假期刚开始，稍微感慨一下！在生物医药近百年航程中，我们突然进入了一个“电力时刻”。这是个什么情况，这篇就聊聊～
所谓的药物研发为什么又贵又慢，这是因为过去的研发纯靠科学家灵感和无数次的随机试错（所谓的高通量筛选，好比是试管里的爱迪生），无论是时间还是直接投入，直接就被推高了！
但我们此时此刻，站在了一个爆点上， 未来的生物医药场景将完全建立在AI这一基础设施上！
我们看巨头们如何用脚投票。目前通用大模型巨头和算力硬件玩家，已不再满足于立足实验室外的旁观，他们手里握着数字底座的壁垒，正积极的对生物医药在各个维度进行饱和式渗透。
AI 公司，大军压境！
AI系统对生物医药的改造，也遵循着基本的商业逻辑！先从外围的效率改革到逐渐染指核心的科学路径。
基于上述的基本商业逻辑OpenAI 与微软开始切入生物医药公司的行政革命。他们的立足点极其务实，着眼于解决Biotech公司极其低效的行政与临床开发流程。
其中最具代表性的是Moderna与OpenAI的结盟，基于这个合作莫德纳部署了专有的AI助手（mRES），用于自动化撰写极其繁琐的FDA申报文档和临床试验设计；当然也有 AI 创业公司切这个痛点，请看胖猫前两天写的文章《》！
站在终点回顾，假设AI能让一款药物提前3个月上市，直接把创新药的专利寿命延长，那对于药企来说就是数亿甚至数十亿美金的真金白银。
对于更核心的科学模块，以Google旗下的Isomorphic Labs为代表，他们正试图直接定义生命科学的底层语言。他们的模型不再仅仅是预测蛋白结构，而是进一步预测蛋白质与配体（药物小分子、DNA、RNA）间的相互作用。
这样就直接通过 AI 把基础的结构解析和应用端的药物设计打通了！
基于算力的军火竞争
无论是优化工作效率、改善流程还是攻， 硬
黄仁勋深知，卖显卡不如卖数字生物实验室。NVIDIA通过投资Recursion并提供预训练好的生物模型云服务，让中小型Biotech能够像租用云服务器一样租用药物发现能力。
对应的，AMD的通过开源的模式希望在另一个方向突围。AMD利用MI300系列的大显存优势，深度支持GROMACS等模拟软件，并与Mass General Brigham医疗系统合作，主打超快速影像诊断。
关于 AI 制药的胖猫说
关于 AI 在生物医药的应用，胖猫还是自诩有点子懂得，所以经常跟人吹牛皮：凡是一不小心听懂了的，就是赚到了！
作为中国生物医药从业者，我们需要看清这个大趋势背后的严谨逻辑。
第一，AI本身不是药，是药物发现的加速器。大模型不能替代临床试验，但能显著提高进入临床的确定性。未来的胜负不在于谁有大模型，而在于谁拥有能训练出模型的高质量实验数据。
第二，收益方式从 SaaS 到里程碑分成。AI公司的盈利模式正在从收年费转向收销售分成（Royalty）。这意味着AI公司正以虚拟药企的身份分食制药企业的利润，这对于传统药企的价值链是一种颠覆。
第三，这对中国企业来说是机会，但同时也会带来焦虑。美欧巨头正试图定义AI研发的标准（比如BioNeMo生态、AlphaFold协议）。
如果我们仅仅是工具的使用者，那未来的研发成本和节奏将由他人掌控。正如电力时代必须拥有自己的电网，中国Biotech也迫切需要属于自己的、能适配中文医疗语境和中国病种数据的“数字基建”。
AI大模型正在把生物医药从高度依赖运气和艺术的行业，转化为高确定性的计算科学。一定得记住，先探索的人，已经拿到了通往2030年的船票！
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