AI制藥正在成為當(dāng)下最熱的產(chǎn)業(yè)議題之一。

大模型帶來的能力躍升，讓制藥行業(yè)看到了真正的可能性：過去一個(gè)靶點(diǎn)需要反復(fù)試錯(cuò)數(shù)年，如今AI可以在數(shù)周內(nèi)完成高通量篩選；過去解讀一篇文獻(xiàn)需要數(shù)小時(shí)，如今大模型可以實(shí)時(shí)提煉核心結(jié)論并橫向串聯(lián)。算法正在從根本上壓縮從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到候選分子誕生的周期。

這種能力變化，也在重塑行業(yè)對AI的理解。早期行業(yè)對AI制藥的預(yù)期更多是一個(gè)"替代"邏輯：人們期待AI能繞過人的經(jīng)驗(yàn)，直接輸出可上臨床的分子。但隨著實(shí)踐深入，行業(yè)逐漸形成新的共識(shí)：最有力的路徑，是讓AI與制藥"老法師"協(xié)作。

在這條更務(wù)實(shí)的路上，清華AIR孵化的水木分子，是走得最早也最堅(jiān)定的玩家之一。自2023年起，水木分子相繼開源BioMedGPT百億參數(shù)模型、發(fā)布對話式藥物研發(fā)助手ChatDD，發(fā)布OpenBioMed Skills把生物醫(yī)藥的研發(fā)流程封裝成45項(xiàng)可執(zhí)行技能。再到最新的生物醫(yī)藥情報(bào)工具水木知了APP——產(chǎn)品路徑清晰指向一個(gè)目標(biāo)：成為制藥"老法師"真正離不開的智能助手。

工具層之外，水木分子還在推進(jìn)一項(xiàng)更重的工程。2025年，水木分子的第一條自研管線啟動(dòng)——針對自身免疫疾病的雙特異性抗體，用AI同時(shí)阻斷兩條核心信號(hào)通路。
基于ChatDD- Discovery平臺(tái)的計(jì)算設(shè)計(jì)已完成，多款候選分子進(jìn)入濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
從ChatDD到雙抗管線，水木分子的產(chǎn)品矩陣?yán)铮_始有了“結(jié)果”而不只是“工具”。

這背后，是AIR（清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院）一貫的做事邏輯。張亞勤院士（AIR創(chuàng)始院長）曾說過：“AIR的研究課題，80%以上源自企業(yè)真實(shí)需求。”而水木分子首席科學(xué)家聶再清教授，正是這種邏輯最忠實(shí)的踐行者。

作為清華大學(xué)萬國數(shù)據(jù)教授和AIR首席研究員，聶再清教授還是“十四五”國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃BTIT融合項(xiàng)目新藥研發(fā)大模型方向的課題負(fù)責(zé)人，曾任微軟亞洲研究院首席研究員，天貓精靈首席科學(xué)家，發(fā)表論文50余篇，擁有專利近30項(xiàng)。

而就是這樣一位在學(xué)界上聲譽(yù)卓著的教授，在和我們長達(dá)兩個(gè)小時(shí)的對話中，沒有提過自己的一篇論文、一項(xiàng)專利。談話的內(nèi)容始終圍繞：產(chǎn)業(yè)端的真實(shí)反饋、“老法師”的經(jīng)驗(yàn)如何與AI融合、藥企到底愿意為哪種服務(wù)買單……這些產(chǎn)業(yè)端的真問題上。

“AI制藥，不是AI替代人類制藥，是AI與“藥研“老法師””協(xié)作制藥”聶再清教授表示，“藥物研發(fā)從TMDD（手工制藥）發(fā)展到AIDD（AI輔助制藥），而現(xiàn)在和未來是ChatDD——人機(jī)互動(dòng)、輔助制藥的時(shí)代。”

“昨天有個(gè)投資人用戶專門聯(lián)系我們，說他們?nèi)径家笥蒙狭怂局薃PP。
生命科學(xué)領(lǐng)域的投資人都特別喜歡水木知了，說是他們做行研的神器。
”當(dāng)?shù)玫接脩舻闹苯臃答仌r(shí)，聶教授會(huì)興奮地向我們展示。

