Formation Bio：從“賣工具”變身“AI?業主”，改寫“十年十億”藥物定律?| AI RaaS全球案例30

2025年3月，盛景率先提出AI RaaS（Result-as-a-Service，結果即服務）商業模型，即極致化結果導向模式，敢于以結果作為定價、收費或盈利的依據，并將其形象地比喻為“AI業主或AI甲方”，主張只有端到端服務并深度嵌入物理世界，才能真正創造價值。

2個月后，紅杉資本在全球AI峰會上給出幾乎相同的判斷——“下一輪AI賣的是結果，而不是工具”。

兩者跨越時差，卻高度同頻。

盛景進一步強調，中國創業者要想吃到最大紅利，必須做到“極致化”結果導向，即要用數字世界的AI能力快速撬動、擁有或共同擁有物理世界的高價值資產，AI應用企業要從乙方成長為AI甲方或共同甲方，從服務商到AI業主AI老板，或者深度掌控運營場景。

為此，盛景推出“AI RaaS全球案例30”系列，系統拆解標桿企業，為本土創業者提供可借鑒的范式。

過去十年間，得益于技術的進步和人工智能的發展，藥物發現量翻了一番，然而FDA（美國食品藥品監督管理局）獲批上市藥物的數量卻始終停滯不前，每年徘徊在50——60種。絕大多數的發現藥物無法惠及患者。

這很大程度上歸因于驚人的藥物開發成本。醫藥界流傳著“雙十定律”，即從新藥研發到最終獲批上市需要平均耗時10年，投入約10億美元。美國發布的一項研究表示這一數字已上升至近26億美元。然而，據估計，90%的藥物都未能進入市場。

生物制藥獨角獸Formation Bio充分利用了當前藥物發現與開發之間的斷層，開創了新型AI驅動下的創新藥IP資產經營模式：不賣軟件，而是低價收購那些由于臨床試驗成本高昂且復雜而停滯不前的有潛力候選藥物，其AI平臺為藥物開發的整個生命周期提供端到端支持——從識別最佳藥物資產到制定開發策略再到執行臨床試驗，旨在提高速度和成功率，將藥物推進至關鍵價值拐點（II期及以后），最終與合作伙伴共同商業化或轉售。

從最初的工具外包商起步，Formation Bio已進化為炙手可熱的硅谷創新藥獨角獸。2024年6月，公司完成了3.72億美元的D輪融資，由a16z領投，賽諾菲、紅杉資本、Thrive等跟投。此輪融資后，總融資額已達5.28億美元。雖然Formation Bio沒有披露本輪融資的估值，但其表示，此次融資后的估值較其在2021年的C輪融資（當時估值為10億美元）“大幅提升”。

我們將Formation Bio作為該系列的第2篇，希望可以為AI創業者帶來一些啟發，enjoy~

01

起步：

兩位華人創立TrialSpark，

先做“工具”

Formation Bio 的前身是TrialSpark，由首席執行官 Benjamine Liu 和首席技術官 Linhao Zhang 在2016年創立。

Liu 自幼隨父母從中國臺灣移民美國，耶魯大學生物學本科畢業后，先后在劍橋和牛津深造。在研究生期間他發現幾種帕金森病候選藥物，卻因缺乏臨床資源而屢遭制藥公司拒絕，這讓他意識到藥物開發瓶頸已從發現環節轉移到臨床落地。

“我從沒想過會創辦一家公司，我一直想成為一名科學家和醫學研究員，為患者發現新的治療方法。我讀研究生的時候，我們發現了一些候選藥物，需要進行臨床試驗，所以我了解到這個過程是多么昂貴和耗時�！盠iu在接受《福布斯》采訪表示。

小景注：臨床試驗通常分四期：

通常在健康志愿者中進行，目的是確定安全性和給藥劑量。

II

在少量目標患者中進行，初步評估療效，并進一步觀察安全性。

III

規模最大、起到決定性作用的試驗，在足夠多的目標患者中驗證療效與安全性。如果結果令人滿意，臨床研究可在此階段結束，候選新藥隨后進入新藥上市申請（

NDA

）流程。

IV

獲批上市后的研究，又稱上市后監測或藥物警戒，有時作為

FDA

批準新藥的附帶條件。

2016 年，Liu還在攻讀博士學位期間，與Linhao Zhang共同創立了 TrialSpark 來直接解決這個問題。Zhang的父母來自上海，但他出生于德國，畢業于德克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學專業。

Liu稱：“我們創辦TrialSpark 是為了重新思考科技制藥公司能帶來什么價值。我們的想法是先在臨床試驗的速度和成本方面取得初步優勢，這是當今最大的瓶頸，然后再思考技術如何簡化制藥價值鏈的各個方面�！�

