX-317为例，分子发现周期已被压缩至数月。依托自研AI模型与AI机器人协同，公司实现了通量筛选与优化验证。这不仅缩短了药物进入临床的时间，重要的是通过建模，将显著提临床转化率，直接降低了研发沉没成本。”李阳进步补充道。
今年1月，溪砾科技的小分子管线RTX-117已获批针对腓骨肌萎缩症和白质消融白质脑病的临床试验，在该两项适应症中均为国内款获批临床的1类创新药管线，该产品是溪砾科技与晶泰科技作开发，借助AI+机器人辅助研发的成果之。
李阳还表示：“AI在制药的其他环节也正逐步发挥价值，例如我们正通过AI整RNA与基因组学数据，地筛选入组患者，从而早、地完成临床概念验证。并在探索AI在临床后数据应用与患者长期管理中的赋能，这不仅能提升临床试验成功率，也将为后续的商业化布局提供真实世界证据支持。”
但被寄予厚望之下，AI制药还有很长段路要走。截至目前，全球尚AI主设计的药物获批上市，仅少数项目进至三期临床阶段，其中包括Generate Biomedicines 旗下全AI设计的抗体药物GB0895，以及剂泰医药自研AI药物 MTS004。
这意味着，AI制药在的技术落地与商业化兑现层面，仍面临多重现实考验。尽管AI在临床前研发环节的率提升已得到初步验证，但从临床前研究到临床试验后期的转化瓶颈依然突出。
与此同时，质量标注数据稀缺、模型可解释不足、干实验与湿实验闭环尚未通等问题，仍在持续制约AI药物的终成药率。另对于大量仍处于早期的AI制药企业而言，持续的研发投入、BD作的谈判能力，都在不断考验企业的生存与造能力。
监管层面的适配与完善，同样是行业须迈过的关口。当前全球针对AI驱动药物的研发规范、数据溯源要求、法透明度标准仍在逐步建立，AI药物如何在保证安全与有的前提下，实现快审评、清晰路径，尚统答案。
李阳也坦言，当前AI制药行业仍处于相对比较前期，还需要多验证的阶段，而行业洗的关键点，恰恰集中在AI制药尚未被充分验证的核心环节。谁能早完成针对患者的概念验证，在临床试验设计与临床后期数据管理上实现关键突破，谁就能在下轮行业竞争中占先机，赢得主动权。
苗天指出，未来的行业竞争中，缺乏临床验证能力的纯技术公司将被淘汰，头部企业通过并购整扩大优势，行业集中度会进步提升。资本关注上，将形成“哑铃型”布局，早期资本聚焦颠覆技术平台，后期资本偏好临床数据成熟的企业，同时海外授权能力与全球化临床网络将成为估值核心指标，动行业从“本土内卷”走向“全球竞争”。
对于未来AI制药行业的发展机遇，刘立鹤认为，会将聚焦于多模态技术与生物学基础模型的度落地与场景化应用。未来行业的突破点，将不再是单法的优化，而是通过多模态技术整基因、蛋白等多维度数据，结生物学基础模型的迭代升，实现的靶点预测、分子设计与成药评估，进而进步提升新药研发全流程的率。这种技术融与设计，不仅能大幅缩短药物开发周期，降低试错成本，能加速企业BD作的进速度。
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