當(dāng)行業(yè)還在討論“AI能否改變研發(fā)效率”時,跨國藥企已經(jīng)給出了更為確定的答案。
年初,葛蘭素史克與AI生物技術(shù)公司Noetik達(dá)成一項五年合作,以5000萬美元的前期資金及近期里程碑付款,以獲得后者的兩款癌癥模型的使用權(quán)。
幾乎同一時間,禮來與AI醫(yī)藥大模型公司Chai Discovery聯(lián)手,以獲得其核心平臺Chai 1和Chai 2的使用權(quán),并一起為禮來打造獨有的早期藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)模型。
從表面上看,這些仍然像是普通合作,但如果仔細(xì)拆解就會發(fā)現(xiàn)——
這些合作的核心已經(jīng)不是傳統(tǒng)的軟件采購,而是將AI大模型作為重要基礎(chǔ)設(shè)施,整合到藥企研發(fā)平臺之中。
這一變化,正在悄然改寫醫(yī)藥行業(yè)。
如今,大藥企與AI公司之間形成了長期且共享的伙伴關(guān)系,通過持續(xù)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同、數(shù)據(jù)融合與技術(shù)迭代,雙方真正成為研發(fā)共同體。
在這樣的背景下,全球藥企的思路也在發(fā)生變化。越來越多企業(yè)開始更加開放,開始聯(lián)合算力平臺、硬件平臺、AI技術(shù)平臺公司,共同搭建一個完整的AI for Science生態(tài)。
毫無疑問,這也對參與其中的企業(yè)提出了更高的要求,不僅要有技術(shù)能力,還能在真實場景落地,更重要的是,能夠在復(fù)雜生態(tài)中進(jìn)行協(xié)調(diào)與整合。
在全球產(chǎn)業(yè)加速演進(jìn)的同時,中國市場也開始出現(xiàn)具有標(biāo)志性的實踐落地。
近日,望石智慧、華為、華鯤振宇三方正式達(dá)成戰(zhàn)略級生態(tài)合作,重磅發(fā)布AI藥研聯(lián)合解決方案。
該方案整合華為頂尖算力技術(shù)底座、華鯤振宇硬件平臺以及望石智慧小分子藥物設(shè)計平臺,構(gòu)建起從底層算力到上層藥物研發(fā)智能應(yīng)用的完整解決方案。
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圖:望石智慧與華為共同參加央視頻《新智會客廳》欄目采訪
如果說,之前的跨國藥企動作,代表的是全球趨勢,而這一次三方合作,則意味著這一重要方向,正由中國市場的先行者引領(lǐng)進(jìn)入實質(zhì)性落地。
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AI Agent for Science,未來已來
經(jīng)過多年的發(fā)展,AI for Science(AI4S)正在走到一個關(guān)鍵拐點。
早期的AI4S更多是將AI作為輔助工具,提升研究人員的效率。如今,智能體的出現(xiàn),讓AI解決科學(xué)問題,逐步邁向讓AI像科學(xué)家一樣解決科學(xué)問題。
一個代表性的案例來自美國的非營利性研究所FutureHouse。其開發(fā)的科研智能體羅賓Robin,在短短的10周之內(nèi),自主發(fā)現(xiàn)了一款治療干性老年黃斑性變形(AMD)的潛在療法。
這個案例之所以引起關(guān)注,并不在于結(jié)果本身,而是展示了一種可能性:AI開始具備自主科學(xué)探索和決策能力。
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從這個角度看,AI Agent for Science的出現(xiàn),標(biāo)志著行業(yè)正式進(jìn)入“智能體驅(qū)動的科學(xué)研究”時代。
這一趨勢,也在跨國藥企的動作中不斷印證。
標(biāo)志性事件是,醫(yī)藥巨頭禮來和人工智能巨頭英偉達(dá)宣布投入10 億美元,共建AI聯(lián)合創(chuàng)新實驗室,核心目標(biāo)之一就是開發(fā)面向藥物研發(fā)的專屬AI大模型,打造智能研發(fā)閉環(huán)流程。
更具說服力的是,跨國藥企開始直接通過收購將AI Agent能力內(nèi)化為核心競爭力。
2026年1月,阿斯利康宣布收購Modella AI,將這家波士頓生物醫(yī)學(xué)AI公司的多模態(tài)基礎(chǔ)模型和AI智能體全面整合進(jìn)其腫瘤研發(fā)體系。
就在上周,全球制藥巨頭默沙東與谷歌云雙方達(dá)成為期至少十年、總價值最高達(dá)10億美元的戰(zhàn)略合作協(xié)議,這是默沙東史上規(guī)模最大的單筆AI技術(shù)投資。
然而,當(dāng)我們將目光聚焦于藥物研發(fā)這一核心場景時,一個關(guān)鍵問題浮現(xiàn)出來:單純的工具調(diào)用和通用科研智能體,能夠支持真實的藥物研發(fā)嗎?