TrialSpark先開發患者招募工具對外銷售，隨后又補充現場管理與技術支持，成為面向藥企的“工具外包商”。

當時公司仍是典型的“乙方”，賺取的是“數字化工具利潤池”中那僅占全球GDP 1%——3%的薄利。

02

轉型：

從工具到端到端“結果服務”

在監管趨嚴、競爭激烈的美國市場，藥企往往把最耗時的臨床環節外包給經驗豐富的 CRO，以提升成功率并壓降成本。

小景注：

CRO

（受托研究機構，

Contract research organization

，縮寫

CRO

，又稱合同研究組織或臨床研究機構），是通過合同形式為制藥企業、研發機構或大型藥廠在藥品研發過程中提供專業化服務的機構。

然而，傳統CRO按工時計費，越慢越賺錢，導致出現拖長試驗周期、拖慢試驗進度的情況。

Liu在接受福布斯采訪時也一針見血地指出，“從根本上講，CRO的商業模式是按計費小時計算成本加成。就像律師或承包商一樣，計費小時數越多，收入也就越多，這激勵他們進行更長時間、更昂貴的臨床試驗”。

在早期技術基礎上，TrialSpark搭建了一體化平臺，將臨床試驗的前端（患者招募、電子同意）與后端操作（包括數據管理、監控和統計）全部打通，去掉大量人工環節。結果是試驗更快、成本更低，為藥物研發直接節省時間和預算。

可見，這一階段，TrialSpark從工具提供商升級為tech-enabled CRO，提供端到端的試驗執行服務。

到2021年，TrialSpark已建立了涵蓋整個臨床試驗生命周期的內部能力，包括患者招募、試驗啟動、場地管理、數據讀取和法規遵從。其結果是，研究時間縮短了 50%，試驗運行速度比行業基準快30-50%，并讓 95% 的此前未參與臨床試驗的患者受益。

TrialSpark也先后與諾華、Limbix、輝瑞合作。輝瑞公司當時的首席開發官強調，此次合作可以擴大那些原本可能無法參與試驗的患者參與試驗的機會。

2021 年 9月公司獲 1.56 億美元 C 輪融資，Sam Altman 領投，為后續的 “持有資產、成為甲方”戰略補足了彈藥。

03

結果服務還不夠，

要極致化結果導向，

成為持有資產的甲方

盛景認為， 企業不是做乙方，而要成為甲方，借助新技術成為優質資產或IP的真正“Boss”，從優質資產或IP未來持續的增值或經營中獲得巨大的利潤。

對于醫藥行業而言，每一個創新藥都是一個IP、一個資產。既然TrialSpark擁有強大的技術平臺，何不干脆直接持有這些資產呢？

Liu表示，這一戰略有點類似于“特斯拉先為奔馳做軟件再造車”或“亞馬遜先為塔吉特做電商再打造自有倉儲”的路徑。即先練就核心能力，再用于自有業務。

在C 輪融資后，TrialSpark停止單純為他人提供臨床服務，轉而自主押注項目，即引進收購外部臨床階段藥物資產，由自己的平臺來運行更快、更廉價的試驗。

• 2022 年 1 月，TrialSpark從默克集團獲得了Sprifermin （目前處于臨床Ⅱ期）的全球專利。骨關節炎（OA）是導致全球超過2.3億患者致殘和生活質量下降的主要原因， Sprifermin有望成為首個獲批用于治療數百萬骨關節炎患者的疾病改良療法。

• 10月，為了承接并推進 Sprifermin 項目專門設立的新公司（NewCo）High Line Bio正式成立。TrialSpark 全權負責 Sprifermin 的未來開發和商業化。根據協議，默克集團將獲得一筆預付款以及 High Line Bio 的股權，并有資格獲得臨床和商業里程碑付款以及未來凈銷售額的特許權使用費。

• 2022年10月，TrialSpark與制藥巨頭賽諾菲簽署合作協議 ，稱將專注于Ⅱ期和Ⅲ期候選藥物的授權和開發，未來三年內完成六筆交易。

• 2022年11月，TrialSpark確認收購 Asana BioSciences旗下免疫皮膚病學資產組合的多數股權并成立Libertas Bio ，資產包括：Gusacitinib（用以治療慢性手部濕疹，目前處于臨床Ⅲ 期），ASN008（用以治療特應性皮炎瘙癢和背痛，目前處于臨床Ⅱ 期）。

由此可見，TrialSpark創立了一種獨特的商業模式：其從制藥公司、研究機構和生物技術公司收購、合作或授權有潛力的藥物，通過資金與技術賦能，力推項目通過II期概念驗證乃至更晚階段。

如此，小型生物技術公司無需組建成本高昂的藥物開發團隊。對于大型制藥公司，其提供了一條“表外開發”途徑，使他們能夠開展更多發現項目，而無需承擔額外的內部成本或風險。

