Biotech開始批量轉型AI

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聚焦高成長公司，100000+投資菁英共同關注

最近有個case很值得討論，一些biotech管線做不下去，居然選擇轉型做AI。它們的抉擇背后，既有迫不得已的生存壓力，也蘊含著對未來商業模式的重新想象。
01KALA Bio：臨床失敗后的絕地求生
KALA Bio（NASDAQ: KALA）的故事，是一個典型的"絕處逢生"敘事。這家曾經專注于眼科藥物開發的臨床階段生物技術公司，在不到六個月的時間里完成了從傳統biotech到AI平臺公司的急速轉型。我們先來捋一下它從轉型的時間線。

2025年9月29日，KALA的核心資產KPI-012在CHASE Phase 2b臨床試驗中宣告失敗，未能達到治療持續性角膜上皮缺損（PCED）的主要終點。這一消息導致公司股價在盤前暴跌超過90%，從約19美元跌至不足2美元。

轉折出現在2025年12月1日。新的投資方Lazar同意通過兩輪私募提供最高600萬美元的資金，這讓KALA暫時避免了資產被清算的命運。隨后2025年12月初，公司完成了1000萬美元的注冊直接發行；2026年1月初，KALA又通過債務清償安排解決了約1060萬美元的負債，進一步重塑了資本結構。

2026年3月4日，KALA正式宣布了戰略轉型：公司將部署并持續開發一個面向生物技術行業的本地化AI基礎設施平臺，并與AI開發公司Younet AI簽署了平臺開發及獨家許可協議，獲得了名為"Researgency"的專有AI研究平臺。

僅僅一周后的3月11日，KALA宣布其首個商業化AI產品將在約14天內交付，正式將自己定位為一家"雙引擎增長公司"——一邊保留擁有FDA孤兒藥認定和快速通道資格的生物技術管線，一邊通過Researgency.ai平臺切入AI-as-a-Service賽道。

寫到這里相信大家也能看到，逼著KALA轉型的直接因素是生存壓力，這是最基本的驅動力。CHASE試驗的失敗不僅摧毀了公司的核心價值敘事，更讓其陷入了資金鏈斷裂的絕境。KALA的股價在試驗失敗后暴跌89%，這意味著通過傳統的biotech融資路徑（增發、合作開發、管線授權）重新站起來幾乎不可能。公司需要一個全新的價值敘事來吸引資本。

然后就是最重要的一點：AI概念提供了一個估值重構的窗口。從估值角度看，傳統臨床階段biotech通常按照管線價值進行DCF估值或rNPV估值，成功率低、周期長、確定性差。而AI-as-a-Service公司則可以按照SaaS模型估值——以ARR（年度經常性收入）為基礎，享受遠高于biotech的收入倍數。KALA自稱要做"生物技術領域的Palantir"，這一類比并非隨意——Palantir的收入倍數長期維持在20倍以上，而同等規模的biotech公司可能只有2-3倍。通過將敘事從"臨床失敗的眼科公司"轉變為"服務于1800億美元AI醫療市場的平臺公司"，KALA正在進行一次估值體系的根本性切換。

除此之外，其實行業痛點的真實存在也確實為轉型提供了一定的合理性基礎，這是毋庸置疑的。KALA瞄準的是中小型biotech公司的AI基礎設施需求——全美超過3200家生物技術公司中，絕大多數缺乏自建AI基礎設施的能力和資源。全球前20大制藥公司2024年研發投入約1670億美元，但AI驅動藥物發現的投入僅約40億美元。更關鍵的是，Researgency采用完全本地化部署模式，獨立于公共AI服務運行，允許企業在本地存儲敏感的專有生物數據。在數據安全日益受到重視的背景下，這一定位確實切中了行業的真實痛點。

當然，目前KALA的轉型存在顯著的執行風險。公司尚未披露GPU規模、硬件合作伙伴或部署成本等關鍵信息。從一家被債權人威脅清算的臨床biotech轉變為一家運營多客戶AI基礎設施的平臺公司，所需要的資本、技術合作關系和運營深度遠遠超出傳統臨床開發的范疇。截至目前，股價雖然在3月11日的AI發布消息后上漲了約24%，但仍較52周高點下跌超過98%。

02

Avalon：從細胞治療到AI視頻的驚險一躍

如果說KALA的轉型是"絕地求生"，那么Avalon GloboCare（NASDAQ: ALBT）的轉型則更像是一場"漸進式身份重塑"。這家公司的轉型軌跡更為復雜，涉及多次業務調整和戰略收購。

Avalon GloboCare最初的定位是一家智能生物技術開發及醫療服務提供商，擁有兩個可報告業務板塊：房地產運營和實驗室檢測服務。隨著時間推移，公司的業務重心逐漸從細胞治療知識產權和精準診斷消費產品，向生成式AI軟件方向漂移。

2025年全年，ALBT都在與Nasdaq的最低股東權益要求作斗爭，面臨數百萬美元的權益赤字。在這一背景下，公司開始了一系列激進的資本運作。

2025年4月29日，ALBT向SEC提交了S-4注冊聲明，正式披露了與YOOV Group Holding Limited的合并計劃。YOOV是一家專注于智能業務自動化的AI-as-a-Service（AIaaS）平臺提供商。這筆交易的設計極為大膽——如果完成，YOOV股東將持有合并后公司近98%的股份，這實質上又是一次借殼上市，Avalon更多地扮演了Nasdaq上市殼公司的角色。

