《科创板日报》1 月 10 日讯（记者 徐红）近期，AI 制药领域动作频频，吸引了众多目光。

首先是在最为关键的临床进展方面，包括剂泰科技、德睿智药以及美国 Generate Biomedicines 在内的多家中外企业相继宣布，其由 AI 设计的产品进入了 III 期临床试验阶段。

与此同时，产业合作也在 2026 年开局之际接连落地。1 月 5 日，赛诺菲（Sanofi）与华深智药子公司 Earendil Labs 达成了最高 25.6 亿美元的战略合作。几乎同时，英矽智能宣布与施维雅（Servier）达成一项价值 8.88 亿美元的抗肿瘤药物研发协议。

此外，AI 制药概念还重获资本市场的青睐。2025 年 12 月 30 日，英矽智能成功在港交所挂牌上市，IPO 募资总额达 22.77 亿港元，刷新年内港股生物科技 IPO 记录。上市后公司股价表现强劲，至今涨幅已超 90%。

AI 制药行业曾经历从热潮涌起到理性回归的周期，现在市场活跃度又有所回升，行业信心随之回暖。然而，对于 AI 制药的能力边界与未来前景，市场仍有不少谨慎看法。其中一个核心原因在于，AI 模型训练所依赖的数据问题，至今尚未得到有效解决。

▌ AI 制药再度活跃

在经历数次 IPO 波折后，英矽智能终于赶在 2025 年最后一天成功闯关港交所，公司此次 IPO 之所以能够吸引市场再次聚焦 AI 制药，很大程度上源于其超出市场预期的反响。

格隆汇研究中心医药首席研究员杜芳向《科创板日报》记者提供的数据显示，英矽智能本次港股 IPO 发行约 9469 万股，每股定价 24.05 港元，其公开发售部分录得约 1427 倍的超额认购，在 2025 年非 18A 港股医疗健康 IPO 中排名第三，仅次于长风药业和海西新药，锁定认购资金超 3283 亿港元；国际配售部分获得 26 倍超额认购，是 2025 年非 18A 港股医疗健康 IPO 的最高认购倍数。

在市场热度的推动下，英矽智能上市首日开盘即上涨 45%，尽管收盘涨幅有所回落，但自次日起股价持续上行，截至目前累计涨幅已超过 90%。

对此，杜芳分析称，其股价上涨受多重因素驱动。一方面，AI 医疗产业近期进展频频，除英矽智能与施维雅达成研发合作外，另一家 AI 制药公司晶泰控股近期也是动作不断，例如与晶科能源子公司建立战略合作等。

与此同时，受智谱、MiniMax 等头部公司上市带动，AI 应用板块近期整体表现积极，形成一定的板块效应。

除此之外，脑机接口与创新药领域也迎来新的催化消息。马斯克近日在社交平台透露，其脑机接口公司 Neuralink 将于 2026 年启动设备 " 大规模生产 "。与此同时，国内脑机接口 " 独角兽 " 强脑科技完成约 20 亿元人民币融资，成为该领域继 Neuralink 之后全球规模第二大的融资事件。

伴随这些动态，二级市场反应迅速。1 月 7 日，美股脑机接口概念股脑再生科技（RGC）单日大涨 60%，三个交易日内累计涨幅达 157%。A 股相关板块也出现联动行情，岩山科技、创新医疗、南京熊猫、三博脑科、美好医疗等个股持续走强。

" 在多方因素的共同催化下，脑机接口、创新药、创新医疗器械及 AI 医疗等板块均出现上涨。医药板块的资金属性决定了，这些创新细分领域的行情大概率是同频共振的。" 杜芳指出。

她还补充表示：" 资金层面的动向同样值得关注。近期港股通标的即将调整，包括英矽智能在内的多只新经济与科技股有望被纳入。根据以往的经验，通常会有部分资金提前布局，博弈纳入港股通带来的利好。"

AI 制药再度活跃，离不开研发端的密集突破。回顾发展历程，AI 药物的研发并非一帆风顺。以英矽智能的 INS018-055 为例，它是全球首批进入 II 期临床阶段的 AI 药物，并成功证明了其有效性。在此之前，大多 AI 药物管线均在 II 期临床之前宣告失败。

然而在过去两年，形势已悄然转变，多款基于人工智能开发的新药步入了临床后期。

2025 年底，美国 Generate Biomedicines 宣布，全球首款完全由 AI 设计的抗体药物 GB-0895 正式启动两项 III 期临床试验，用于治疗严重哮喘。这也是 AI 药物研发史上首个进入 III 期临床的全 AI 设计抗体药物。

国内企业同样进展迅速。2025 年 10 月，剂泰科技宣布，其自研 AI 药物 MTS-004 已顺利达到 III 期临床研究主要终点。据公司介绍，MTS-004 也是中国首款且目前唯一完成 III 期临床试验的 PBA（假性延髓情绪失控）治疗药物。

2025 年 12 月，杭州德睿智药（MindRank）宣布，公司已正式启动其自主研发的 AI 辅助设计小分子 GLP-1 受体激动剂 MDR-001 在中国的 III 期临床试验。