▎以下為與聶再清教授的對話全文，略有刪減：

創(chuàng)投家：您能不能通俗地解釋一下AI技術(shù)到底是如何改變藥物研發(fā)的？

聶再清：我們認(rèn)為藥物研發(fā)已經(jīng)經(jīng)歷了四個(gè)階段。

第一代叫TMDD（手工制藥），主要依靠“老法師”的經(jīng)驗(yàn)和直覺；

第二代叫CADD（計(jì)算機(jī)輔助制藥），計(jì)算機(jī)會(huì)幫助“老法師”們更好地用藥學(xué)經(jīng)驗(yàn)制藥，但核心還是“老法師”自己的判斷；

第三代是AIDD（AI輔助制藥），用AI小模型輔助“老法師”們制藥。這個(gè)階段的最大問題就是：“老法師”們的經(jīng)驗(yàn)和AI模型無法融合，“老法師”無法理解AI推導(dǎo)出來的分子為什么好，也沒法用自然語言指導(dǎo)該怎么改；

第四代就是ChatDD。最大的區(qū)別是：“老法師”們把經(jīng)驗(yàn)變成自然語言的Prompt，大模型基于此去觸發(fā)對應(yīng)能力，做高通量閱讀和計(jì)算。這樣兩邊的強(qiáng)項(xiàng)都發(fā)揮出來了，大模型的高通量計(jì)算、閱讀和最新算法預(yù)測，加上“老法師”的經(jīng)驗(yàn)直覺，形成不斷迭代的閉環(huán)。

未來肯定是ChatDD的時(shí)代，5年內(nèi)就完全靠AI制藥還不太可能，但AI和智能體的分量會(huì)越來越多、越來越重，“老法師”們會(huì)越來越離不開它們，這是一個(gè)必然的趨勢。

創(chuàng)投家：為什么在整個(gè)藥物研發(fā)過程中，“老法師”的經(jīng)驗(yàn)直覺始終是不可或缺的？

聶再清： 制藥是一個(gè)非常復(fù)雜的問題。迄今為止，生物學(xué)還有很多運(yùn)行機(jī)制沒有被數(shù)字化和解讀出來。大模型能計(jì)算抗體的親和力和結(jié)構(gòu)，但進(jìn)入人體之后，會(huì)跟哪些機(jī)理發(fā)生沖突、導(dǎo)致什么問題，這些目前還都無法計(jì)算。而“老法師”們的經(jīng)驗(yàn)和直覺在這個(gè)時(shí)候能提供很大幫助。

創(chuàng)投家：在外部看起來，水木分子的產(chǎn)品矩陣可以說非常復(fù)雜，從底層生物醫(yī)藥大模型BioMedGPT，到對話式研發(fā)助手ChatDD，到生物醫(yī)藥研發(fā)Agent平臺(tái)OpenBioMed Skills，再到最新發(fā)布的水木知了APP。咱們產(chǎn)品開發(fā)路徑背后的考量是什么？

聶再清： BioMedGPT其實(shí)是底層的生物醫(yī)藥大模型，本質(zhì)上是一項(xiàng)技術(shù)而非產(chǎn)品；而隨著基礎(chǔ)模型能力的提升，結(jié)合拿到的產(chǎn)業(yè)反饋，我們才把算法研發(fā)的一些成果封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品發(fā)布。

而“水木知了APP”的誕生，也是我們通過與行業(yè)深度交流后發(fā)現(xiàn)，輔助決策是大家的一種通用需求。

行業(yè)每天都有很多新進(jìn)展和新成果，但內(nèi)容非常專業(yè)，看懂的門檻很高。行業(yè)里很多普通人也需要這些信息，并且需要通俗化的解讀，這就讓我們看到了一個(gè)“情報(bào)決策助手”的機(jī)會(huì)。為生物醫(yī)藥研發(fā)人員提供海量數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)檢索、趨勢洞察、智能推薦生物醫(yī)藥情報(bào)與行研服務(wù)。

創(chuàng)投家：水木知了APP是如何實(shí)現(xiàn)“情報(bào)決策助手”這個(gè)定位的？

聶再清：水木知了的底層是基于水木分子自研的生物醫(yī)藥大模型ChatDD FM 、BioMedGPT、推理大模型BioMedGPT-R1、智能體知識(shí)圖譜PharMolix AgentKG等技術(shù)。

