AI，成了2024年诺贝尔奖的更大赢家。
先是人工智能学者拿下诺贝尔物理学奖，评委会表彰他们“利用物理学工具，开发出了当今强大机器学习技术的基础 *** ”。
紧接着，2024年诺贝尔化学奖授予David Baker、Demis Hassabis和John M.Jumper，以表彰他们用AI在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。
不得不说，AI的影响力确实太大了。诺贝尔奖预示着宇宙的尽头可能是AI，制药产业的未来必然趋势也日渐明了：AI，即未来。
这是一个尤其值得关注的信号。在AI领域，中国企业早有预判，持续发力。
AlphaFold获奖的第二天，10月10日，国内AI制药之一股晶泰科技就其同类型技术的XtalFold™AI平台，与全球头部药企强生旗下的子公司Janssen Biotech达成授权合作。
近年来，诺贝尔奖成果商业化的进程正肉眼可见地越来越快，在AI的加速下，这一趋势或将更为明显。
/ 01 / 制药产业的必然走向
在制药产业，AI赋能已经不是新鲜事。但诺贝尔奖的认可，仍然赋予了AI制药不一样的意义。
今年诺贝尔化学委员会主席Heiner Linke对获奖的AI蛋白质结构预测技术评价极高，核心在于，当蛋白质变得可以预测，医学界攻克更多不可成药靶点、增效减毒改进药物都有了更大的底气，AI颠覆式的进展，为科研和生物医药产业打开了全新的可能。
诺贝尔奖作为学术界的更高奖项，标志着科学界公认的、具有重大影响力的前瞻性领域，往往带动相关学科与领域向更深、更广的层次发展，催生更多新发现与新突破。
获得诺贝尔奖认可之后，相关领域迎来黄金时代的案例并不少见。例如，量子力学在诺贝尔奖的推动下，实现了飞跃式发展。
医学领域也不例外。2018年诺贝尔生理学或医学奖—“发现负性免疫调节治疗癌症的疗法方面的贡献”，一定程度上加速了肿瘤免疫疗法的发展。目前，免疫疗法是肿瘤治疗领域最核心的研究领域，仅K药年销售额就超过200亿美元。
2020年获诺贝尔医学奖的CRISPR/Cas9，也驶入了发展快车道，催生了一批明星产品或企业。获奖消息公布后，该领域领头羊Intellia、CRISPR Therapeutics股价迅速暴动，前者市值一度超200亿美金，后者市值也是在诺奖之后迅速攀升至190亿美金附近。
不论是David Baker等大佬前仆后继下场创业，还是大药企密集的AI合作官宣，产业界对AI的战略重视早已是共识。如今，在诺贝尔奖这把火的加持下，AI制药无疑承载起了更高期待。
创新药研发是慢节奏，AI分子也需要经过长周期的临床验证，诸多因素导致AI制药“有待验证”标签没有撕掉是客观事实；但诺贝尔奖的认可，充分证明了这条路是正确的，AI是制药产业的必然走向。
在诺贝尔奖的加持下，AI制药或许即将迎来赛道加速爆发、明星企业涌现的加速发展期。
/ 02 / 大药企不能没有AI
一个成功商业模型的成立，既需要解决痛点的技术，又需要愿意为该技术买单的群体。某种程度上，技术决定了产品的想象空间，付费意愿的强弱则决定实际表现。
AI是昂贵的。据了解，OpenAI预计到2030年将花费超过2000亿美元，其中60%至80%将用于训练和运行模型。垂直领域内的AI和大模型规模显著更小，但高昂的成本注定限制了药企家家自行发展AI算法的可行性。
当前大药企创新回报率持续降低，面对专利悬崖，“管线”焦虑持续放大，对于AI制药越来越重视。随着AI制药技术的发展和验证，药企的付费意愿也水涨船高。
如今的大药企已经不能没有AI。上文提及的强生与晶泰科技的合作，只是大药企加速布局AI的又一有力例证。
有数据显示，仅2023年MNC在“AI+药物”研发领域，达成的公开合作超30项，已披露的总价值约100亿美元，单笔总额更高达27亿美元。MNC对于AI的热烈追捧可见一斑。
实际上，如今大药企对AI制药的热情，不仅体现在管线布局和研发工具选择，更是上升到企业经营层面的底层逻辑支持，战略意义不言而喻。
10月10日，全球药企一哥礼来任命了首任首席人工智能官——Thomas J. Fuchs。Thomas J. Fuchs将为礼来的人工智能计划提供全面的愿景、战略指导和领导，涉及药物发现、临床试验、生产、商业活动和内部职能。
大药企对于AI越发重视，也意味着越来越舍得花钱。10月7日，阿斯利康引进石药集团的AI分子脂蛋白(a)抑制剂YS2302018。YS2302018尚处于临床前，但总交易额超过20亿美元，仅首付款就达到了1亿美元。
