Anthropic收购一人药企，英伟达字节谷歌抢入AI制药

科技巨头Anthropic近日宣布将药企Mithril Medicine收入囊中。消息公布当天，Mithril Medicine创始人科迪·特兰巴格在社交平台X上发文：“惊喜一：Anthropic收购一家只有一个人的生物技术公司。惊喜二：这个人就是我。”

特兰巴格此前做过医药投资，也干过药企商务拓展，2024年底创立Mithril Medicine，主攻两种罕见肌营养不良症的治疗方法。实验被分派给11家外部实验室，签合同、盯物流、协调实验进度，全靠大模型Claude搭手。其中一种病的潜在疗法，从构想走到小鼠实验用了不到18个月。

据Claude的开发商Anthropic说法，进展顺利的话，候选药最早2028年底进入人体试验。

下场的不止Anthropic一家。英伟达、OpenAI，以及国内的字节跳动、百度，都在往AI制药里走。更早入局的谷歌系公司同构实验室（Isomorphic Labs），据彭博社10月8日报道，正以至少400亿美元估值洽谈融资。

压力传到了最早一批AI制药企业身上。“这些大厂入局后，我们也焦虑。”英矽智能联席首席执行官任峰对《中国新闻周刊》说。

AI插画/adan

“有一轮没赶上，就会被甩后面”

去年10月，Anthropic推出面向药企和科研人员的Claude生命科学版。今年买下这家“一人公司”，它的角色变了：不再只是给药企供工具，而是直接扎进药物研发。Anthropic在收购时给出的解释是，深入参与真实药物项目，能帮它摸清Claude的长处和短板。

其他科技公司同样在往药物研发里挤。ChatGPT的开发商

字节跳动今年6月把内部养了五年的AI制药团队拆出来，成立新生实验室（Anew Labs），让其独立推进药物管线。据媒体报道，新生实验室首轮融资2.9亿美元。

这轮热潮之前，科技公司其实已经在为进入AI制药铺路。2020—2022年，北京师范大学杰出特聘教授、高等研究院执行院长尹航为软银愿景基金做过AI制药企业晶泰科技、英矽智能的技术尽调。他问过一位早期投资晶泰科技的腾讯投资前负责人，据尹航回忆，对方说，他们这类在互联网、芯片领域赚到钱的投资人看好医疗健康，可判断新药项目的专业经验不够。AI制药不一样，市场刚起来，核心又是他们熟悉的计算技术，项目好坏他们看得懂。

百图生科联合创始人、首席执行官刘维当过百度风投首席执行官，投过英矽智能等第一代AI制药公司。他对《中国新闻周刊》说，这些投资让他看到AI在药物研发中的作用，也看到当时技术的局限：模型往往只针对一项任务，换个任务，就得重新整理数据、训练算法。

2020年GPT-3发布，给了刘维新启发：先用大量数据训练一个基础模型，再拿它处理不同任务。他想把这套方法搬到生命科学上，前提是有一支既懂大模型、又熟悉生物学和实验的团队。刘维告诉《中国新闻周刊》，当时全球都没找到合适的团队。同年，他与百度创始人

尹航的看法是，科技巨头体量越来越大，得找能带来更多收入的新市场，健康是少数足够大的产业之一。“技术浪潮有一轮没赶上，就被甩到后面了。”

“已达到熟练药物化学家的水平”

10月24日的一场行业会议上，任峰称英矽智能已是AI制药领域的“老登”。他的解释是，公司过了初创期，科技大厂才刚入局，两代公司更本质的差别在技术路线。

英矽智能早期走“垂类模型”路线，一个模型只解决药物研发中的一项具体问题，为应付不同任务，公司已攒下近200个这样的模型。科技大厂的路子则是用大模型快速读文献、翻专利，从已有研究里筛出值得深挖的靶点线索，再调用开源的垂类模型处理专业问题。

