中美AI制藥：一手激烈掐架，一手深度擁抱。

今年1月在舊金山舉辦的摩根大通醫療健康大會上，所有閉門會議聚焦的主題不外乎兩個：人工智能和中國。

當前，藥物研發的主戰場，正從安靜的實驗室徹底轉向轟鳴的數據中心。當大模型席卷而來，制藥不再是耗時10年、豪擲數十億美元的“運氣游戲”，而是一場關乎算力、數據與決策的全球博弈。

在這場棋局中，中國正首次被視為可以正面挑戰美國的對手。憑借龐大的患者基數和“全天候”的研發節奏，中國構建了全球最具效率的臨床試驗體系。然而，美國仍牢牢掌控著原始創新高地與全球商業化命脈。

這種錯位造就了一個看似矛盾、卻高度現實的局面：中美在技術與監管上彼此警惕，卻在商業邏輯上深度綁定。2025年創紀錄的千億美元“對外授權”交易證明，中國正在提供最高效的創新“種子”，而美國依然是其變現必不可少的“土壤”。

01.告別“煉金術”：AI重構制藥底層邏輯

如果把傳統的制藥過程比作一場碰運氣的“煉金術”，那么AI正在將其變成一門精準的“工程學”。長期以來，制藥更像是一場耗資巨大的暴力試錯。科學家們不得不在實驗室里枯燥地合成、測試，試圖在數以億計的分子排列組合中，撞上那個億萬分之一的“正確答案”。

但現在的邏輯變了。在葛蘭素史克（GSK），研究員帕特里克·施瓦布正在使用一種名為Phenformer的工具。它能直接“閱讀”基因組，并將其與表型（即基因表達出的身體特征）建立關聯。這意味著，AI不再是盲目篩選，而是開始理解疾病的底層機制，并主動提出治療假設。

這不再是遙遠的愿景，而是正在發生的現實。傳統制藥業的震撼，源于實實在在的數據：

· 效率的躍遷：頭部玩家英矽智能（Insilico Medicine）提供了一個范例。2019年，他們利用Transformer架構開發了一款針對特發性肺纖維化的新藥。按照傳統流程，從發現靶點到確定候選藥物通常耗時4.5年，但AI將這一周期壓縮到了18個月。

· 資本的嗅覺：資金流向說明了一切。預測顯示，AI制藥領域的年投資額將從2025年的38億美元，激增至2030年的152億美元。

· 巨頭的結盟：僅2024年，藥企與AI公司的重大合作就達12筆，涉及金額百億美元。禮來（Eli Lilly）更是聯手英偉達，試圖利用頂級算力構建行業最強的超級計算機，搶占研發高地。

制藥巨頭們的焦慮，源于行業近乎殘酷的經濟學模型：一款新藥的研發成本已飆升至28億美元，而臨床試驗的失敗率卻高達90%。在這種極限博弈中，AI哪怕只將成功率提高幾個百分點，也能釋放出驚人的商業價值。初步數據已經驗證了這一點：AI設計的藥物在安全性試驗中的通過率達到了80%-90%，遠高于傳統方式的40%-65%。

然而，當AI讓“發現新分子”變得像在搜索引擎里敲回車一樣簡單時，競爭的維度也隨之發生了質變。

02.戰場轉移：當“創意”變得廉價

很長一段時間里，制藥業的核心競爭力是“發現”：誰先找到新分子，誰就是贏家。但在AI時代，發現新分子正在變得日益廉價和商品化。

現在的挑戰不再是“創意匱乏”，而是“創意過?！?。一位資深業內人士一針見血地指出：AI可以輕易生成無數種藥物構想，但行業現在最稀缺的，是“正確的決策”。藥企的失敗，往往不是因為造不出藥，而是因為選錯了研發方向，或者在錯誤的病人身上浪費了時間。

為了解決“決策癱瘓”，葛蘭素史克等巨頭開始引入AI智能體（Agents）。在Cogito Forge系統中，三個“AI辯論者”會像法庭辯論一樣工作：一個找支持理由，一個找反對理由，第三個擔任法官。這種機制旨在用算法對抗人類的認知偏差。

更有趣的嘗試是“數字孿生”（Synthetic Patients）。AI通過分析海量歷史數據，能夠模擬出病人在不接受治療時的自然病程。這意味著在臨床試驗中，藥企可以大幅減少招募真實的對照組病人。Unlearn.AI公司2025年的研究顯示，這種方法能將帕金森病試驗的對照組規模縮小38%。

