生物醫藥的“電力時刻”，這是怎么回事？

　　假期剛開始，稍微感慨一下！在生物醫藥近百年航程中，我們突然進入了一個“電力時刻”。這是個什么情況，這篇就聊聊～

　　所謂的藥物研發為什么又貴又慢，這是因為過去的研發純靠科學家靈感和無數次的隨機試錯（所謂的高通量篩選，好比是試管里的愛迪生），無論是時間還是直接投入，直接就被推高了！

　　但我們此時此刻，站在了一個爆點上， 未來的生物醫藥場景將完全建立在AI這一基礎設施上！

　　我們看巨頭們如何用腳投票。目前通用大模型巨頭和算力硬件玩家，已不再滿足于立足實驗室外的旁觀，他們手里握著數字底座的壁壘，正積極的對生物醫藥在各個維度進行飽和式滲透。

　　AI 公司，大軍壓境！

　　AI系統對生物醫藥的改造，也遵循著基本的商業邏輯！先從外圍的效率改革到逐漸染指核心的科學路徑。

　　基于上述的基本商業邏輯OpenAI 與微軟開始切入生物醫藥公司的行政革命。他們的立足點極其務實，著眼于解決Biotech公司極其低效的行政與臨床開發流程。

　　其中最具代表性的是Moderna與OpenAI的結盟，基于這個合作莫德納部署了專有的AI助手（mRES），用于自動化撰寫極其繁瑣的FDA申報文檔和臨床試驗設計；當然也有 AI 創業公司切這個痛點，請看胖貓前兩天寫的文章《》！

　　站在終點回顧，假設AI能讓一款藥物提前3個月上市，直接把創新藥的專利壽命延長，那對于藥企來說就是數億甚至數十億美金的真金白銀。

　　對于更核心的科學模塊，以Google旗下的Isomorphic Labs為代表，他們正試圖直接定義生命科學的底層語言。他們的模型不再僅僅是預測蛋白結構，而是進一步預測蛋白質與配體（藥物小分子、DNA、RNA）間的相互作用。

　　這樣就直接通過 AI 把基礎的結構解析和應用端的藥物設計打通了！

　　基于算力的軍火競爭

　　無論是優化工作效率、改善流程還是攻， 硬

　　黃仁勛深知，賣顯卡不如賣數字生物實驗室。NVIDIA通過投資Recursion并提供預訓練好的生物模型云服務，讓中小型Biotech能夠像租用云服務器一樣租用藥物發現能力。

　　對應的，AMD的通過開源的模式希望在另一個方向突圍。AMD利用MI300系列的大顯存優勢，深度支持GROMACS等模擬軟件，并與Mass General Brigham醫療系統合作，主打超快速影像診斷。

　　關于 AI 制藥的胖貓說

　　關于 AI 在生物醫藥的應用，胖貓還是自詡有點子懂得，所以經常跟人吹牛皮：凡是一不小心聽懂了的，就是賺到了！

　　作為中國生物醫藥從業者，我們需要看清這個大趨勢背后的嚴謹邏輯。

　　第一，AI本身不是藥，是藥物發現的加速器。大模型不能替代臨床試驗，但能顯著提高進入臨床的確定性。未來的勝負不在于誰有大模型，而在于誰擁有能訓練出模型的高質量實驗數據。

　　第二，收益方式從 SaaS 到里程碑分成。AI公司的盈利模式正在從收年費轉向收銷售分成（Royalty）。這意味著AI公司正以虛擬藥企的身份分食制藥企業的利潤，這對于傳統藥企的價值鏈是一種顛覆。

　　第三，這對中國企業來說是機會，但同時也會帶來焦慮。美歐巨頭正試圖定義AI研發的標準（比如BioNeMo生態、AlphaFold協議）。

　　如果我們僅僅是工具的使用者，那未來的研發成本和節奏將由他人掌控。正如電力時代必須擁有自己的電網，中國Biotech也迫切需要屬于自己的、能適配中文醫療語境和中國病種數據的“數字基建”。

　　AI大模型正在把生物醫藥從高度依賴運氣和藝術的行業，轉化為高確定性的計算科學。一定得記住，先探索的人，已經拿到了通往2030年的船票！