张力制表

　　数据显示 ，今年前9个月
，国内AI（人工智能）制药赛道共完成57笔投资，44家企业获得融资 ，披露融资总额高达157.65亿元，超过了2023年 、2024年和2025年三年总和。

　　世界 市场上
，AI制药开始陆续走向二级市场 。9月底，AI制药明星企业Iambic Therapeutics向美国证券交易委员会（SEC）递交S-1文件 ，冲刺纳斯达克IPO
。而早在今年2月
，Generate Biomedicines已登陆纳斯达克。这两家公司背后都有一个共同的投资人：英伟达 。

3年投资14家AI制药公司

　　据不完全统计，从2023年起 ，英伟达便通过旗下NVentures密集布局AI制药赛道
，3年时间累计投资至少14家相关企业，近来 已进入IPO收获期 ，形成了覆盖全研发链条的投资网络。

　　英伟达以“算力生态绑定+全链条股权投资+产业级深度合作 ”的独特模式深度布局AI制药
，覆盖从底层生命科学大模型
、分子生成平台到自动化湿实验的全产业链节点
。在投资几家明星公司的基础上，英伟达一直针对不同技术路线、不同研发阶段持续扩充投资组合 ，投资对象的类型越来越多元。早期的Generate Biomedicines 、Genesis Therapeutics、Iambic Therapeutics
、Terray Therapeutics等公司
，主要聚焦于解决一个共同的问题：AI能否帮助研发人员更快地找到一个有成药潜力的分子 。

　　此后，英伟达开始进入更上游的生物学模型和数据平台 ，例如，EvolutionaryScale开发的ESM3是一个能够同时理解蛋白质序列、结构和功能的生成式模型
。2026年投资的Basecamp Research和Proxima
，则代表了英伟达继续向新的生物数据 、模型和药物设计路线扩张。

　　2026年，英伟达与礼来宣布共建AI创新实验室 ，未来五年计划共同投入比较多 10亿美元
，用于人才
、基础设施和计算资源建设，双方将把BioNeMo等AI能力与礼来的药物研发体系结合起来 。

　　英伟达还推进“实验室在环
”的生命科学AI工作流 ，让模型提出假设、实验系统执行实验
，再将实验数据反馈给模型进行下一轮优化
。一旦大型药企把AI进一步嵌入研发流程，就会产生持续的模型训练 、推理
、实验数据处理和自动化实验需求 ，扩大市场空间。值得注意的是
，经过多年的布局，英伟达投资的AI制药公司在今年开始陆续迎来IPO关键节点 。

科技巨头集体下场

　　全球科技巨头对AI制药的布局 ，已经从早期的实验室技术探索
，全面升级为独立资本化运作的重资产战略，各家依托自身核心优势走出了差异化路线 ，形成了覆盖底层算力、大模型 、干湿实验闭环
、管线自研的完整产业生态
。

　　字节跳动在AI制药领域的布局，终于从六年的内部孵化走向公开资本市场
，旗下独立主体Anew Labs（新生实验室）于2026年9月16日正式完成首轮2.9亿美元融资，投后估值达15亿美元 ，成为2026年以来全球AI制药赛道规模最大的首轮融资之一
，也是字节体系内首个拥有独立资本市场定价的AI制药企业。

　　本轮融资阵容堪称行业顶配，由红杉中国、IDG资本 、高瓴投资领投 ，五源资本联合领投
，高榕创投
、春华创投、博裕资本跟投，中国生物制药与上海未来产业基金作为战略投资者深度参与 。融资完成后 ，字节跳动仍持有Anew Labs 56%的股权
，保持控股地位，继续为其提供底层算力 、AI大模型技术等核心资源支撑
。

