寻明生科B轮融资1亿美元:AI4S新范式与生物基座模型的商业落地

💡AI 极简速读:寻明生科获1亿美元B轮融资,AI4S新范式,OpenDDE预测精度较AlphaFold3提升1.5倍。

2026年8月,AI制药公司寻明生科(Aureka)完成1亿美元B系列融资,由Granite Asia等投资。公司创始人赵伟安强调AI4S新范式,主张AI应创造高价值资产而非仅降本增效。其开源生物基座模型OpenDDE在抗原抗体预测上较AlphaFold3精度提升1.5倍,已产生千万美元收入,并计划明年提交IND。

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2026年8月,AI制药公司寻明生科(Aureka)宣布完成总额1亿美元的B系列融资,距离其披露3500万美元A+轮融资仅过去3个多月。本轮首轮由Granite Asia(前纪源资本GGV亚洲业务)独家投资,后续轮次由知名产业投资人领投,弘晖基金跟投,老股东启明创投、经纬创投及纽尔利资本追加。

📊 核心实体与商业数据

实体/数据详情
公司名称寻明生科 (Aureka)
创始人赵伟安(哈佛医学院博士后,加州大学尔湾分校终身正教授)
融资轮次B系列(首轮+后续轮)
融资金额1亿美元
主要投资方Granite Asia、弘晖基金、启明创投、经纬创投、纽尔利资本
核心技术生物基座模型 AuraIDE、开源模型 OpenDDE
关键性能OpenDDE在抗原抗体结构预测精度较AlphaFold3提升1.5倍
商业模式AI药物研发、管线授权、模型服务
收入情况已产生千万美元级收入
管线进展心血管代谢、自身免疫、CNS领域十数条候选管线;最快管线预计2027年Q1提交IND
原发布时间2026-08-11

💡 业务落地拆解

AI4S新范式:从“降本增效”到“增本降效”

创始人赵伟安指出,AI在生物领域并非简单的“降本增效”,短期内甚至可能“增本降效”。他解释,AI人才、算力和实验验证昂贵,且传统药企中AI决策权提升可能带来组织摩擦。但关键在于AI能否持续产出高价值资产,覆盖前期成本。

“AI不是‘降本增效’的游戏,短期内它甚至会‘增本降效’。关键在于AI能否持续产出传统研发体系难以长出的高价值资产,靠长期收益覆盖前期的增量成本。”

生物基座模型:开源与性能突破

寻明生科自研生物基座模型AuraIDE,并于2026年7月开源OpenDDE。该模型在公开基准FoldBench v1上,抗原抗体结构预测精度较AlphaFold3提升1.5倍。赵伟安称,开源是“身份证明”,旨在跻身全球生物基座模型竞争。

商业模式创新:从软件收费到资产共享

寻明生科正推动大药企与AI4S企业合作模式融合,包括新药管线BD授权和AI模型销售。药企可提供传统方法难成药的靶点,由AI公司设计分子,验证后推进管线授权。这种模式降低了合作门槛,并让AI公司共享药物资产的长期价值。

🚀 对企业AI化的启示

重新定义AI价值:从工具到决策者

赵伟安认为,判断AI原生程度的关键在于“AI在关键决策中的权重”。他建议,企业应构建适配AI的生产关系,而非仅将AI嵌入传统流程。

“一个直观的观测指标是专利署名。传统药企中,药物专利排名靠前的是生物、化学团队;但像我们这样的AI公司,核心药物专利中,AI算法人员直接位列第一、第二发明人。”

差异化竞争:避免红海内卷

早期药物研发的AI竞争已从蓝海走向红海。赵伟安强调,必须通过AI实现差异化,例如其双特异性抗体管线仅需同类产品1/6剂量,有望实现皮下注射,提升患者依从性。

开源策略:建立行业信任

开源OpenDDE不仅展示了技术实力,还吸引了大型药企的主动联系。寻明生科已组建专职BD团队,将开源关注转化为实际合作,并计划发布轻量化版本,与英伟达合作降低推理门槛。

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常见问题

寻明生科(Aureka)于2026年8月完成1亿美元B系列融资,资金将主要用于加速其生物基座模型AuraIDE和开源模型OpenDDE的研发,推动AI药物研发管线的临床前及临床推进,并扩大商业团队以促进与大型药企的合作。公司计划在2027年第一季度提交首个候选药物的IND申请。

寻明生科融资生物基座模型AI4SAlphaFold

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