創新藥千億BD熱潮，AI成為新主角

BD交易無疑是2025年度熱門話題。

上半年開始，業內持續關注BD首付款如何一步步超越一級市場融資，為在資金困境中掙扎的優秀創新藥企注入生機。年末，醫藥魔方發布的年度交易數據進一步提振了全行業信心——全年出海授權交易總額1356.55億美元，首付款總計70億美元，交易筆數157起。

國內外火熱的BD交易態勢為行業的樂觀情緒提供了堅實佐證。不同往年的是，亮眼數據背后，交易主角正發生結構性轉變。

2025年中國市場授權合作交易數量榜上，晶泰科技與英矽智能兩家AI制藥企業分列冠亞軍，交易筆數遙遙領先；三優生物、深勢科技、元思生肽、華深智藥等公司也憑借核心AI制藥能力完成多筆亮眼交易；恒瑞、石藥等傳統藥企的對外BD中，AI驅動項目占比顯著提升。

相比前兩年的零星試水，AI制藥已走向規模化產出，并在交易生態中占據重要位置。

從全球來看同樣如此，如果說前幾年AI制藥尚處于技術驗證初期階段，那么2026年的AI制藥可以說站在了商業爆發的臨界點上。

僅2026年開年的半個月內，跨國藥企AI制藥相關合作已經超過9起，總額超60億美元。JPM首日的重磅消息也發生在AI制藥領域——禮來與英偉達宣布共同投入超10億美元建設聯合實驗室。

不僅是禮來，跨國藥企對未來創新藥研發產能和速度的焦慮，變成了向AI傾斜的戰略投資。沿著近兩年AI制藥交易價值變化，買方需求端的轉向，可以更清楚地理解這波交易熱潮的真實含義，預測未來全球競爭格局的變遷。

AI正在醞釀巨額交易

從全球來看，2025年也是AI交易價值的分水嶺。

2024年及以前，AI制藥合作往往被視為一種低投入嘗試，合作范圍多局限于少數靶點或單一項目，合作平均前期付款多集中在500-1500萬美元，里程碑付款也極少突破5億美元。

而2025年以來，前期付款金額普遍升至2000-6500萬美元甚至更高，里程碑金額超10億美元的交易越來越多。合作周期也被顯著拉長，從靶點發現一路覆蓋至臨床前，部分還預留了早期臨床的合作銜接空間，同時多項目的組合式交易數量也在增加。

發生在中國市場的幾筆交易尤其具有代表性。2025年6月，石藥集團與阿斯利康宣;布53.3億美元戰略合作，預付款達1.1億美元，雙方將利用石藥集團AI平臺開發新型口服小分子藥物。

2025年8月晶泰科技與DoveTree Medicines達成總額約59.9億美元的合作，首付款達5100萬美元，創下AI藥物發現領域訂單規模新紀錄。晶泰科技將基于其“AI+機器人”端到端平臺，為DoveTree在腫瘤、免疫、神經科學等領域的多個靶點開發小分子及抗體候選藥物。

持續抬升的資金投入和從點到面的合作模式，意味著AI真正開始成為藥企提升研發效率的長期投資方向。

合作項目類型也在隨著研發熱點和AI制藥應用邊界的擴大而發生變化。早期基于算法可計算性、數據標準化程度和驗證階段的限制，AI制藥合作高度集中于小分子領域，而現在合作已全面拓展至生物制劑、寡核苷酸、RNA相關療法以及肽模擬物等復雜療法。

以跨國藥企越來越關注的雙抗藥物開發為例。2025年4月，賽諾菲以1.25億美元預付款、最高達18.45億美元的總交易額，引進了華深智藥兩款雙抗HXN-1002（靶向α4β7/TL1A）與HXN-1003（靶向TL1A/IL-23）的全球獨家權益。2026年1月伊始，又以25.6億美元就其AI平臺在多個自身免疫及炎癥性疾病項目的雙抗藥物開發中展開進一步合作。

此外，Creyon Bio的AI平臺通過機器學習優化化學結構與藥代動力學模型，設計出穩定性與組織靶向性更優的寡核苷酸，成功吸引禮來入局；Hologen AI與基因治療公司MeiraGTx于2025年3月成立合資公司，通過AI技術推進帕金森病基因療法AAV-GAD的III期臨床開發，并優化其生產工藝。

上述轉變既受外部環境，如《通脹削減法案》對生物制劑和新興療法的政策傾斜的驅動，更得益于AI技術在復雜分子設計上的突破性進展，而這類合作交易未來也有望隨著研發端的持續突破獲得更高估值。

不過，從大面上來看，當前不少買方的交易意愿僅代表了對提升研發速度的認可。根據ICON Global公司2025年全球生物技術行業調查報告，英矽智能對22個候選藥物的研究從項目啟動到選定臨床前項目僅用了12~18個月，較通常的2.5~4年時間有所縮短。