APP具有“情報(bào)”與“對話”兩大模塊：“情報(bào)”模塊通過對海量生物醫(yī)藥相關(guān)信息的檢索，為用戶篩選和推薦經(jīng)過精準(zhǔn)檢索的最新科研與行業(yè)資訊；“對話”模塊則通過自然語言對話方式，基于生物醫(yī)藥智能體知識(shí)圖譜，深度為用戶答疑解惑。

例如最近，水木知了就全新上線全球醫(yī)學(xué)頂會(huì) AI 解讀專題。2026 年 6 月 2 日剛剛落幕、被譽(yù)為全球腫瘤新藥研發(fā)風(fēng)向標(biāo)的2026 ASCO 年會(huì)，其全量會(huì)議摘要已同步上線平臺(tái)。用戶可以第一時(shí)間縱覽大會(huì)精華，關(guān)注同行評論，關(guān)注新發(fā)布研究結(jié)果的站位，包括關(guān)于Revolution Medicines 現(xiàn)場公布的胰腺癌 RAS 靶向療法的解讀。

同時(shí)，水木知了的服務(wù)不僅覆蓋生物醫(yī)藥，還延伸至合成生物及 AI for Science、醫(yī)療器械、以及大健康 五大前沿領(lǐng)域，致力于打造一個(gè)“個(gè)性化智能情報(bào)樞紐”。

創(chuàng)投家： 所以水木知了APP是一個(gè)針對生物醫(yī)藥圈小白提升認(rèn)知的工具？專業(yè)的研究員和圈內(nèi)核心專家也是水木知了的目標(biāo)受眾嗎？

聶再清： 水木知了不僅針對行業(yè)小白，也可以服務(wù)行業(yè)專家。專家的使用場景有如下幾個(gè)：第一，可以用來發(fā)布和推廣自己的研究成果；第二，生物醫(yī)藥行業(yè)很寬，很多專家都是“T”字形人才，縱向很深，但在橫向上也是小白，可以通過水木知了來建立最新的基礎(chǔ)認(rèn)知。

未來我們還希望專家能夠在水木知了APP上利用我們提供的工具來完成其他人發(fā)布的咨詢?nèi)蝿?wù)，最終將整個(gè)生物醫(yī)藥行業(yè)的情報(bào)和信息生態(tài)都能落在水木知了上。

創(chuàng)投家： 所以水木分子服務(wù)的客戶群體主要是實(shí)驗(yàn)室里的研究人員嗎？

聶再清： 不一定是實(shí)驗(yàn)室。藥企里面做決策的團(tuán)隊(duì)、高管，包括關(guān)注生物醫(yī)藥領(lǐng)域的投資人，都可能會(huì)用。

藥企里對于AI的需求分幾種場景：決策洞察、分子設(shè)計(jì)和開發(fā)、臨床。不同的場景對能力的需求不一樣。決策和臨床對文本和多模態(tài)能力需求多一些，分子設(shè)計(jì)對我們蛋白質(zhì)相關(guān)的模型需求多一些。

目前我們接收到的需求里，決策和臨床部分的量更大。比如服務(wù)復(fù)星醫(yī)藥，我們主要就是幫他們做更好的決策，類似管線要不要上、要不要推進(jìn)的決策。而服務(wù)博奧晶方，我們更多是幫助做疾病機(jī)制的理解，什么通路導(dǎo)致了什么疾病。分子設(shè)計(jì)上，我們也合作了一家膠原蛋白公司和一家MNC藥物研發(fā)公司。

創(chuàng)投家： 水木分子現(xiàn)在的收入結(jié)構(gòu)是怎樣的？

聶再清： 第一曲線還是工具類產(chǎn)品，收入占比也最高。第二部分是結(jié)果付費(fèi)——就是我們直接產(chǎn)出分子、藥品或者報(bào)告等。這部分收入剛剛開始，但想象空間非常大。

創(chuàng)投家： 在水木分子的很多技術(shù)發(fā)布中都提到了一個(gè)詞——“學(xué)術(shù)平權(quán)”，讓普通研究員在研究方法、研究工具上追平頂級(jí)專家的水準(zhǔn)。這件事對整個(gè)科研體系和專家體系會(huì)產(chǎn)生什么影響？未來普通研究員是否也有機(jī)會(huì)可以直接攻克最頂尖的科研難題？

