AI制药行业已进入“下半场”——专访英矽智能联席首席执行官兼首席科学官任峰
AI制药行业已进入“下半场”——专访英矽智能联席首席执行官兼首席科学官任峰
2026年09月18日 00:07
作为AI重要的产业应用场景之一，AI制药市场走热。截至9月17日收盘， 金斯瑞生物科技 股份有限公司（以下简称“金斯瑞”）、剂泰科技（北京）股份有限公司、 英矽智能 等港股AI（ 人工智能 ）制药概念股当日涨幅均逾6%。
行业层面利好消息不断。9月16日，市场消息称，从字节跳动分拆出来的AI制药业务Anew Labs（新生实验室）完成首轮外部融资，融资规模达2.9亿美元，投后估值约15亿美元；同日，金斯瑞宣布与全球领先制药企业 礼来 公司（Eli Lilly and Company）的AI/机器学习药物发现协作平台Lilly TuneLab达成合作。
如何预判行业走势？9月17日， 英矽智能 联席首席执行官兼首席科学官任峰在接受《证券日报》记者专访时表示，AI制药已进入“下半场”。在这一阶段，AI能够提高新药的研发效率已成为共识，但能否提高研发成功率则更为关键。
从做得快走向做得成
事实上，AI制药的发展已经历了几轮周期。截至目前，AI在制药行业的应用范围已从早期药物发现进一步向整个研发工作流程扩展。
“未来几年，可能所有的制药公司都会成为广义上的AI制药公司。”任峰认为，目前AI在制药领域的应用大致可以分为两类：一类是“AI for Science”（作为科研工具的AI），直接利用AI解决科学问题，例如进行靶点发现、分子设计；另一类是“AI for Scientist”（服务于科学家的AI），通过大语言模型帮助科研人员阅读文献、分析数据、优化研发工作流程，从而提高科研效率。
对于投资者来说，如何鉴别AI制药企业的技术能力？
任峰认为，AI技术能够产生多大的商业价值，包括是否有药企愿意与其开展战略合作、购买管线或者付费使用相关AI平台，是重要的参考指标之一。这首先体现在对外BD（商务拓展）交易上。数据显示，截至今年上半年， 英矽智能 自2021年以来累计签约合同总金额约110亿美元，其中今年上半年已公布的新签合同总金额约73亿美元，合作对象包括 礼来 、施维雅、 武田制药 、齐鲁制药集团有限公司、 康哲药业 控股有限公司等国内外企业。
大量BD合作也带动公司收入增长。英矽智能2026年中期业绩显示，今年上半年，公司实现营业收入1.063亿美元，同比增长287.2%；毛利率由上年同期的84%提升至90.3%；净利润由上年同期亏损1922万美元转为盈利3554万美元，实现上市以来首次半年度盈利。
任峰表示，目前公司收入仍较多来自研发合作和管线授权产生的首付款。随着合作项目不断积累并向后续阶段推进，公司希望未来里程碑付款占比逐渐提高，使收入由目前较多依靠首付款，逐步形成首付款与里程碑付款共同贡献的结构。
从可以用到用得好
美国食品药品监督管理局（FDA）披露的数据显示，2016年至2023年，其药品审评部门已经积累超过500份包含AI组件的药物和 生物制品 申报经验。可以说，AI已逐渐成为药物研发的基础工具。
如何进一步用好AI，也成为企业需要关注的问题。“此前跨国药企与AI制药企业的合作，较多集中于针对已知靶点设计差异化分子，例如解决现有分子在毒性、选择性和活性等方面的问题；如今，部分跨国药企进一步提出，希望AI制药企业帮助寻找具有新颖生物学机制的新靶点。”任峰表示，现在一些药企也希望AI能够针对特定疾病领域寻找更加可靠、新颖的靶点。
数据显示，截至目前，英矽智能已有13款候选药物获得临床试验（IND）批件。其中，由AI参与发现新靶点并设计新分子的特发性肺纤维化候选药物Rentosertib（ISM001-055）已经启动Ⅲ期临床研究，计划入组320名患者。“如果一切顺利，我们预计在2029年获得Ⅲ期临床顶线数据。”任峰表示，如果能够在320名患者中完成进一步验证，将意味着AI制药技术从靶点发现、分子设计到临床验证形成更完整的闭环。此外，英矽智能还累计提名33个临床前候选化合物（PCC）。这些PCC所涉及的靶点中，有6个属于公司所称的first-in-class（同类第一）靶点。
当AI逐渐成为制药行业的基础工具，AI制药公司未来又将以什么样的方式存在？
从英矽智能目前的业务实践来看，一方面，该公司继续推进自研管线，通过持有药物资产并将其推进至临床，以临床结果进一步验证AI平台；另一方面，该公司也与大型药企开展长期战略合作，将AI产生的研发能力转化为药物资产，并通过首付款、里程碑付款、销售分成等方式分享 创新药 价值。
任峰表示，英矽智能并不将自身定位为“按照客户要求提供具体研发执行服务”的 CRO （合约研究机构），而是会更多地参与到靶点发现、分子设计等研发环节。
展望未来，任峰认为，AI并不是要取代科学家。“现在AI还没有办法完全依靠自身完成药物研发，AI开发药物仍然需要与科研人员的专业能力相结合。”任峰表示，行业真正需要证明的，并不是能否诞生一款“100%由AI开发”的药物，而是在人与AI协作的情况下，能否最终开发出安全、有效的药物。
（文章来源：证券日报）