这条路也有坎。任峰说，大语言模型拿海量网络信息训练，里面掺着大量无关甚至错误的内容，处理专门科学问题时表现并不好；大语言模型调用的那些开源垂类模型，很多也没经过严格实验验证。在他看来，大厂做研发项目、攒实验数据，正是为了验证和改进这些模型。

以垂类模型起家的公司，也在往大语言模型上靠。任峰说，英矽智能与科技公司合作，借对方的大模型协调任务。公司还根据多年实验积累，出了两千多套生命科学方面的“考卷”，帮合作的科技公司测试它们的大模型。

英伟达的做法是把各类垂类模型集中到自家平台上。英伟达生命科学业务拓展高级总监罗里·凯莱赫告诉《中国新闻周刊》，英伟达的药物研发平台整合多种模型，有的设计蛋白质和小分子，有的判断设计出的分子能不能合成。用AI给药企提供抗体等药物研发服务的外包公司（CRO）角井生物，2024年起用上字节跳动团队开源的蛋白质结构预测模型。创始人周一鸣对《中国新闻周刊》说，他发现这一模型比此前用的AI科研工具AlphaFold快得多，准确性却相差无几。

这些进展大多有个前提：药物靶点已经相对明确。珠海科技产业集团旗下华金资本医疗健康首席投资官牛新乐告诉《中国新闻周刊》，给定一个明确靶点，一些头部平台设计小分子，已能达到熟练药物化学家的水平。可做出理化性质不错的分子，不等于分子进入人体后能起效。

牛新乐表示，胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体已经成了多款降糖、减重药物作用的靶点；围着这种成熟靶点设计分子，跟找出并验证一个全新靶点，难度根本不在一个量级。真正棘手的是做药之前那一步——先搞清楚该拿什么当靶子。

实验还要一轮轮做

凯莱赫认为，眼下的瓶颈是怎么把大规模的计算探索与实验验证接上。

实验既用来验证模型，也能源源不断产出改进模型所需的数据。已发表的论文多数只讲成功案例，药企手里的数据则不往外流。刘维直言：“值钱的就是这些数据。”退一步说，就算药企肯分享，单独一家的量也撑不起来：一家药企或许只有一二十条药物管线，攒下的数据点不过几十到几千个，而训练预测药物安全性的复杂模型，得靠全行业的数据。

公开数据同样没被用足。周一鸣认为，人类基因组里过去被视作垃圾的大部分序列，直到算法工具变强，才显出其中藏着宝贝。“我们也可能是守着一座金山，却找不到金子。”英矽智能的垂类模型走的也是这条路：先用公开数据训练，再拿自家实验数据一遍遍校正。任峰说，比起公开数据，自有数据只是“沧海一粟”，可缺了它不行。

想靠近实验和数据，科技公司干脆走进了实验室。英伟达联手美国生命科学仪器公司丹纳赫：AI设计出蛋白质，交到丹纳赫的自动化实验室做测试，测出的结果再用于改进下一轮设计。Anthropic也在旧金山湾区建了实验室，用细胞、试剂动手做实验。任峰估计，大厂得先靠实验把模型验证到位，再把分子一步步推到临床，这段路少说也要三到五年。

实验本身也能当成生意。10月22日，OpenAI前首席产品官凯文·韦尔参与创办的Warp Sciences宣布拿到2.15亿美元融资。这家化学研发外包公司不自己找药，只帮客户把有希望的分子改出成百上千个变体，再逐个合成、比对。

光有AI，药是做不成的。定研发方向、判读实验结果、拍板项目去留，都得靠制药经验。哲源科技联合创始人赵宇对《中国新闻周刊》说，大厂收购生物技术公司，图的是借资本迅速把差距抹平。任峰也留意到，大厂正在把有药物研发经验的“老兵”招进来。

人招来了，配合未必顺。赵宇做计算医学二十多年。他回忆，早年间团队里信息技术和生物两类人共事，吵起来是常事，甚至“打架都打哭了”。在他看来，大厂现在正处在他们当年那个阶段，还在“布朗运动”，像水里的微粒一样乱撞。