聶再清： 確實(shí)具備了可能性。“水木知了”主要是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知層面的平權(quán)——讓很多知識(shí)大家都看得懂、學(xué)得會(huì)，慢慢變成專家。而OpenBioMed是實(shí)現(xiàn)算法能力層面的平權(quán)——讓不懂計(jì)算機(jī)的研究員也能用上最前沿的算法和最好的論文，把AI人員才有的算力和工具能力補(bǔ)全了。

一個(gè)普通人，有了AI之后是不是也能做出很好的分子？可能性是存在的。隨著大模型能力越來越強(qiáng)，一般人也可以通過大模型的建議去做事，碰到一個(gè)分子的成功概率就大增了。

創(chuàng)投家： 水木分子要自己做管線，這是一個(gè)什么樣的戰(zhàn)略考慮？未來會(huì)從生物醫(yī)藥大模型公司變成生物醫(yī)藥公司嗎？

聶再清： 我們的AI技術(shù)定位是做最好的藥物研發(fā)“助手”，最終交付的產(chǎn)品是工具、分子還是藥品，只是商業(yè)上的決策不同，核心都是助手的能力必須很強(qiáng), RAAS- Result as a Service。

而助手有三種使用方式：一種是作為工具交給藥企的人去使用；另一種是我們自己的專家團(tuán)隊(duì)可以接甲方的定向研發(fā)訴求，用我們的助手進(jìn)行研發(fā)，并將分子作為交付結(jié)果交給甲方；還有一種就是我們的專家團(tuán)隊(duì)自己尋找的一些自研管線研發(fā)方向，做到某一個(gè)程度再賣給甲方，或者有機(jī)會(huì)的話，可以自己做上市。

更深層的邏輯是：我們要打造真正頂級(jí)的藥物研發(fā)助手，需要與真正懂藥的頂級(jí)專家進(jìn)行緊密合作。

創(chuàng)投家：如何平衡AI藥研助手的研發(fā)和管線研發(fā)之間的資源分配？

聶再清：前期主要在打磨助手，資源分配在助手上較多。現(xiàn)在助手已經(jīng)有一些商業(yè)化收入，以后可以實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。管線前期投入是由同時(shí)在研的管線數(shù)目來控制的，再有一兩年年后就會(huì)開始有BD收入。

創(chuàng)投家：您自己給自研管線設(shè)定的時(shí)間有多長？

聶再清：自研管線立項(xiàng)后順利的話一般兩年后就可以有BD收入，我們可根據(jù)資源的富裕程度來決定是否在早期就BD出去一部分權(quán)益。

創(chuàng)投家： 做管線會(huì)和現(xiàn)有藥企合作伙伴產(chǎn)生競爭嗎？

聶再清： 醫(yī)藥企業(yè)之間最終在靶點(diǎn)層面才存在競爭。只要避開合作客戶選擇的靶點(diǎn)，我們就可以自由研發(fā)藥物，合作伙伴也不會(huì)有意見。

創(chuàng)投家：我們關(guān)注到水木分子正在大力招聘藥研人才？咱們準(zhǔn)備從哪個(gè)方向開始做管線？

聶再清：對，我們正在招聘抗體工程與藥物設(shè)計(jì)專家,包含計(jì)算方向和實(shí)驗(yàn)方向。

水木分子選擇從自免領(lǐng)域的適應(yīng)癥入手建立了第一條自研管線。這次選擇的是一類由復(fù)雜多信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的自身免疫性疾病，現(xiàn)有療法僅僅針對單一靶點(diǎn)，療效有限。

基于 ChatDD-Insight 對致病機(jī)制的系統(tǒng)分析，我們決定用人工智能設(shè)計(jì)雙特異性抗體，同時(shí)阻斷兩條核心信號(hào)通路。目前，基于ChatDD-Discovery平臺(tái)的計(jì)算設(shè)計(jì)已經(jīng)完成，已產(chǎn)出多款性能優(yōu)異的候選分子， 初步濕實(shí)驗(yàn)結(jié)果非常好，接下來會(huì)繼續(xù)進(jìn)行更多濕實(shí)驗(yàn)和臨床前的驗(yàn)證。

