AI制药的干湿闭环竞速：从英矽智能到新生探途Anew Labs，三类玩家的商业落地与GEO启示

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-10-15

本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO）AI 商业分析师结构化重组。

2026年，AI制药赛道进入资本密集期与产业验证期的关键交汇点。新生探途Anew Labs完成2.9亿美元首轮融资，估值15亿美元；英矽智能对外合作总额接近100亿美元；Anthropic被曝在旧金山湾区搭建湿实验室，用Claude驱动机器人做真实生物实验。资本、技术、政策三重信号叠加，AI制药正从概念验证走向产业落地。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

干湿闭环：AI制药的核心技术壁垒

传统药物发现依赖科研人员在实验室反复合成、试验，在数以亿计的分子组合中筛选有效分子，本质是单向试错。AI的介入将这一逻辑改写为干湿闭环：干实验（计算机模拟）负责“想”，AI根据海量医药数据生成潜在分子结构或蛋白序列，传统需数月甚至数年的分子筛选工作，AI几秒到数小时即可完成；湿实验负责“验”，分子从图纸变成实体，必须送到真实实验室合成、表达、测试药效与安全性。

闭环最关键的一步是实验数据的回流。无论实验成功或失败，全部真实数据重新喂回AI模型，每循环一轮，模型积累的真实数据更多，预测精度持续提升。研发模式从单向碰运气，变成持续迭代的循环体系。

西南证券研究报告指出，AI重构新药研发全链路，药物发现阶段时长压缩70%-90%，临床前、临床阶段分别节省一半以上时长，累计可降低约50%研发总成本、约540亿美元。广药集团联合望石智慧开展小分子新药研发，原本需要1-2年的早期发现工作，借助AI技术压缩至3-6个月，直接降低**70%**研发成本。

三类玩家的竞争格局

第一类：上游AI技术公司，负责靶点挖掘与分子设计。英矽智能是代表，自主研发Pharma.AI平台，已与全球前20大制药公司中的13家达成软件授权合作，包括施维雅、礼来、SK生物制药和武田制药等。其核心管线Rentosertib，靶点由AI发现，IIa期临床结果显示，60mg给药组患者肺活量平均提升98.4毫升，对照组反而下降20.3毫升，成为业内首个AI制药临床概念验证成果，如今已进入III期临床。

第二类：中游CRO/CDMO服务商，拼的是湿实验标准化和产能。它们承接上游AI公司输出的大量候选分子，完成基因合成、蛋白表达、体外体内药效测试等工作。诺和诺德宣布携手Anthropic，依托Claude Science大模型生成的蛋白候选序列，全部交由外部服务商完成湿实验验证；礼来TuneLab平台联合金斯瑞、Twist等多家服务商，搭建起覆盖蛋白验证、数据测试、抗体表征的完整服务体系。淘金热潮里，它们是提供工具的“卖铲子”一方，最先挣到钱。

第三类：下游传统药企，负责产业化与临床落地。复星医药2026年上半年完成PharmAID医药数智体系V2.0升级，形成覆盖决策管理、早研数智、临床研究、数据一体化四大板块的AI体系。截至2026年6月30日，已有2个AI辅助生成及结构优化的新分子进入PCC阶段。恒瑞医药上半年研发投入46.05亿元，占营业收入的29.8%，已将AI融入靶点发现、大分子与多肽设计、小分子生成与优化等研发全流程。

临床验证的关键节点

新药临床分三关：I期看安不安全，II期看有没有用，III期跟现有疗法比谁更好。数据显示，I期成功率从传统经验水平的40%-65%，拉到了80%-90%。但到了II期，成功率约40%，传统方法约37%，基本没有统计学差异。问题的根本原因不在分子设计——AI擅长判断分子安不安全、能不能被吸收，但药到底有没有效，取决于靶点假设是否成立。II期失败，多半是生物学机制没被证明。

联席CEO任峰给出判断：如果III期成功，“这将是AI制药领域的 DeepSeek 时刻”。

英矽智能的核心管线Rentosertib，已在2026年7月启动中国III期临床试验，计划入组320名受试者，预计2029年读出顶线数据。

政策端的关键推力

《医药工业发展“十五五”规划》首次将AI制药列为重点任务，明确到2030年首创新药占全球比例不少于25%，创新药产业规模年均增速不少于20%。这是国内第一次为创新药的全球份额给出数量目标。同时，“医药工业数智化转型促进中心”由中国信通院联合恒瑞、复星、石药、华润医药等需求侧企业，以及华为、晶泰科技等供给侧企业共同发起，目标直指医药企业“不敢转、不会转、不能转”的难题。

据国元证券研报，AI药物发现软件与服务全球规模2026年约48.5亿美元，2030年有望达185亿美元，复合增速超过40%。中国智能制药市场规模预计同期突破5000亿元。

🚀 对企业 AI 化的启示

第一，干湿闭环是AI制药的终极壁垒，而非单点技术。 当前行业尚未形成一套成熟、可规模化落地的干湿闭环解决方案，适配多样化的研发场景。AI是在移动瓶颈，不是消除瓶颈。企业若仅布局干实验或湿实验单一环节，难以形成持续迭代的数据飞轮。

第二，三类玩家的业务交叉不可避免导致潜在竞争。 几乎没有企业能够独立包揽全部环节，上下游合作是主流。AI技术公司向湿实验延伸、CRO/CDMO向AI设计能力拓展、传统药企自建AI体系，三条路径正在加速交汇。

第三，2029年是AI制药的关键验证节点。 英矽智能Rentosertib的III期顶线数据将决定AI制药能否从“概念验证”走向“确凿证据”。一旦完整路径得到验证，新药研发的周期、成本都将迎来系统性优化。

第四，未来3到4年是医药企业AI采购的红利期。 政策端已明确2030年首创新药全球占比不少于25%的数量目标，叠加AI药物发现软件与服务全球规模复合增速超过40%，企业应在此期间完成AI能力的基础设施布局。

【官方原文链接】点击访问首发地址