磨合多半在项目里磨出来。刘维说，百图生科把不同背景的人放进同一个项目，让大家持续协作。任峰称，英矽智能的做法是让做生物、化学的人在真实项目中学AI，让学AI的人补药物研发的课。一两年下来，这批人基本能成长为复合型人才，而这恰恰是当下业内最缺的。

“做药的本质不会变”

科技公司还得回答一个更实际的问题：钱从谁来？

任峰从这些大厂身上看到了英矽智能几年前的影子。那时候公司也没想明白怎么挣钱，后来才定下路子：自己推进药物项目，再授权给药企，把技术换成收入。今年上半年，英矽智能约1.06亿美元的收入里，大头来自药物发现和管线开发。

药企肯掏大钱的，是有望成药的候选药物。牛新乐说，眼下除了礼来等少数公司，跨国药企在早期研发上的效率和创新能力都在走下坡，长处落在临床开发和销售，管线因此不少要从外面买。

投资人也更青睐做药的公司。牛新乐的解释是，做药是“一个梦想”，真能治好阿尔茨海默病，这家公司估值一万亿美元也不过分。周一鸣说，融到大钱的公司，必须把自己的药物研发管线往前推。

也有公司不走这条道。百图生科不碰自有管线，只做基础模型和平台。今年6月，它和和铂医药一起成立了AI创新药研发公司MegaStream。刘维说，这类AI原生药企不会只盯一两个项目，而是很多项目同时跑，成也好败也好，数据都攒下来喂给自家模型。英伟达选的是开放平台路线。凯莱赫说，药企出生物学和临床知识，AI公司和实验室补上其余能力，英伟达把各方拢到一处，帮合作方推进各自的药物管线。

药企愿意试AI，却不肯把宝押在一家AI公司身上。周一鸣说，药企找CRO做某个靶点，常要求对方至少两年内不给别人做同一靶点；跟AI公司却很少签这种排他协议，原因在于AI技术变得太快，签完对方明年可能就落后，药企自己也被捆住，没法再找别家。牛新乐也看到，跨国药企会甩给AI公司一笔钱，让它们对一批没验证过的靶点各做几个分子，“有枣没枣打一竿子，反正我有钱”。

前景说不清，资金照样往里涌。牛新乐注意到，不少投资方并非传统医药投资机构，带着互联网那套估值逻辑，指望一项技术很快把整个行业翻个底朝天。他拿同构实验室的估值算过：按10倍回报计，400亿美元估值投进去，公司最终得长到4000亿美元，可过去十年，做到这个体量的药企数得过来。

尹航认为，泡沫躲不掉，但预期拉高也会把资金、算力、人才引进来，英伟达这类公司下场做AI制药，本身就是对这块领域的一大推动。

用谁家的AI，做药最后都得过临床这道关。周一鸣把眼下的AI热比作摘果子：低处的果子谁跑得快谁摘得多，可值不了几个钱。AI制药的进展大多停在设计分子这一步，一进到生产质控、申报临床、临床试验，步子就慢下来。

任峰把临床Ⅱ期叫作“死亡之谷”：药要用到病人身上，疗效和安全都得看。英矽智能的Rentosertib已经走过这道谷。这款治特发性肺纤维化的药，靶点发现和分子设计都有AI参与。今年9月，它的Ⅲ期试验在北京协和医院等启动，给首批患者用上了药，计划招募320人、连续用药52周。

Anthropic披露，美国药企百时美施贵宝正用Claude估算一款早期药物临床试验成功的可能性。可AI能不能帮药企在临床上少绕弯路，眼下还没有明确答案。

任峰现在已经不焦虑了。在他看来，技术会一直变，做药的本质不会变。

发于2026.11.16总第1260期《中国新闻周刊》杂志

杂志标题：科技巨头押注AI制药

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