就AI制药产业而言，商业模型已经得到了确认。2023年，在主要依靠软件服务收入的情况下，Schrodinger就已经实现了近3亿人民币的盈利。这是全球首家实现盈利的AI制药上市企业。
诺奖认证了方向正确，大药企痛点和付费意愿明确，AI制药势必会加速迎来收获期。接下来，就看谁有足够的资源、耐心、和成熟的商业能力，在这一方兴未艾的蓝海市场中野蛮生长，突出重围。
/ 03 / 谁将成为大赢家？
虽然中国的AI制药产业仍然“稚嫩”，未来充满变数。但毋庸置疑的一点是，随着AI技术站上诺贝尔奖的舞台，中国AI制药企业也将在“AI，即未来”这一大趋势中，迎来发展机遇。
中国AI企业的发展具备得天独厚的条件：产业数据和供应链优势。AI的核心是算法，而算法需要不断积累高精度数据，进行模型的训练开发和优化迭代。可以说，数据的质量以及规模是基础竞争力，而中国基于产业规模，数据量更大，且数据获取成本相对较低，为AI产业的发展提供了先天的有利条件。但从理论数据量向真正可用于AI的数据资产转化仍有距离。如何在研发、生产中积累下适用于AI模型训练的高精度数据，且维持高质量和低成本，是 AI 制药技术实现产业落地的关键。
当然，国内AI制药能否立足全球市场，更重要的是自身能否持续跟上时代节奏，在全球市场站稳脚跟。相较于国内加速发展的医药市场，欧美等地的医药研发市场更加成熟，对AI的共识更明确，AI制药企业百花齐放，也竞争激烈。不管是AI还是制药都处于技术大航海时代。这要求企业对全球制药市场有清醒的判断和深刻的理解，技术产品不能太过超前于市场购买意愿，也不能被大潮甩下，才能持续获得商业化签单，反哺昂贵的研发开销。
一个值得肯定的现象是，中国这类企业正在崭露头角。其中，“AI制药”之一股晶泰科技在这个诺贝尔评奖季收获了不少关注。可以看到，除了今年获得诺贝尔物理学奖的AI+物理，以及前文提到的诺贝尔化学奖——AI蛋白质预测，今年的诺贝尔生理学或医学奖课题miRNA领域也与晶泰科技相关。且从节点来看，晶泰科技的布局也是“刚刚好”：在2023年年末，晶泰科技与长江生命科技基于AI技术，共同探索并开发基于miRNA的癌症预后风险预测分子诊断模型。这一套“三连中”让晶泰科技一时成为诺奖热点下 AI制药的研究范本。
作为拥有自建机器人实验室的研发平台，晶泰科技正积极将中国的产业规模优势转化为研发数据优势，持续扩大海外业务。为从源头解决数据问题，晶泰科技选择自主研发了一套模块化、高度并行的自动化化学实验室，并已达到数百台的规模，能够在服务药企客户的同时产生标准化的研发数据，像一个数据矿场，为AI预测的验证、AI模型的训练和开发提供弹药，将业务持续转化为数据资产和算法资产。同时，背靠粤港澳大湾区的智能硬件供应链，晶泰科技的自动化实验室在继续规模化发展的道路上速度更快，成本更低。据公开资料显示，晶泰科技计划持续其自动化机器人工站的规模化部署，包括在北美等地建立新的实验室，以支持海外业务的需求和增长。
在商业策略上，晶泰科技充分发挥了其平台型企业的优势和业务拓展能力，全球总客户量已达到300余家。晶泰科技的标杆客户众多，且海外业务始终占据较高比重，既包括礼来、辉瑞、强生、默克等全球排名前20大药企中的16家，也有其孵化合作的剂泰医药、PhoreMost、莱芒生物等一系列前沿的初创生物医药公司，其中剂泰医药也已接近独角兽估值。
同时，晶泰科技在过去几年一直在积极寻找新的业务增长曲线，在大分子药物研发业务、自动化实验解决方案、及新材料研发领域均获得相应订单。
7月，晶泰科技中标广东省省级实验室中药新药智能自动化融合创新平台建设项目，有望开创性打造国内首套全自动中药活性成分的分离和分析平台。
今年中报显示，晶泰科技与协鑫集团签署5年的战略合作协议，总规模达约1.35亿美元（约10亿元人民币）。
今年上半年，晶泰科技在海外专门推出Ailux品牌拓展大分子业务。截至8月末，其已经与20多家客户达成大分子业务合作，其中约一半是海外客户。
本质上，随着AI结合物理底层算法的底层逻辑被打通，AI制药企业易于实现技术外溢，有机会成为一系列AI工业化的推动者。在晶泰科技的最终设想中，其业务将延伸至化学、材料、农业、环境等产业。如果扩展顺利，晶泰科技的业绩爆发力和持续性，或许值得期待。
当然，这些都是后话。就目前而言，AI技术作为生物医药领域的未来技术已是获得诺奖站台的行业共识。在海外药企频繁发力的同时，中国企业是否能抓住机遇快速成长，有待时间验证。这场轰轰烈烈的AI浪潮正加速席卷而来，能在浪潮中实现突围的赢家，终会浮出水面。
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