2025年12月12日，Avalon完成了對RPM Interactive, Inc.的收購。RPM是一家生成式AI出版和軟件公司，擁有名為"Catch-Up"的SaaS平臺，能夠利用生成式AI應用和大語言模型自動生成短視頻內容。這筆交易以全股票方式完成，Avalon向RPM的股東發行了19,500股Series E不可投票可轉換優先股，總對價1950萬美元。公司表示，Catch-Up平臺將支持其消費健康產品KetoAir的營銷推廣。

2026年1月12日，歸功于RPM Interactive收購帶來的資產注入，ALBT解除了長達數月的退市威脅。

2026年2月底，ALBT進一步強化了其AI布局，宣布被接納加入AMD的AI開發者計劃，獲得了云端AI開發積分、培訓資源和高級工具，用于加速其生成式AI出版和軟件戰略。

如果說KALA是生存壓力所迫，那么ALBT，則呈現出更為復雜的博弈格局。

退市危機是最緊迫的催化劑。Nasdaq的最低股東權益要求是上市公司的生命線。ALBT在2025年面臨的權益赤字意味著，如果不能在規定時間內恢復合規，公司將被轉入OTC市場。對于小市值公司而言，從Nasdaq退市到OTC交易往往意味著一個"死亡螺旋"——流動性枯竭、機構投資者撤離、融資渠道關閉。收購RPM Interactive這一1950萬美元的AI資產，在會計層面直接改善了股東權益狀況，幫助公司渡過了退市危機。從這個角度看，AI收購首先是一個財務工程，其次才是戰略布局。

借殼上市的反向操作暗示了轉型的實質。YOOV合并交易中，YOOV股東將持有合并后公司約98%的股份，這一比例清楚地表明：這不是Avalon收購了一家AI公司，而是一家AI公司借Avalon的殼完成上市。Avalon的價值在這筆交易中主要體現為Nasdaq上市地位。這意味著，ALBT的AI轉型在很大程度上不是自身業務的有機進化，而是資本結構層面的重組。

但是，這次合并，對現有股東的稀釋代價不容忽視。ALBT的轉型高度依賴可轉換優先股和過橋貸款，這些金融工具一旦轉換為普通股，將對現有股東形成顯著稀釋。目前公司財務數據不忍直視，AI轉型的故事雖然改善了敘事層面的估值預期，但尚未在基本面層面帶來任何實質性改善。

03

轉型還是蹭熱度——AI時代的迷思

縱觀KALA和ALBT的轉型案例，可以提煉出幾個值得關注的共同特征。

第一，轉型均發生在生存危機的背景下。KALA因核心管線臨床失敗而面臨資產清算，ALBT因權益赤字而面臨Nasdaq退市。兩家公司在轉型前都已經喪失了作為傳統biotech繼續運營的基本條件。

第二，AI概念充當了資本市場的"敘事橋梁"。兩家公司都利用AI概念完成了估值框架的切換——從依賴管線成功率的biotech估值，轉向依賴收入增長潛力的科技/SaaS估值。這種敘事轉換在短期內確實產生了效果：KALA在AI發布后股價上漲24%，ALBT通過AI收購恢復了Nasdaq合規。

第三，轉型路徑都依賴外部資源的快速嫁接。KALA通過與Younet AI簽署許可協議獲得Researgency平臺，ALBT通過收購RPM Interactive獲得Catch-Up平臺。兩家公司都沒有從零開始構建AI能力，而是通過合作或并購的方式快速獲取AI資產。這種"買入式轉型"降低了時間成本，但是否有真正的核心競爭壁壘，這才是決定基本面的關鍵問題。敘事轉換容易，敘事落地難。

第四，財務狀況均不支持大規模的自主研發投入。兩家公司在轉型時都處于嚴重的財務困境中，這意味著它們無法像大型藥企那樣投入數十億美元進行AI基礎設施建設。它們的AI戰略更多是"輕資產"模式——平臺許可、SaaS服務、合作開發——而非"重資產"模式的自主技術積累。這在華爾街分析師強調“halo”概念的當下，會不會面臨快速被資本市場拋棄的風險？

更普遍來說，biotech轉型AI是否具有普適性，這或許會是更深刻的問題。

至少現在，我們需要認識到，"真正的AI-biotech融合"與"貼標簽式的AI轉型"之間存在本質區別。真正的融合——如利用AI加速靶點發現、優化臨床試驗設計、提高分子模擬精度，這都需要高質量的專有數據和持續的技術投入。這與KALA和ALBT所展示的"快速嫁接AI資產"的模式有根本性差異。前者創造的是技術護城河和長期競爭優勢，后者更多是資本市場層面的敘事重構。

小型biotech轉型AI上，筆者認為最大的挑戰是數據壁壘——AI模型的價值高度依賴訓練數據的質量和規模，而小型biotech通常不具備足夠的專有數據積累。然后是資本強度——雖然AI業務的邊際成本可能低于藥物開發，但構建可靠的AI基礎設施同樣需要大量前期投入，包括算力、工程團隊和客戶獲取成本。

而對于我們投研來說，或許更為重要的是，關注敘事轉型能否真正落到實處，落地到基本面。

結語：歸根結底，AI與biotech的融合是一個充滿機遇的方向，但機遇屬于那些真正投入資源構建技術能力的公司，而非簡單地在公司名稱或新聞稿中加入"AI"字樣的公司。在這個意義上，KALA和ALBT的案例更多地反映了小型biotech在生存壓力下的適應性策略，而非AI-biotech融合的典型范式。它們的轉型成敗，最終將取決于能否將資本市場的敘事轉化為可持續的商業現實。

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