答案并不樂觀。
藥物研發(fā),特別是小分子藥物研發(fā),是一個極度復(fù)雜的系統(tǒng)工程。它不是在某個指標(biāo)上做到最好,而是需要在活性、毒性、穩(wěn)定性、可合成性等多個維度之間不斷權(quán)衡。
這意味著,這個研發(fā)過程是一個持續(xù)動態(tài)的優(yōu)化問題,而不是一次性計算。
單純的工具調(diào)用或者科研智能體,因為缺乏對藥物化學(xué)、結(jié)構(gòu)生物學(xué)和藥理學(xué)的底層理解,很難在多輪優(yōu)化過程中作出靠譜的判斷。
例如,上述Robin科研智能體成功證明了AI 自主科學(xué)探索的可能性,但嚴(yán)格意義上,它完成的只是藥物早期線索挖掘與理論方案。
它既沒有完成成藥性評價,也無法解決真實藥物研發(fā)中的毒性、有效性與安全等核心問題。
正因如此,單一模型能力再強(qiáng),也只能解決其中某一個環(huán)節(jié),難以最終轉(zhuǎn)化為藥物。
這也是AI Agent for Science出現(xiàn)的必然原因。它不只是一個一次性出結(jié)果的工具,而是通過整合多個模型、多種數(shù)據(jù)源和實驗反饋,構(gòu)建出一個能持續(xù)決策的系統(tǒng)。
這意味著,AI制藥已經(jīng)從模型競爭升級為專業(yè)智能體能力競爭。
誰能構(gòu)建真正理解藥物研發(fā)核心邏輯,具備端到端研發(fā)能力的垂直領(lǐng)域智能體,誰就更有可能在下一階段占據(jù)主動權(quán)。
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全球生態(tài)重構(gòu),AI制藥邏輯正在改寫
2026年,以O(shè)penClaw為代表的一批產(chǎn)品,讓智能體徹底走進(jìn)大眾視野。
它的出現(xiàn)證明了智能體不只是個概念,而是能夠真實落地的生產(chǎn)力工具,同時也給各個垂直賽道提供了新的啟發(fā)。
醫(yī)療行業(yè)正是其中變化最明顯的領(lǐng)域之一。
科技巨頭正在加速入局。4月,OpenAI、亞馬遜接連發(fā)布生命科學(xué)模型及智能體,以通用能力與平臺化服務(wù)切入藥物研發(fā)領(lǐng)域。
回看過去一年,醫(yī)藥賽道中的智能體產(chǎn)品更如雨后春筍般涌現(xiàn)。從當(dāng)前市場格局來看,大致可歸為三類。
例如醫(yī)院管理智能體,聚焦醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運營效率提升,如病歷質(zhì)控、用藥審查、患者管理等場景;第二類是醫(yī)患服務(wù)智能體,主要面向C端用戶的健康咨詢、用藥提醒和慢性病管理等服務(wù);第三類,則是直接切入藥物研發(fā)環(huán)節(jié)的研發(fā)智能體。
前兩類智能體主要服務(wù)于醫(yī)療領(lǐng)域的患者和醫(yī)藥端,對現(xiàn)有流程進(jìn)行優(yōu)化,與藥物發(fā)現(xiàn)這一源頭創(chuàng)新環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)不大。
而第三類研發(fā)智能體,則直接進(jìn)入醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)最核心,也是壁壘最高的環(huán)節(jié)。
進(jìn)一步深入觀察會發(fā)現(xiàn),目前絕大多數(shù)玩家還扎堆在文獻(xiàn)檢索、分子篩選、化學(xué)合成等能力上,解決的是某一個環(huán)節(jié)效率問題。
這些能力都非常重要,但仍然有一個共同的局限——難以直接轉(zhuǎn)化為藥物。這也是為什么,行業(yè)仍然缺乏真正面向早期藥物發(fā)現(xiàn)、具備全棧能力的醫(yī)藥研發(fā)智能引擎。
在這一趨勢下,望石智慧的策略極具前瞻性。它并沒有停留在工具層,而是將能力延伸到研發(fā)決策系統(tǒng)。
望石智慧聚焦壁壘最高的早期醫(yī)藥研發(fā)場景,打造了行業(yè)首個以藥化思維鏈為驅(qū)動的全棧式小分子醫(yī)藥早研智能體,作為基礎(chǔ)設(shè)施,該智能體能夠作為幫助藥企拿下AI Agent for Science新生態(tài)的“入場券”。