未來，水木分子將把這一能力擴(kuò)展到腫瘤及更多疾病領(lǐng)域，用人工智能高速、系統(tǒng)性地打造一系列創(chuàng)新藥物管線。

創(chuàng)投家：就您過往的履歷而言，其實(shí)并沒有生物醫(yī)藥賽道的標(biāo)簽，為什么會(huì)選擇做一家AI生物醫(yī)藥公司呢？

聶再清： 大模型這次帶來的技術(shù)進(jìn)展非常大。亞勤把它稱作第四次工業(yè)革命，各行各業(yè)都會(huì)被大模型技術(shù)改變。

我們在2023年成立水木分子的時(shí)候就判斷，如果要全力投入算力去做通用大模型，已經(jīng)是一片紅海了。不如在一個(gè)相對垂直的賽道進(jìn)入，會(huì)有更充足的資源去支撐。

另外，如果要做垂直領(lǐng)域，到底哪個(gè)行業(yè)最好？我們判斷的標(biāo)準(zhǔn)是：最好的行業(yè)，其數(shù)據(jù)本身一定要具備和自然語言不一樣的“語法”。如果用自然語言就能解決，那這個(gè)領(lǐng)域遲早會(huì)被通用大模型覆蓋掉。

從這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來看，生物醫(yī)藥是一個(gè)特別好的領(lǐng)域。這個(gè)賽道最重要的一種語言叫“蛋白質(zhì)語言”。大部分藥物功能都是由不同的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)支撐的，而蛋白質(zhì)語言的語法直接決定了其功能結(jié)構(gòu)規(guī)律，這是一種非常有潛力的數(shù)據(jù)領(lǐng)域。

雖然蛋白質(zhì)語言目前看上去沒有自然語言體系那么龐大，但它是一切的基礎(chǔ)。而且蛋白質(zhì)語言在植物、動(dòng)物、人身上都存在，是真正通用的語言，未來產(chǎn)生的功效可能比自然語言還要大。

我們在蛋白質(zhì)語言的領(lǐng)域去構(gòu)建一個(gè)模型，有可能實(shí)現(xiàn)一個(gè)對社會(huì)有更大價(jià)值的事。

創(chuàng)投家：從學(xué)術(shù)研究者過渡到創(chuàng)業(yè)公司的首席科學(xué)家，您是如何看待這兩個(gè)身份的轉(zhuǎn)換？

聶再清： 也不能說有很大轉(zhuǎn)換。我一直想做的一件事，就是把技術(shù)創(chuàng)新落實(shí)在產(chǎn)業(yè)中真正產(chǎn)生價(jià)值。

學(xué)術(shù)研究有時(shí)會(huì)脫離產(chǎn)業(yè)，不一定把產(chǎn)業(yè)價(jià)值放在第一位。但我一直比較喜歡做那種能聽到用戶反饋的研究。

在微軟亞洲研究院的時(shí)候，我提出過一個(gè)概念叫"Deployment-Driven Research"（部署驅(qū)動(dòng)的科研）。
秉承這一理念，我們組做了學(xué)術(shù)搜索、人立方這些系統(tǒng)，都是真正部署到用戶端、與用戶打交道的系統(tǒng)。

在清華AIR，我也希望技術(shù)能夠通過某種產(chǎn)品或服務(wù)真正賦能行業(yè)，產(chǎn)生真實(shí)的反饋。在水木分子里也一樣，最重要的事情就是關(guān)注產(chǎn)業(yè)和用戶的反饋。

創(chuàng)投家： 您覺得生物醫(yī)藥AI的ChatGPT時(shí)刻會(huì)在什么時(shí)候到來？

聶再清： 應(yīng)該還需要3到5年。標(biāo)志就是，干實(shí)驗(yàn)結(jié)果和濕實(shí)驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)性越來越高，高到讓“老法師”們都覺得無法忽視干實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。讓“老法師”們?nèi)粘５乃泄ぷ鞫茧x不開AI，都想聽聽AI的建議，ChatGPT時(shí)刻就到來了。

現(xiàn)在決策和臨床部分其實(shí)已經(jīng)接近這個(gè)狀態(tài)了，只是分子設(shè)計(jì)還沒真正達(dá)到。

創(chuàng)投家：您預(yù)期把水木分子做成一家怎樣的公司？

聶再清： 我們希望水木分子做推出行業(yè)內(nèi)大家都離不開的藥物研發(fā)助手；同時(shí)，通過“藥研管線+AI大模型”的雙驅(qū)動(dòng)模式，去重塑新藥研發(fā)的底層范式，讓過去高不可攀的藥物研發(fā)變得更高效、更普惠，從根本上加速人類攻克重大疾病的進(jìn)程。