對藥企背后的投資者來說，更快的驗證周期有望顯著改善資本回收率。

還有一部分意愿源自于對技術概念和新靶點的好奇心理，以及AI項目相對友好的定價（尤其是面對一眾中國AI制藥公司），較低成本嘗試的吸引力不言而喻。

但從長期看，AI制藥公司能否持續抬升交易價格，最終仍取決于其管線在III期臨床中的真實表現。現有研究顯示，AI設計分子在I期臨床中的成功率可達80%至90%，顯著高于歷史平均水平；II期成功率約為40%，處于傳統制藥歷史區間上限。

III期臨床成功率雖然暫無統計，但正在進入成果兌現關鍵時期。2025年，多個AI輔助或深度參與的項目在臨床試驗中取得積極進展，劑泰科技的MTS-004已達成臨床III期主要終點，德睿智藥的MDR-001和美國Generate Biomedicines的GB-0895目前已啟動臨床III期等。

行業對AI靶點發現、分子設計和優化能力的信任仍需時間積累。隨著AI發現的新靶點、AI設計的分子陸續進入III期臨床，3-5年后若臨床數據進一步得到驗證，市場對AI技術平臺和資產的定價也必然會發生質變。

數據是硬通貨，MNC追求整合AI解決方案

AI制藥交易活躍的另一面，是買方結構與需求邏輯的變化。

首先，活躍買家不再局限于跨國藥企，中大型生物科技公司正成為重要力量。這類公司通常缺乏完整的內部AI體系，卻面臨明確的管線推進壓力，因此更傾向通過外部合作加速靶點發現與分子優化。與跨國企業達成的巨額預付款交易不同，這類協議的預付款相對克制（2000萬至3000萬美元），但附帶豐厚的里程碑付款和特許權使用費條款。

例如，Incyte曾與Genesis Therapeutics就三個腫瘤靶點達成協議，前期Incyte支付3000萬美元，每個靶點潛在里程碑近3億美元；Menarini旗下Stemline Therapeutics與英矽智能多次合作，其中25年1月為一項資產支付2000萬美元首付款，里程碑超5.5億美元。

其次，AI制藥公司的合作邊界正在外延至制藥企業之外。通過與高校、研究機構、醫院及疾病基金會合作，AI公司一方面拓展驗證場景，另一方面也形成新的收入來源。比如Elix與PRISM BioLab宣布將Elix的AI驅動靶點參與預測模型與PRISM的環肽模擬物生成技術結合；CNS領域，Biostate AI與加速治愈項目（ACP）聯盟聚焦多發性硬化癥；以及最近英矽智能宣布與肺科醫院共建AI賦能胸部疾病創新藥研發聯合實驗室等等。

更具信號意義的，是反向授權交易的出現。部分資金充裕、平臺能力相對成熟的AI公司，開始主動從傳統Biotech公司引入外部資產，用于驗證自身平臺在真實生產與臨床路徑中的價值。這表明，AI制藥公司不再滿足于單純的工具供應商角色，而是追求更深度嵌入創新藥市場。

從供需雙方看，數據正成為最核心的交匯點。AI公司需要更多高質量數據以提升模型能力，而藥企也意識到，公共數據庫難以支撐差異化競爭，必須進一步挖掘特定領域的私有數據集。因此，在項目授權之外，數據本身正在成為持續交易的重要驅動力。

大型跨國藥企尤其愿意為了真實世界數據長期支付費用，甚至與數據提供方共建模型。典型案例是，自2024年開始，葛蘭素史克（GSK）就與慢性肝病藥物研發領域的前沿公司Ochre Bio簽訂了多年數據許可協議，這一合作讓GSK能夠利用Ochre Bio的計算生物、細胞學和灌流人體器官研究平臺來生成專有的人類肝臟數據集，還享有后者豐富的歷史肝臟數據庫的非專屬使用權；

2025年4月，阿斯利康與Tempus AI和Pathos達成一項價值2億美元的三方合作，Pathos公司將基于Tempus公司15萬余名患者的去標識化臨床、基因組及影像數據，開發腫瘤學基礎模型；同月，拜耳與多模態真實世界數據研究的領導者ConcertAI達成多年期協議，后者的Translational360?是一個集成的研究級縱向臨床分子數據庫，整合了CancerLinQ網絡提供的美國全部50個州的超過900萬份去識別化癌癥患者數據，拜耳將依托該平臺加速腫瘤學藥物開發。

在數據這一明確的需求點之外，一些MNC還在前期散點式的合作實踐中逐漸意識到，真正的難點并不在于某一個模型或算法，而在于多工具、多數據源、多團隊之間的系統整合。單點式的AI工具可以帶來局部效率提升，但無法解決研發流程整體割裂的問題。