它并不只是生成分子,而是試圖像藥化學(xué)家一樣思考問題。
在當(dāng)前行業(yè)中,很多模型都可以生成結(jié)構(gòu)新穎的小分子。但無法判斷藥物分子在真實研發(fā)環(huán)境中是否可行。這就導(dǎo)致一個現(xiàn)象:模型在計算指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異,但在實際研發(fā)場景中脫節(jié)。
而望石智慧的智能體,核心在于具備藥物化學(xué)家的判斷能力,串聯(lián)起從靶點發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計再到濕實驗驗證全流程,真正走進(jìn)了研發(fā)核心。
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更重要的是,這套系統(tǒng)形成了“AI設(shè)計—實驗驗證—數(shù)據(jù)回流—模型優(yōu)化”的完整閉環(huán)。這一閉環(huán)非常關(guān)鍵,因為藥物研發(fā)不是一次性問題,而是持續(xù)試錯與優(yōu)化過程。望石智慧打通這些環(huán)節(jié),讓這套系統(tǒng)具備持續(xù)學(xué)習(xí)與自我反思能力,而不是一次性輸出工具。
原因在于,它不是基于通用智能體去適配藥物研發(fā),而是圍繞藥物研發(fā)這一場景,打造了一個具備類藥化學(xué)家認(rèn)知能力的專業(yè)研發(fā)伙伴。
這種原生優(yōu)勢,讓其對藥物研發(fā)的理解也更貼近真實場景,同時又和實驗體系緊密結(jié)合。這讓它的智能體不僅能生成分子,還能做出更接近實際的判斷。
但如果把視角進(jìn)一步拉高,會發(fā)現(xiàn)另一個更加重要的趨勢:生態(tài),正在取代單點能力,成為行業(yè)關(guān)鍵變量。
一套真正可用的AI藥研系統(tǒng),基本涉及算力、數(shù)據(jù)、算法模型和實驗驗證這四大要素,往往分散于不同組織手中,難以由單個公司獨立完成。
因此,基于生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同,已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。
國際市場已經(jīng)給出清晰的樣本。例如,賽諾菲聯(lián)手OpenAI、AI初創(chuàng)公司Formation Bio三方共同合作,打造一系列行業(yè)頂尖的模型。目前已經(jīng)發(fā)布首個用于優(yōu)化臨床試驗患者招募的AI工具M(jìn)use,將其運用于多發(fā)性硬化癥的Ⅲ期臨床試驗之中。
不只如此,英偉達(dá)在算力層面之上,與業(yè)內(nèi)Recursion、Terry等公司合作,構(gòu)建了龐大的算力與模型生態(tài);谷歌母公司Alphabet孵化Isomorphic Lab,并與DeepMind 共享技術(shù)基座,打通藥物研發(fā)流程。
這些實踐共同指向一個方向,產(chǎn)業(yè)分工正在被重新定義。
過去藥企、AI應(yīng)用公司、算力公司邊界相對清晰,但新范式下,產(chǎn)業(yè)邊界正在變得模糊,各方企業(yè)圍繞一個研發(fā)體系進(jìn)行深度協(xié)調(diào)。
也正是在這樣的背景下,華為與望石智慧的合作,具有獨特的戰(zhàn)略深意。它不僅是一項合作,更是生態(tài)協(xié)同理念在中國AI制藥領(lǐng)域的一次率先落地。
過去幾年,中國AI制藥企業(yè)在技術(shù)層面不斷突破,在部分方向上已經(jīng)具備與國際玩家競爭的能力。但在生態(tài)層面,尤其是在算力與基礎(chǔ)設(shè)施整合上,仍然存在差距。
而這一次聯(lián)合,則意味著中國在這一層開始補(bǔ)齊短板。
其更深層的意義,在于嘗試構(gòu)建一套從底層算力到上層應(yīng)用、完全自主且深度協(xié)同的AI制藥體系。這意味著,未來中國藥企有可能在一個相對獨立、可控的環(huán)境中完成AI驅(qū)動的藥物研發(fā)。