這種從“濕實驗室試錯”向“硅基決策”的轉變，不僅重塑了研發流程，更在無形中劃定了一道新的全球分界線。

03.中美博弈：脫鉤聲中的深度咬合

在AI重塑行業的背景下，中美制藥業的關系進入了一個極其微妙的階段：臺面上是防御與警惕，臺面下卻是剛需與互補。

美國顯露防御姿態：去年通過的《生物安全法案》（BioSecure Act）是一個明確信號，生物數據正在被美國視為與半導體同等重要的戰略資產。

資本與產業卻在用腳投票：盡管地緣政治的噪音不斷，但華爾街投行與跨國藥企對中國數據和效率的渴求卻在加深。在今年初的摩根大通大會上，雖然公開場合談論的是科學，但私下里，所有人都繞不開中國。

中國的“殺手锏”，在于擁有全球最頂級的臨床生態系統。正如惠理集團（Value Partners Group）合伙人、也是劍橋大學干細胞生物學博士的梁傳昕所言，中國可能擁有目前世界上最高效的臨床試驗環境：

· 規模效應：龐大的人口基數帶來了極快的受試者招募速度，這是歐美難以比擬的。

· 全天候機制：中國生物制藥公司幾乎是“24/7”運轉，極大地壓縮了藥物從實驗室走向市場的時間。

· 數據質量的躍升：隨著中國臨床數據與全球標準接軌，越來越多的美國藥企發現，訓練高精度AI模型，離不開來自中國的臨床數據反饋。

而美國的“護城河”，依然穩固地建立在算法、芯片與原始創新的土壤之上。從英偉達的算力底座，到OpenAI、谷歌DeepMind的基礎研究，以及全球最成熟的風險投資體系，美國在0到1的突破能力上仍保持著絕對優勢。

面對“我有算力，你有數據”的膠著，中國藥企不再選擇硬碰硬，而是開啟了一種更務實的“出海”模式。

04.新出海邏輯：借船出海，深度綁定

面對AI帶來的效率革命，中國藥企的策略正在從單純的“賣產品”轉向“賣創新”。數據是最好的證明：2025年，中國藥企的“對外授權”（License-out）交易達到創紀錄的157筆，總價值高達1357億美元。

這不再是簡單的外包，而是深度的利益捆綁。無論是榮昌生物與艾伯維（AbbVie）的合作，還是信達生物與武田制藥的百億級交易，背后的商業邏輯都異常清晰：中國企業提供經過驗證的創新“種子”和高效的臨床數據，美國企業提供AI算法優化、全球商業化網絡以及監管通行證。

一種新的全球分工正在形成。

05.瓶頸與變局：AI不是萬能鑰匙

盡管前景宏大，但我們必須保持清醒：AI制藥仍面臨巨大的科學鴻溝。目前的AI在處理小分子藥物時游刃有余，但在面對結構復雜的蛋白質和不穩定的RNA分子時，依然顯得捉襟見肘。別忘了，人類基因組中只有約2%的區域被證明與蛋白質編碼有關，剩下的98%依然是廣袤且未知的“暗物質”。

此外，數據主權、出口管制和各國迥異的定價政策，也都在時刻重塑著產業地圖。但不可否認的是，權力的杠桿已經發生傾斜。西方巨頭不再壟斷創新的解釋權，AI讓生物學變得更加可預測，這確實給了一批中國初創企業“換道超車”的時間窗口。

06.結語：這不僅是分子的博弈，更是文明的互補

制藥業正在從“煉金術時代”邁向“決策時代”。

在這個新時代，AI不再僅僅是一個輔助工具，而是重新組織資本、數據和決策權的底層系統。未來的重磅藥物，可能誕生于硅谷的一行代碼，驗證于上海的一家醫院，最終造福于全球的患者。

對于中國藥企而言，這既是面對算力與標準壓制的挑戰，也是利用自身臨床效率深度嵌入全球價值鏈的契機。

這場關于生命與資本的博弈，才剛剛進入中局。而最終的贏家，或許不是某個單一的國家，而是那些能夠跨越地緣隔閡、將“種子”與“土壤”完美結合的決策者。

出品 | 網易科技

作者 | 辰辰

編輯 | 王鳳枝