在一座深空实验室深处，AI以超越人类文明的极致算力，撕碎传统制药的漫长周期，在亿万个分子组合中瞬间锁定唯一解，从基因序列到蛋白结构，从疾病靶点到治愈路径，全由算法一手推演。没有试错，也没有等待，一串串代码在全息光影中凝结成药物实体，为人类的疾病治疗，打开一条前所未有的极速通道。

　　上述只存在于科幻大片中的未来图景，正褪去想象，AI制药以愈发清晰的姿态一步步照进现实，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，以此显著抬高项目准入门槛，不再为单纯的技术概念与叙事买单。

　　就在本月初，与英矽智能（、晶泰科技（02228.HK）、剂泰科技被并称为“AI制药四小龙”的深度智耀完成了一笔6000万美元的融资，投资方包括信宸资本、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，由鼎晖投资领投，新鼎资本、红杉中国跟投。

　　深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制药企业已超350家，其中国内企业数量不少于100家，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余家。而在2025年以来，行业内多家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合领投；同年12月，深势科技完成总额超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、元禾璞华等机构共同出资。

　　而于去年年底上市的以22.77亿港元的募集资金总额，成为年内募集资金最高的港股生物医药IPO，在其引入的15名基石投资者中，更是堪称“豪华”，包括腾讯、礼来、淡马锡、华夏基金、泰康人寿等。更早登陆资本市场的晶泰科技也在去年8月以配售新股的方式募集到了约26.5亿港元的资金。

　　数据显示，2025年国内AI制药领域共发生融资事件32起，累计融资总额超67亿元，同比大幅增长130.5%。

　　有二级市场投资者对《科创板日报》记者指出，从参与AI制药领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，比如多家AI制药企业背后都站着红杉中国和高瓴资本的身影。同时，跨国药企、科技巨头旗下产业资本也在加码，包括、赛诺菲、腾讯等从产业务协同与技术生态角度布局。政府引导基金与地方产业基金则在积极参与，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。

　　朴拙资本执行合伙人苗天一在接受《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、融资金额大幅反弹”的结构性分化特征，相较于往年，资本流向已从过去的“广撒网”转向“挑尖子”。

　　一方面，资金向头部企业高度集中，行业CR5已逼近50%，头部效应持续强化。另一方面，早期项目（B轮及以前）融资占比超过70%，资本更青睐具备“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，在小分子或大分子领域具备实际管线产出，能够获得跨国药企的高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制药领域的融资已呈现出明显的上下分流态势，市场更重视有‘可交付指标’的AI制药公司，例如在成药性提升、实验周转时间缩短、临床候选物产出效率等‘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：一是以AI算法与药物发现为核心的平台型企业，主攻靶点发现、分子设计与成药性优化；二是聚焦AI +自动化实验的一体化企业，打通计算模拟与湿实验闭环；三是深耕特定药物类型的垂直型企业，如聚焦小分子、大分子、基因治疗、纳米递送等细分领域，并通过管线自研或对外授权实现商业化落地。

　　苗天一对《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：一是技术壁垒，AI原生型Biotech因深度融合技术，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，具备颠覆性算法或独家数据的企业享有更高估值溢价；二是临床转化进度，管线进入临床II/III期、尤其是有AI主导发现药物的企业，估值显著高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，估值更具支撑。

　　2025年8月，晶泰科技与DoveTree公司达成BD合作，前者利用“AI+机器人”端到端平台，针对肿瘤、自身免疫病等领域的靶点，开发小分子与抗体药物，后者则获得合作产品的全球独家开发与商业化权利，该合作总金额高达59.9亿美元，成为2025年中国AI制药领域金额最大的BD交易之一。

　　在港股上市仅6天后，便与施维雅达成一笔总价值8.88亿美元的抗肿瘤药物研发合作，另该公司的四个肿瘤项目也已全部或部分完成对外授权。

　　“机构长期更看好‘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。”苗天一说道。

　　新药研发向来被视为一场“盲人摸象”式的豪赌，环环紧扣，一步错便步步错。有数据显示，过去十年间，全球药企投入了数千亿美元，最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，打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高20倍，比同类最佳的精准药物高2.4倍。

　　溪砾科技联合创始人、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最为显著，有效解决了传统研发中‘大海捞针’式的高通量筛选效率低下、分子优化周期冗长等痛点。”

　　“过去，从苗头化合物到先星空体育在线入口导化合物，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极高的成本博弈。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协同，公司实现了量筛选与高效优化验证。这不仅缩短了药物进入临床的时间，更重要的是通过精准建模，将显著提高临床转化率，直接降低了研发沉没成本。”李阳进一步补充道。

　　今年1月，溪砾科技的小分子管线已获批针对腓骨肌萎缩症和白质消融性白质脑病的临床试验，在该两项适应症中均为国内首款获批临床的1类创新药管线，该产品是溪砾科技与晶泰科技合作开发，借助AI+辅助研发的成果之一。

　　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整合RNA与基因组学数据，更精准地筛选入组患者，从而更早、更高效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制药还有很长一段路要走。截至目前，全球尚无AI主导设计的药物获批上市，仅少数项目推进至三期临床阶段，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制药在更深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效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，高质量标注数据稀缺、模型可解释性不足、干实验与湿实验闭环尚未完全打通等问题，仍在持续制约AI药物的最终成药率。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合作的谈判能力，都在不断考验企业的生存与造血能力。

　　监管层面的适配与完善，同样是行业必须迈过的关口。当前全球针对AI驱动药物的研发规范、数据溯源要求、算法透明度标准仍在逐步建立，AI药物如何在保证安全性与有效性的前提下，实现更快审评、更清晰路径，尚无统一答案。

　　李阳也坦言，当前AI制药行业仍处于相对比较前期，还需要更多验证的阶段，而行业洗牌的关键点，恰恰集中在AI制药尚未被充分验证的核心环节。谁能更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，谁就能在下一轮行业竞争中抢占先机，赢得主动权。

　　苗天一指出，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合扩大优势，行业集中度会进一步提升。资本关注上，将形成“哑铃型”布局，早期资本聚焦颠覆性技术平台，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，推动行业从“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深度落地与场景化应用。未来行业的突破点，将不再是单一算法的优化，而是通过多模态技术整合基因、蛋白等多维度数据，结合生物学基础模型的迭代升级，实现更精准的靶点预测、分子设计与成药性评估，进而进一步提升新药研发全流程的效率。这种技术融合与高效设计，不仅能大幅缩短药物开发周期，降低试错成本，更能加速企业BD合作的推进速度。