2026年，AI制药开门红！
仅仅过了半个月，AI药物研发合作密集发布。
据智药局统计，15天内跨国药企AI制药相关合作已经超过9起，总额超60亿美元。
合作方式也多种多样，不仅有传统项目制，还有模型订阅、平台共建，以及收购项目。
也就是说，大型药企正将AI，尤其是生物医药大模型，系统性地纳入核心研发流程。
AI不再只是小规模试点，而是作为提升效率和突破研发瓶颈的关键手段。
从买管线，到共建平台
2026年开年的这波合作浪潮，药企们意识到，AI在制药业扮演着越来越重要的角色。
近期医药盛会JPM2026会场上，AI也从边缘走向了主流，成为今年的重要话题。
武田研发负责人Andy Plump博士，就在今年JPM分享了关于AI的具体感受。
当前，武田在其药物研发平台中引入AI，并重新设计研究流程，使其实现AI原生，而非作为辅助技术。
武田制药在扩大某款临床前抗体的生产时，遇到了非常棘手的抗体聚集问题，不仅影响纯度，还会降低疗效与安全性
公司内部多次调整配方，但始终没能解决聚集问题。
无奈之下，武田找来了AI药物设计公司 Nabla Bio，提出明确需求：设计一种新分子，既可用于治疗某未公开疾病，又能彻底避免聚集现象。
Nabla利用AI快速生成多个候选方案，武田团队对比筛选后，很快找到可行路径，难题迎刃而解。这次成功让武田更加坚定了与AI合作的信心。
尽管近年来公司战略大幅收缩，砍掉了细胞疗法业务。但为加快研发步伐，武田近期又与Nabla 续签合作协议，总金额超10亿美元，加强在AI制药的布局。
不仅如此，AI已经从试点项目，变为了基础设施。合作模式也从短期项目到长期战略绑定，甚至跨界合作越来越频繁。
也就是说，药企正在将AI从研发费用更多地向战略投资倾斜。
标志性事件就是礼来与英伟达出资10亿美元，未来5年共建AI药物实验室，将AI的计算能力和自动化实验设备大面积部署，实现全天候运转。
此外，早期AI制药多聚焦于化学小分子药物，现在正快速进入更复杂的生物药领域。
赛诺菲与华深智药、拜耳与Cradle的合作都明确指向抗体等大分子药物。这标志着AI平台处理蛋白质结构预测、工程化设计等复杂任务的能力已得到产业界认可。
AI医药大模型，重新定价
另一个趋势是，2026年初密集出现的AI制药合作中，很多涉及AI生物医药大模型。
礼来Chai Discovery的蛋白质生成模型，此外罗氏还收购了病理学模型公司。
几年前，行业还出现过小模型VS大模型的路线之争。
生物医药数据高度专业、标注成本高、样本量有限，通用大模型难以吃透生物医药领域知识，反而容易产生幻觉。
因此很多观点认为，通常轻量级、任务专用的小模型更精准且容易部署，也更适合药企内部私有化环境。
但现在，生物医药行业都在重金押注基础大模型。
AlphaFold3的发布是一个转折点，它整合训练了多种生物分子数据，在预测各类生物分子相互作用方面的准确性显著超越了以往众多专用工具。
2025年，Evo2、boltz-2、Chai-2等突破性大模型集中发布，直接点燃了行业的热情，是近期巨头密集合作和投资涌入的关键技术催化剂。
需要明确指出的是，大模型的兴起不代表小模型的淘汰，非常多任务仍然需要精准的小模型。
大模型的出现，正在让AI的角色正在从零散的软件工具，转变为深度融入医药研发的底层基础设施。
更进一步的，以大模型为基础的医药AI Agent+自动化实验室技术，有望直接颠覆研发逻辑。
正是这种潜力，吸引了英伟达、OpenAI、微软、谷歌等AI巨头加速进入生物医药赛道，又进一步加速了大模型在药物发现、临床设计乃至生产优化中的落地。
由此而衍生的，是大模型卖水人的商业模式的出现。
例如，葛兰素史克愿意投入5000万美元的前期资本和近期里程碑，并建立年费订阅框架，以获得AI生物公司Noetik两款癌症模型的使用权。
这意味着，像Noetik这类拥有前沿大模型能力的公司，其平台价值得到了药企的高额定价认可，远超普通软件授权费，有望为行业带来全新的商业模式。
AI模型/平台费用，正在成为生物医药研发的一项基础成本。
随着技术的进步，无论 生物医药基础大模型，还是更前沿的虚拟细胞（AIVC ），整个行业都向着更大规模、更精细生命模拟的方向前进。
未来药企对于AI和相关平台需求会越来越大， 投入会越来越多。
未来的赢家，是那些最善于将顶尖AI平台能力与内部生物学洞察、临床数据深度融合，从而构建起自己独特研发能力的药企。
加入读者交流群：
商 务 合 作 ：杨小雨 15210041717
热门跟贴