AI制药正在褪去曾经的“概念光环”。如今，药企不得不直面一系列更具体的拷问：用模型设计一个分子需要多少成本？有多少管线能进入临床？有多少成果能让客户买单？
上海国投近日主办的生物医药产业生态大会上，头部药企、AI创业者、风险投资等共论AI制药，一个共识相当清晰：当AI日益成为药企发展的“必选项”，算清研发账、找准切入点，成为绕不开的“必答题”。
过去几年，AI为药物研发打开了巨大的想象空间，从靶点发现、化合物筛选，到临床预测、实验仿真，大量算法和AI工具涌入药物创新链条。然而直到今天，在“模型表现优秀”与“更快、更便宜地做出好药”之间，仍隔着很长距离。在此背景下，这场圆桌讨论定下了一个颇为尖锐的主题：Biotech（生物科技）如何告别“蹭热点式AI”。
国泰海通医疗健康投行业务负责人王莉直言，如今关注生物行业的投资人，看到AI已不再像过去那样兴奋，大家不愿再听“酷炫的故事”，真正关心的是：AI究竟化解了什么产业瓶颈？早期的尝试性订单能不能变成持续复购，并化为稳定的商业模式？
甚至连企业“是不是真的在做AI”，王莉也在尝试“证伪”。她透露，如今在接触AI生物科技企业时，她会问实控人一些实操细节，比如“上个月你们用了多少算力”，目的就是看这家企业是否只是把AI写在商业计划书里。“如果他眼神一愣，我就会怀疑。”王莉说。
但证明自己“真用了AI”还远远不够，更关键的是怎么用，以及如何创造价值。
五源资本投资副总裁方琦提醒大家关注一个趋势：随着开源模型的普及，模型的稀缺性快速下降，企业间越来越难以靠模型拉开差距，竞争的关键正在转向具体业务层面，即有没有独特的数据，是否能找到真正适合AI发力的问题。
谈到AI辅助研发，去年底成立的AI制药公司智核汇创始人温翰认为，AI制药必须要好好算账。假如为了训练一个模型，企业不得不在数据、算力等方面耗费大量成本，那么AI也就失去了经济合理性，因为在高投入下，传统方法也能解决问题。真正适合AI的，要么是传统方法难以突破的“从0到1”，要么是能显著提高研发效率和成功率的场景。
这也正是智核汇把靶向RNA小分子作为AI研发重点的原因。RNA具有很强的动态性和特殊的化学空间，传统的高通量筛选路径很难奏效。在温翰看来，AI制药不能“拿着锤子找钉子”。与其先做一个模型，再去寻找它能用在哪里，不如反过来先找到真正有价值的科学问题，再去寻找算法、获取数据、设计实验。
而对大型药企而言，AI制药的账本，甚至已经算到了一个分子。信达生物AI药物研发高级总监陈珊透露，传统药化研究，往往需要一轮轮设计、合成、验证的迭代，做到数十个分子之后，才能从中找到一个较好的设计方向。但AI可以一下子学习上千个已有专利分子，然后批量生成约十个分子，其中很可能包含着一个不错的候选。为此，信达生物正在同步推行传统与AI两条研发路径，直接比较两者的“好分子产出率”，形成量化评估。
显然，整个生物医药行业正在经历一场“AI祛魅”，但与会者依然看好AI制药的未来前景。王莉表示，尽管AI制药目前尚未取得投资人预想的成果，但这个方向无疑是正确的。在陈珊看来，AI的能力毋庸置疑，未来药企的AI算力中心就是它的研发中心。
作为多家AI生物科技企业的投资人，方琦坦言，过去AI制药凭“想象力”拿到高溢价，未来它的估值逻辑必然回归务实、回归产业，“AI的方法论本身强调自我进化。我们对它可以抱有更开放的心态”。
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