　　百度在AI制药领域以深度孵化百图生科为核心战略 ，依托自身文心大模型的底层技术与算力优势
，为其提供全栈AI技术支撑，推动百图生科成长为国内AI制药赛道的头部标杆企业。2023年 ，百图生科已与赛诺菲达成总潜在价值10亿美元的重磅战略合作，多条自研管线推进至临床前阶段 。2025年
，百图生科先后与科兴制药、追光生物
、锦欣科技合作，将AI能力应用于创新药研发、抗体疗法开发和辅助生殖智能化系统建设。2026年3月 ，百图生科被曝已秘密向香港联交所递交上市申请
，拟募资数亿美元，并由中金公司 、摩根士丹利和瑞银协助筹备
。

　　腾讯在AI制药领域构建了“算力基座+产业投资+生态共建”的三维深度布局。一方面 ，通过腾讯健康搭建国内规模领先的医疗健康云智基座
，开放华东
、华南两大智算中心专属GPU（图形处理器）资源池，为英矽智能、晶泰科技等头部AI制药企业提供高弹性 、合规的研发专用算力通道 ，上线集成靶点发现
、分子生成、全球药监申报模板的“AI制药加速器套装 ”
，大幅降低中小创新药企的研发门槛；另一方面，通过产业投资深度覆盖英矽智能 、晶泰科技等赛道核心玩家 ，累计在医药领域投入超50亿元
，同时联合行业头部企业共建生命健康垂直大模型训练联盟，打通真实世界临床数据与AI药物研发的链路 ，形成从底层算力支撑
、工具平台输出到产业生态协同的完整AI制药服务体系 。到今年2月，腾讯进一步公开了由AI参与设计的GLP-1（胰高血糖素样肽-1）减肥药相关专利（公开号CN120248083B）
，意味着其AI制药布局已从平台能力和产业投资，进一步深入到具体的分子设计环节
。

跨国药企持续加码

　　中信建投证券研报认为 ，AI制药领域正经历着快速的迭代和变革
，算法的更新迭代和算力的支持为AI在制药领域的应用打下了良好的基础。传统药物开发过程花费时间长成本高，且成功率较低 ，一款新药平均需要10年—15年、投入超过22亿美元
，而整体临床成功率不足10% 。随着已有靶点的新药陆续获批，新药开发难度逐渐上升
。近年来 ，在AI的加持下
，靶点筛选 、分子生成及优化
、ADMET（吸收、分布 、代谢、排泄
、毒性）预测、晶型预测以及合成路线筛选等方面的应用有所增加，同时 ，AI用于大分子药物的开发投入也持续增长。AIDD（AI辅助药物发现）有望重塑早期药物发现的流程
，大大加速早期药物筛选的效率及成功率，相关干实验投入的增加以及对湿实验需求的持续增长 ，有望为下游产业链持续带来增量 。

　　除了科技巨头，跨国药企也在持续加码AI制药赛道
。全球前20大药企均已与AI企业建立合作关系
，竞争从“要不要布局AI”变成了“跟谁合作 、怎么合作
、能跑多快
”。

　　近日，瑞士制药巨头罗氏在投资者活动中披露 ，将推进自主人工智能实验室建设
，以此提速新药发现 。据悉，罗氏计划将约20亿瑞士法郎（约合24.1亿美元）研发结余资金重新调配 ，投向研发项目与效能提升
。公司目标到2030年
，比较多 向市场推出20个新分子实体（NME）。

　　诺华制药与Isomorphic Labs达成总价值超30亿美元的全链路战略合作，同时将Anthropic纳入核心客户体系 ，借助Claude Science工作台推进高难度不可成药靶点的药物研发 。

　　艾伯维、百时美施贵宝 、强生
、武田制药等企业
，联合参与AI结构生物学网络的联邦学习项目，共享2万条独家药物研发结构数据 ，共同训练出性能远超公开基准的AISB-1-Fed专属AI模型
，在不泄露核心数据的前提下大幅提升分子-靶点结合力预测精度。

　　截至2026年10月，全球范围内确实已有多款AI设计的候选药物进入临床后期、部分项目推进至III期 ，但这些项目大多由AI原生企业自主主导推进，跨国药企与AI企业的合作管线多数仍处于临床前或早期临床阶段
，尚未大规模进入III期临床节点
。

（文章来源：世界 金融报）