這不僅是效率問題,更是產(chǎn)業(yè)安全與長期競爭力的問題。如果這一模式能夠跑通,它很可能不只是一個案例,而會成為行業(yè)未來的重要范式。
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打破行業(yè)瓶頸,中國AI醫(yī)藥新路徑
可以說,此次望石智慧與華為、華鯤振宇的合作,并非簡單的業(yè)務(wù)疊加,而是試圖構(gòu)建更加統(tǒng)一的研發(fā)系統(tǒng)。
這一合作建立在三方各自核心優(yōu)勢的深度互補(bǔ)之上。
如今,醫(yī)藥已成為華為重點布局的戰(zhàn)略級新賽道。據(jù)公開報道,華為近年已組建制藥軍團(tuán),由集團(tuán)高管帶隊,將生物醫(yī)藥提升至與金融、制造同等重要的行業(yè)級戰(zhàn)略高度。
目前制藥行業(yè)正處于算力需求爆發(fā)期,基于昇騰AI計算和鯤鵬通用計算,華為在生命科學(xué)關(guān)鍵計算場景實現(xiàn)效率跨越式提升:成功將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測訓(xùn)練耗時縮短30%–35%,在長序列場景下,耗時縮短幅度甚至高達(dá)65%;不止如此,華為還將分子動力學(xué)模擬場景從幾周級壓縮至秒級。
由此可見,華為的算力底座擁有難以替代的核心優(yōu)勢,能夠為行業(yè)提供AI開發(fā)框架等底層技術(shù)支撐,保障算力穩(wěn)定與數(shù)據(jù)安全可信。
在AI藥研聯(lián)合解決方案中,華鯤振宇負(fù)責(zé)構(gòu)建適配醫(yī)藥場景的高性能算力載體,將國產(chǎn)算力與醫(yī)藥研發(fā)的特定需求進(jìn)行深度適配。
望石智慧則填補(bǔ)了這一生態(tài)中至關(guān)重要的“價值創(chuàng)造”一環(huán)。
與傳統(tǒng)醫(yī)藥背景出身的團(tuán)隊不同,其創(chuàng)始人兼CEO周杰龍擁有20多年人工智能算法工作經(jīng)驗,在技術(shù)路徑選擇上具有獨特的工程化視角。
這使得公司在構(gòu)建AI驅(qū)動的研發(fā)體系時,更強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)能力,而不是單點的技術(shù)突破。
深耕小分子醫(yī)藥早研8年多以來,望石智慧深知數(shù)據(jù)的價值,目前已經(jīng)積累了海量醫(yī)藥研發(fā)垂類數(shù)據(jù)。其200億+小分子庫、2億+虛擬復(fù)合物庫、300w+電子云密度庫、上億二面能量扭轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)資產(chǎn),為制藥大模型研發(fā)、分子設(shè)計與研發(fā)決策智能體提供核心數(shù)據(jù)支撐。
這些數(shù)據(jù),也構(gòu)成了望石智慧底層關(guān)鍵資產(chǎn)。
在這一基礎(chǔ)之上,公司構(gòu)建了工業(yè)級多模態(tài)AI 3D分子生成大模型,以及小分子藥物設(shè)計平臺Molvado,以及具備自主決策與閉環(huán)執(zhí)行能力的小分子醫(yī)藥早研智能體MolVortex,從藥物化學(xué)家思維鏈出發(fā),打通從需求理解、策略生成到工具調(diào)度、迭代優(yōu)化的全流程自主閉環(huán)。
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圖:多模態(tài) AI 3D分子生成模型 &小分子藥物設(shè)計平臺MolVado(來源:望石智慧官網(wǎng))
在此前的采訪中,周杰龍?zhí)岬剑愁^部藥企使用Molvado后,僅3個月就獲得了全新骨架的百納摩爾級活性分子,將原本需要1到3年的時間大幅縮短,合成和實驗的費用也減少了80%。
不只如此,望石智慧的能力沒有停留在案例展示,已經(jīng)獲得產(chǎn)業(yè)認(rèn)可度。