对于这些研发突破，英矽智能联合首席执行官、首席科学官、药物研发负责人任峰博士认为，随着 AI 制药行业向前推进，从早期研发走向临床验证是必然趋势，也是 AI 作为创新技术在生物医药这个领域真正落地开花的一个路标。

他并指出，" 在经历早期的探索与概念炒作热潮之后，AI 制药正在进入一个以实际产出为导向的理性发展新阶段"。

▌数据不足仍制约 AI 能力边界

在新药研发中，人工智能究竟能够发挥什么作用？它的介入又会带来哪些不同？

目前行业普遍认为，AI 是能够提升效率，显著缩短药物开发周期的。也正因此，国内外药企都在纷纷拥抱 AI。以石药集团的 AI 药物发现平台为例，据公开报道，其能使新药早期发现时间缩短超 30%，成本降低近一半，并且该平台还已实现对外授权。跨国药企如礼来、诺和诺德等也纷纷与 AI 制药公司达成巨额合作。

任峰表示，与传统药物发现方式相比，AI 平台最大的优势在于它能彻底打破人类科学家的思维定势，并且在加速临床前研发流程方面，AI 已经展现出显著潜力。" 英矽智能 2021 至 2024 年间的研发项目，从立项到 PCC（临床前候选化合物）平均耗时 12-18 个月，与传统方法平均 4.5 年的耗时相比，效率提升超 60%。" 他说。

杜芳告诉记者，现在中国 AI 制药企业已突破百家，AI 技术预计能够覆盖 55% 药物发现环节。而 AI 技术赋能医药研发的路径主要包括通过虚拟筛选技术将先导化合物筛选成本降至传统 1/200，临床前周期缩短 30%；借助 AlphaFold 等工具实现蛋白质结构高精度预测，使靶点验证准确率提升 40%。

值得一提的是，就在 1 月 9 日，清华大学智能产业研究院兰艳艳教授联合团队在《科学》杂志发表研究，其开发的 DrugCLIP 平台利用 AI，将药物虚拟筛选速度提升至传统方法的百万倍，并在预测准确率上也取得突破。基于该平台，该团队首次完成了人类基因组规模的全面筛选，为创新药物的发现带来新的可能。

" 荣获 2024 年诺贝尔化学奖的 AlphaFold 算法解决了蛋白质结构预测难题。而 DrugCLIP 则是首次打通了从蛋白结构预测到药物发现的关键通道，实现覆盖人类基因组规模的虚拟筛选。" 清华大学在一份官方声明中这样总结道。

尽管有越来越多的案例正在验证 AI 的潜力。然而，市场对于 AI 助力医药研发的态度始终存在分歧。

一些投资者认为现在 AI 制药仍处于 " 讲故事 " 阶段，理由是它虽然提高了效率，但提高药物研发的成功率更为关键，" 如果筛选一万个分子用时更少，但其中没有能够成药的分子，一切还是徒劳 "。因此，大家仍在期待一款真正由 AI 推动的药物能够成功问世，以验证这一技术的实际价值。

而药企对此的态度则显得更为切实。国内一家头部药企的研发负责人便对《科创板日报》记者表示，"提升研发成功率是理想情况，尚需时间验证"。

其表示，当前药企借助 AI 进行药物开发的首要目标还是降本增效，比如将传统药物研发 " 十年、十亿美元 " 的成本与周期，压缩至五年和十亿人民币量级。不过他也坦言，目前行业整体仍处于投入和探索阶段。

解元（化名）是国内一家 CRO 公司的创始人，长期关注着 AI 制药领域的动态。在他看来，当前业界纷纷布局 AI 的动作并不难理解，" 因为 AI 代表未来趋势，企业必须紧跟潮流 "。

他同时认为，AI 确实已经在药物研发的某些环节展现出价值，例如蛋白靶标预测、分子结合模拟等，能够在一定程度上提升新药研发的效率。然而其也强调，药物研发本身是一个涵盖生物学、化学等多学科的复杂领域，因此目前 AI 能做的依然有限，只能在部分特定场景中发挥作用，还不足以赋能全局。

尤其是目前可用于训练 AI 模型的高质量数据依然不足。"现在模型依赖的数据多来自公开渠道或企业内部数据，医疗数据的共享率仍低于 20%，训练数据的不足，加上不同来源的数据标准不一，形成‘数据孤岛’，严重制约了 AI 模型的泛化能力，导致短期内还难以训练出足够强大可靠的模型。" 解元告诉《科创板日报》记者。

" 此外，现有数据多数来自于以往成功的研究案例，所以在优化已知路径，提升‘跟随式’创新效率方面表现会更好，而在探索未知领域时，AI 辅助突破的能力还需进一步提高。" 他说。

药物研发流程亟需资源的互补整合，这也正是任峰所强调的。在给《科创板日报》记者的采访回复最后，他特别指出，只有各方通力合作、各司其职，才能够充分释放 AI 在药物早期研发阶段的潜力，并在后续环节中持续发挥其高效优势，最终实现共赢造福患者。