對于每項資產，通常采用類似子公司的NewCo模式，根據合作伙伴的偏好（包括股權、收益或特許權使用費）定制每個新公司的架構，允許與合作伙伴共享所有權。

這種模式讓雙方共贏，TrialSpark可以在II期臨床試驗結束后，或者將藥物出售給制藥公司、或者尋找制藥合作伙伴推進項目實現商業化。

2023年12月，TrialSpark正式更名為 Formation Bio，舊名里的 Trial鎖定在試驗環節，新名“Formation（塑造）”，旨在把身份從“試驗提速工具商”轉型為“AI 原生制藥公司”，也為公司全面持有管線、用 AI 重塑藥物開發留足敘事空間。

Liu表示：“我們決定更名為 Formation Bio，這是我們重新定義新療法研發和患者用藥方式的重要里程碑。過去幾年，我們一直以臨床階段制藥公司的身份運營，不斷拓展藥物研發管線，并提升內部藥物研發能力�，F在，我們的品牌也體現了這一身份。我們看到大型制藥公司和生物科技公司都強烈希望與我們合作，共同推進有前景的療法，尤其是在他們發現的藥物數量超過自身研發資源的情況下�！�

為此，Formation Bio還發起了EIR計劃（Entrepreneur in Residence ，入駐企業家）并于2025年6 月 9 日宣布了首批駐企創業合伙人（EIR）：Kia Motesharei、Minji Kim、John Taylor 與 Anthony S. Walsh。

四位EIR均擁有數十年尋找和執行高價值生物制藥交易的經驗。Formation Bio 稱，他們可深入自己看好的領域，憑借交易經驗與業內人脈，發掘被忽視或開發不足的優質資產，迅速鎖定并推進交易，拓展公司醫藥管線。

04

不止是甲方，

加強AI全鏈路能力，

升級為“AI甲方”

Formation Bio最大的差異化優勢，在于其AI驅動的專有技術平臺，掌握了AI全鏈路能力。

公司的人工智能系統覆蓋完整的研發生命周期，用以加速并優化決策。

具體而言，其AI平臺分為三層：

第一層：藥物捕手（Drug Hunting）

Formation Bio 的Drug Hunting AI 會系統掃描疾病版圖、衡量 ROI、鎖定高潛力資產，并用知識圖譜和大模型自動匹配適應癥，實時更新機會清單。它就像一名“AI 藥物捕手”，自主搜尋、評估并推薦跨領域項目，并在持續學習中越發精準。

第二層：研發策略（R&D Strategy）

Formation Bio正在搭建一套差異化的 R&D 技術棧，讓開發決策更快更智。AI agent為臨床方案、監管與商業布局等提供實時建議；預測引擎在多種情景下模擬入組、預算和時間線，權衡成功概率、速度與回報；生成式模型基于結構化數據與真實世界基準輸出循證方案草案。這些能力共同奠定“AI 藥物開發助手”的雛形——未來它將對項目全程進行規劃、仿真和支持。

第三層：臨床試驗（Clinical Trials）

在臨床階段，Formation Bio 追求“自動化試驗”。AI 流程自動生成并維護核心文件，立項時間大幅縮短；招募引擎用模型推送定向內容，加速入組；智能驗證系統實時檢測異常并做風險監查，保證數據質量。整個試驗由此實現智能編排與實時管控，顯著節省時間和成本。

正如其CEO所說，“在Formation Bio，我們相信藥物開發的未來將由人工智能驅動，人工智能工具和代理將提升人類研究人員的能力，使他們能夠學習更多知識，完成最具影響力的工作，并最終為患者提供更多治療方法。我們采用分階段的方法進行人工智能創新，每個階段都能帶來切實的效率提升，同時也成為下一階段的基礎�！�

其中最具代表性的AI成果是與OpenAI、賽諾菲聯合推出的生成式系統Muse。

患者招募歷來耗時高、成本高，全球不足1/10的患者會進入臨床試驗，極低的參與率直接拖慢新藥上市節奏。

Muse是行業首個專門服務招募的AI應用，借助OpenAI Assistants API與動態工作流，它綜合分析海量文獻和真實世界證據，給出精準的患者畫像和招募渠道，隨后自動產出多語言、多渠道的高質量招募宣傳材料與預篩問卷，并可針對不同人群靈活調整，實現真正意義上的個性化觸達。賽諾菲已表示將首先使用 Muse 進行針對多發性硬化癥 (MS) 患者的 3 期藥物試驗。

2025年6月11日，Liu接受了CNBC的專訪，詳細介紹了Muse。他表示，過去，要搭建一套患者招募計劃，需要博士、臨床專家等團隊花上兩個月時間，調研疾病領域、患者分布等信息；而有了Muse，配合“人機協作”，這一流程被壓縮到“一兩分鐘”。如此巨幅的效率提升不僅節省了時間，更把高端人力從重復、數據密集的工作中解放出來，去解決更復雜、更具戰略性的問題。