公司已服務(wù)超過100家國內(nèi)外藥企和科研機(jī)構(gòu),助力客戶發(fā)現(xiàn)20多個針對差異化機(jī)制的早期候選藥物,多個項目已進(jìn)入臨床前及臨床開發(fā)階段。
其合作伙伴廣泛覆蓋武田、拜耳、輝瑞等多家跨國制藥企業(yè),以及齊魯制藥、微芯生物、泰德醫(yī)藥等國內(nèi)頭部創(chuàng)新藥企。
此外,望石智慧內(nèi)部已開發(fā)10余條圍繞腫瘤和自免兩大疾病領(lǐng)域的管線項目,研發(fā)效率超行業(yè)平均水平。其中自主研發(fā)的HPK1口服抑制劑SWA1211于2025年6月獲得中美雙報臨床試驗許可,成為全球首批進(jìn)入臨床階段的AI參與設(shè)計的HPK1抑制劑。
這些成果,成功驗證了望石智慧作為一家擁有強(qiáng)AI技術(shù)基因的公司,在藥物早期研發(fā)有著深厚的技術(shù)積淀和全流程落地能力。
這些結(jié)果共同說明一件事:望石智慧已經(jīng)完成了從技術(shù)到研發(fā)結(jié)果的跨越。
從更本質(zhì)的角度看,其核心壁壘并不只是模型,而在于打通了一條業(yè)內(nèi)少有的打通“AI 3D分子生成大模型+濕實驗+化合物庫+藥物管線”完整鏈路。使其不再局限于單一工具,而成為一個可以持續(xù)產(chǎn)出結(jié)果的系統(tǒng)。
而通過與華為、華鯤振宇的合作,望石智慧正在把自身能力嵌入到更大的體系中,形成從算力到應(yīng)用的完整解決方案。
從長期來看,它的價值不只體現(xiàn)在單個項目上,而是成為藥企長期的平臺合作伙伴。
過去,藥物研發(fā)高度依賴定制化項目,難以規(guī)模化推廣,而當(dāng)?shù)讓铀懔εc上層智能體形成標(biāo)準(zhǔn)化組合后,有更多機(jī)會在企業(yè)中快速部署。
整套AI研發(fā)體系能夠快速適配不同藥企、不同研發(fā)場景的個性化需求,大幅降低企業(yè)落地AI制藥技術(shù)的門檻與成本。
換句話說,這有望為行業(yè)建立一套新的研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施。這種基礎(chǔ)設(shè)施平臺的轉(zhuǎn)變,商業(yè)邏輯也會隨之發(fā)生變化。
技術(shù)平臺不再只是通過單次軟件合作獲取收入,而是可以通過平臺和數(shù)據(jù)整合的解決方案賦能,獲得額外的項目收益分成,形成穩(wěn)定的商業(yè)回報。
這一轉(zhuǎn)變,是當(dāng)前AI制藥行業(yè)從概念落地、技術(shù)試點,走向成熟商業(yè)化規(guī)模化發(fā)展進(jìn)程中,最關(guān)鍵的一步。
新一輪AI技術(shù)浪潮下,醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)的競爭邏輯已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。
單純依靠模型參數(shù)或工具已不足以制勝,生態(tài)整合能力與全棧落地能力成為企業(yè)核心競爭力。
望石智慧憑借小分子藥物研發(fā)智能體的前瞻性生態(tài)布局,在這一變革浪潮中先踏出一步。
它沒有滿足于分子生成能力本身,而是圍繞藥物研發(fā)流程構(gòu)建智能體系統(tǒng),這種從單點環(huán)節(jié)到系統(tǒng)決策的提升,正是AI Agent for Science時代的核心。
可以期待的是,通過與華為、華鯤振宇的深度合作,望石智慧將憑借其可復(fù)制的AI藥研聯(lián)合解決方案能力,從國內(nèi)走向海外,加速商業(yè)價值釋放,真正引領(lǐng)AI Agent for Science的新生態(tài)。
其稀缺性與不可替代性,正在被越來越多的藥企所感知:它不是工具供應(yīng)商,而是能真正驅(qū)動研發(fā)范式變革的生態(tài)核心。
未來,隨著更多AI賦能的管線進(jìn)入臨床,更多合作伙伴加入創(chuàng)新研發(fā),這一中國自主AI制藥新范式必將加速全球創(chuàng)新藥研發(fā)進(jìn)程,為患者帶來更多突破性療法。
—The End—
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