科技巨头正把AI制药从模型竞赛推向闭环竞赛 。近期，Anthropic 、字节跳动等加码AI制药领域 。
例如：Anthropic已在美国旧金山湾区建成湿实验室；字节跳动旗下AI制药公司Anew Labs（新生实验室）以独立公司身份完成首轮外部融资 ，规模达2.9亿美元；礼来旗下AI制药平台Lilly TuneLab牵手金斯瑞 、Twist、Ginkgo ，完善AI成药性预测验证链条……
上海证券报记者采访多家AI制药上市公司高管及业内人士了解到，AI制药领域的竞争焦点正转向“谁能建设行业系统性基础设施” ，率先跑通“数据—模型—实验—再数据 ”的完整闭环。与之相伴 ，产业分工正从单打独斗走向生态竞合 。
从通用工具到实验室
巨头卡位系统性基础设施
以往科技巨头布局AI，主打的是通用大模型能力；本轮入局AI制药 ，多家科技巨头注重从数字世界走向物理世界 ，将能力延伸到真实的实验闭环 。
这一判断在制药行业内部得到印证。晶泰控股联合创始人兼CEO马健表示，AI制药的门槛不仅在于模型：纯计算和预测领域的AIDD（人工智能药物设计）无法形成真正的知识沉淀 ，唯有构建“假设—检验 ”的工程化闭环 ，方能持续迭代出科学发现能力 。湿实验室正是这一闭环的物理承载体 。
从科技巨头角度来看，将自身能力延伸至药物研发实验室也是必然选取 。沙利文中国高级合伙人兼董事总经理毛化认为，随着算力供给日趋充足 、大模型快速迭代 ，模型功能层面的差异正在缩窄 。科技公司要挖掘制药领域的竞争力 ，就需要抢占自动化实验入口 、专有数据资产和管线IP 。
在剂泰科技联合创始人、董事长兼CEO赖才达看来，Anthropic 、OpenAI 、英伟达及字节跳动等加码生命科学 ，意味着AI与生物学的结合正从单点工具走向系统性基础设施。
需求侧同样在变化。据券商分析 ，大型药企正持续扩大AI在药物发现、临床前及研发流程中的应用，AI投入正从“尝鲜”变为研发预算的常规项 。供需双方的分工也渐趋清晰 ，科技公司出模型与算力 ，药企出场景与管线，实验能力则成为双方共同的补强方向 。
不过 ，从能力升级到商业兑现仍有距离。沙利文中国医疗健康事业部高级询问 总监张辰阳认为 ，当前，大模型正从AI制药辅助预测 ，向自主提出假设 、设计分子 、调用湿实验验证数据演进 ，但临床成功率、研发周期与投资回报能否兑现，仍需时间验证 。
从模型竞赛到闭环竞赛
数据飞轮才是真壁垒
与上一轮AI制药热潮相比，本轮驱动力明显不同 。毛化称 ，本轮热潮是由基础模型、智能体 、多模态生物模型及早期管线数据共同推动。业内的关注点随之迁移：不只关注效率提升 ，更看重AI能否提高候选药物质量与临床成功概率 。
驱动力变了，评价标准也在变 。赖才达表示 ，AI可以更快地提出假设 ，但假设最终能否成立，仍需要真实实验 、动物研究、临床试验及长期的医学验证。因此 ，未来最重要的不是单纯增加算力 ，而是进一步建设连接AI与真实生物实验的基础设施 。
评价标准之变，也让竞争卡位转向真正的瓶颈 。张辰阳表示 ，高质量数据只是AI制药的表面瓶颈 ，实质瓶颈在于能否建立一套持续产生高质量数据 、驱动模型自主迭代的实验体系，尤其是标准化湿试验 、负结果数据以及“预测—实验—反馈 ”闭环。马健表示 ，AI制药行业真正稀缺的是“数据飞轮+工程化干湿实验闭环 ” 。
在英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰看来 ，独立AI制药公司的优势愈发清晰：自动化干湿试验闭环与高质量数据，加上经过验证的AI创新能力 、持续拓展的创新领域，以及深入基座的大模型训练平台 。
多位业内人士认为 ，行业竞争的关键正从单点AI工具 ，转向能否形成“数据—模型—实验—药物与临床验证”的完整闭环。谁跑通这条闭环，谁就握住了下一阶段的“入场券 ”。
从“单打独斗 ”到“生态竞合”
科技巨头加速行业价值兑现
科技巨头密集入局AI制药 ，对业内影响几何？业内给出的答案颇为一致：这不是简单的零和竞争 ，而是一场生态重塑 。
任峰判断，未来所有Biotech乃至Pharma公司都将被AI赋能 ，巨头的加入只是加速了趋势兑现 。AI制药公司与科技巨头并非直接的竞争关系 ，比较好 的模式是各自负责最有优势的场景：大厂提供通用基座模型 、算力和基础算法能力，AI制药公司发挥生物学理解、湿实验积累和临床验证之长 ，双方共同取得1+12的效果。
值得关注的是 ，产业分工正在由生态竞合取代单打独斗 。科技巨头带来基座模型能力与算力，全球药企手握临床与商业化资源 ，独立AI制药公司提供数据飞轮与干湿闭环 ，三方以共建 、共创 、授权等模式，形成新的产业生态 。
对于未来格局，马健判断 ，行业整合的趋势不会改变。一方面 ，AI制药已进入临床验证期，护城河从单点模型转向体系化能力 ，缺乏数据沉淀与工程化闭环的公司将面临更多挑战；另一方面 ，模型与实验能力的增强也在拉低垂类领域门槛，机会正从“泛平台 ”转向“深垂类 ” 。
行业的评价标准正在切换 。业内人士表示 ，行业评价标准正从估值与叙事转向数据与里程碑。在此意义上 ，科技巨头携资本、算力与人才入场，更像是激活全行业的“鲶鱼” ，把AI制药从概念验证加速推向价值兑现 。
（文章来源：上海证券报）