正因如此，跨國藥企一方面持續外部合作，另一方面開始構建整合式解決方案，這一需求也直接推動了近期科技巨頭和制藥巨頭的強強聯合。

以禮來為例，2025年至2026年初，禮來已與BigHat Biosciences、Creyon Bio、Juvena Therapeutics、insitro、晶泰科技、英矽智能、Nimbus、InduPro、Chai Discovery等多家AI公司達成了合作。近幾個月又接連宣布與英偉達合力打造AI超級計算機和AI工廠，共建聯合實驗室等操作。

其AI工廠不止能夠賦能全基因組序列分析，預測患者療效結果，助力新生物標志物發現及退行性疾病基因療法設計等藥物研發環節，還將構建加速臨床試驗的大型語言模型，協助醫學文書撰寫及其他內部工作流程；而共建聯合實驗室能則將禮來的智能濕實驗室與計算干實驗室緊密連接，解決當前AI制藥在濕實驗階段銜接的問題。

這一次巨頭聯手，將使禮來從此前僅僅使借助AI實現研發效率的競爭，推向了構建AI生態的搶先入局。

從效率競賽到生態位博弈

當跨國藥企開始主動整合AI能力，當英偉達這樣的巨頭開始深度嵌入藥物研發流程，中小型AI制藥公司獨立作為工具型、數據型供應商的生態位和獲利空間是否會被壓縮，仍是一個無法回避的問題。

Define Venture在2025年的研究顯示，目前30%的制藥行業領導者計劃以內部開發AI工具為主，40%期望平衡內部開發與外部合作，另有30%傾向于外部優先戰略。這意味著，外部AI公司的機會并未消失，但其價值必須與藥企內部能力形成互補，而非簡單替代。

如亞馬遜云科技（AWS）醫療與生命科學部門總經理Dan Sheeran所言，“沒有任何一家制藥公司擁有足夠的數據或算力獨自完成這項工作。現實路徑是利用外部模型并結合內部專有數據，形成差異化能力。這種混合模式，正在成為主流。”

從近兩年交易趨勢來看，AI制藥相關合作交易還將繼續爆發，中小型AI制藥公司仍有很多機會。高盛預測，到2027年，AI輔助研發的創新藥在BD交易中的占比將超50%，交易金額將突破800億美元。

但未來隨著科技巨頭入場，競爭邏輯也將發生變化：泛AI平臺、泛能力有概率被壓縮或整合，而真正具備數據壁壘、工程能力與疾病理解深度的公司，短期內將更難被替代。而大小AI制藥公司將在何時迎來殘酷的生存競賽，尚且無法預判。

AI制藥賽道公司的發展邏輯各不相同，面對的局勢也有所差別。中國市場中成立較早的兩家公司——晶泰科技和英矽智能剛好走上不同的道路。前者以服務為業務主線，類似于CXO。而后者則是利用AI發現新藥、加速自研管線，本質上仍是一家藥企。

不同類型AI制藥公司的命運分化，幾乎是必然結果。有些公司注定成為基礎設施、有些必須成為藥企，而有些公司會穩定存在于高壁壘領域。

服務型公司若僅停留在算法或工具層面，其業務的商業空間或許將隨著大型藥企自建能力的增強而被壓縮；而選擇將AI能力內化為自身研發體系、主動承擔臨床風險的公司，本質上已成為新一代完全使用AIDD模式的藥企，其估值邏輯將不可避免地回歸藥物本身。這是一條高風險、高回報的路徑，成功與否取決于中后期臨床的真實表現。

與此同時，深耕特定模態或特定數據壁壘的垂直型AI公司，反而可能在未來生態中獲得更穩定的位置。如華深智藥（大分子/雙抗）、元思生肽（多肽），它們選擇在數據壁壘高、設計復雜度強的特定藥物形態上建立絕對專業優勢，當數據難以復制、設計復雜度極高、濕實驗成本長期存在時，這類公司更接近于不可或缺的專業協作者。在特定領域的增長天花板或許有限，但需求確定性更高。

不過，在AI制藥全球生態版圖中，上述中國AI制藥公司憑借敏捷的研發速度和靈活的商業模式，已經占據了獨特且重要的位置。

可以確定的是，AI制藥交易的規模與復雜度仍將持續上升，從平臺到聯盟、生態的合作將越來越多，多模型的融合將推動AI全面滲透藥物研發全流程。而當前的BD熱潮，又將是新一輪火熱競爭的起點。

參考資料：

[1]醫藥魔方數據庫

[2]How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons.

[3]Inside the C-Suite：Pharma leaders share their vision for AI.

[4]AI deals show no sign of slowing.

[5]AI-Enabled Clinical Improvements Confirm Biotech Hype as Success Rates Rise.

[6]AI制藥雙杰的下半場

[7]禮來與英偉達合作，部署了世界上最大、最強大的AI藥物發現工廠

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馬宇潔：myj17443086

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