Liu強調，這不僅是用自動化替代人力，而是實現“人機協同”。Formation Bio將自研 AI 與頂尖專家經驗結合——例如前輝瑞全球研發總裁 Michael Dolsten，其 II 期項目的高成功率為模型提供了寶貴訓練樣本。AI 一邊執行任務，一邊學習專家的決策邏輯，不斷迭代預測能力；人類洞察與機器算力形成正向飛輪。

Liu 也承認 AI 可能導致崗位調整，但如果能讓救命藥更快、更便宜地到達患者，“這一交換對社會值得”。

他闡述了一個愿景：人工智能不僅能提供輔助，還能從根本上重塑從藥物研發到患者可及的艱難路徑。

05

傳統產業公司，

應用AI全鏈路能力

刷新（refresh）企業

產業甲方在傳統模式下固然能賺到錢，卻長期被投入大、周期長、風險高、成功率低所困。唯有把AI 嵌入全鏈條、刷新原有 ROI 模型，傳統巨頭才有機會進化為“AI 新物種”。

盛景認為，不能用AI技術對現有業務進行重大改造的產業公司、傳統甲方，會面臨被AI時代新物種超越的被動局面。

Roivant Sciences 與Formation Bio，都善于利用外部“沉睡”資產，以“低買、快推、高賣”的輕資產模式切入制藥，以較小投入博取新藥開發成功的機會。

Roivant Sciences以“hub-and-spoke”（軸輻式）模式著稱：作為母公司孵化眾多以“vant”結尾的子公司（如神經疾病領域的 Axovant、皮膚病領域的 Dermavant 等），每個“Vant”專注于特定候選藥物或技術領域。其核心戰略是在全球范圍內尋找并許可/收購大型藥企擱置的有前景藥物，然后注入這些獨立運營的子公司，由小團隊推進開發。

2022年，Roivant僅用約千萬美元從輝瑞買下一款抗炎候選藥 RVT-3101，組建子公司 Telavant并在短短一年內取得出色臨床數據，隨后將項目以71億美元賣給羅氏，投資回報率逾百倍。

兩家公司有一定的競爭關系，走的卻是兩條不同的路線。

Roivant 更像是一個投資控股平臺，其競爭優勢主要源自靈活的組織架構和敏銳的資產獲取策略。與像Formation Bio這樣將AI全面融入業務模式的企業相比，Roivant的AI應用深度和廣度明顯不足。

在制藥等高壁壘行業，“點狀AI” 只能帶來邊際改良，唯有“全鏈路AI” 才能產生平臺級復利。

未來沒有所謂AI產業，因為所有產業都將被AI重塑。制藥行業亦是如此——AI不再是錦上添花，而將成為新藥研發的標配引擎。

企業若停留在局部技術升級，而不把 AI 作為業務核心，將迅速被全面 AI 化的新模式甩開。

換言之，未來的競爭已不是“有沒有用 AI”，而是“是否把 AI 作為發動機重新塑造流程”。

尾聲

近年來，人工智能的爆發讓我們迎來了藥物研發的“黃金時代”：依托 AI，一家公司用開發一款候選藥物的傳統成本與時間，便可能同時發現 25、50 甚至上百種新藥物。然而，小型生物技術公司往往只能承擔最早期臨床階段的費用，而大型制藥公司也受限于研發預算——資本市場普遍要求其研發投入不得超過銷售額的 20%–25%。

與此同時，藥物發現環節的效率不斷提高，但臨床開發的成本卻節節攀升。過去 40 年里，每款已上市藥物的臨床試驗成本大幅增加，周期幾乎翻倍：如今，Ⅱ 期試驗常需 2000 萬至 5000萬美元，Ⅲ 期動輒超過 1 億美元。這直接壓縮了藥企能夠推進的管線數量。更大的掣肘來自時間：在藥品 20 年的專利期內，僅有 1–1.5 年用于發現，而 10–12 年消耗在開發。若能把開發周期縮短一年，不僅患者更早受益，企業也能多獲得整整一年的專利獨占期。

成本高漲與時間過長的雙重束縛，最終讓大量潛力藥物停滯在大型藥企和小型生物技術公司的管線表上，真正得以走向市場、惠及患者的，不到10%。

Formation Bio抓住了技術發展帶來的機會，從最初的工具服務乙方起步，不斷訓練并沉淀 AI 全鏈路能力，如今已進化為同時持有 IP 與資產的、以“極致結果”交付的——真正意義上的 AI 甲方，為中國AI創業者展示了如何跳出現有賣“工具”思維的泥潭，也為行業提供了可復制的AI RaaS樣板。