如何看待国内 AI 制药行业已投入上百亿，药企却连 200 万都不愿意买单？AI 制药未来将如何发展？
百亿投入下的尴尬：AI 制药的困境与未来之路
国内 AI 制药行业，这个听起来充满未来感的词汇，如今正经历着一个颇为尴尬的现实：一边是资本市场上的百亿巨额投入，一边却是不少传统药企对于AI解决方案的“吝啬”。即使是几百万的单子，也常常让药企望而却步。这不禁让人发问：AI 制药到底怎么了？它还有未来吗？
冰山之下：百亿投入与实际应用的鸿沟
高达百亿的投入，绝大多数并非直接花在购买AI解决方案上，而是集中在以下几个方面：
研发投入： 这是最主要的部分。大量的资金被投入到算力建设（购买昂贵的GPU）、数据获取与处理（购买或合作获取海量生物医学数据）、人才引进（吸引AI科学家和药物研发专家）、以及自研AI平台的搭建。很多药企和AI公司都在自主研发核心技术和算法，这本身就是一项极其烧钱的工程。
技术孵化与初创公司： 资本市场的活跃催生了大量专注于AI制药的初创公司，它们的资金来源主要是风险投资和股权融资，这部分被计入行业总投入。这些初创公司在早期阶段需要大量的资金来验证技术、构建团队和吸引客户。
试点项目与合作： 确实有一些大型药企会进行小规模的AI制药试点项目，但这部分的投入相对有限，且更多是出于探索性质，而非大规模商业化应用。即使有合作，也可能涉及技术授权、数据共享等非直接购买服务的情况。
药企为何“不愿”买单？现实的考量
那么，为什么对于那些能为他们带来效率提升甚至突破性发现的AI解决方案，药企却表现得如此“抠门”呢？这背后有着多重原因：
1. ROI（投资回报率）不确定性与周期长： 药物研发本身就是一个漫长且高风险的过程，从靶点发现到新药上市，往往需要十年甚至更长时间，投入数亿美元。AI制药声称可以加速这一过程，但实际的ROI是模糊的。药企需要看到明确的、可量化的价值，例如：缩短了多少研发周期？提高了多少成功率？节约了多少成本？在没有经过充分验证和大规模应用的情况下，很难让药企为“看不见摸不着的”AI服务买单。一个几百万的AI工具，可能需要几年才能体现出其价值，这对于讲究效率和确定性的传统药企来说，是一个巨大的挑战。
2. 技术成熟度与可信度： 尽管AI技术发展迅速，但对于药物研发这样高度复杂、需要极高精准度的领域，AI的成熟度仍然是一个问题。药企的研发管线是企业的生命线，一旦出错，后果不堪设想。因此，他们对引入不成熟或缺乏足够验证的AI技术持谨慎态度。对于AI模型的“黑箱”问题，以及其预测的可靠性，药企也存在疑虑。
3. 数据壁垒与整合难度： AI的效能很大程度上依赖于高质量、大规模的数据。然而，药企内部的数据往往分散在不同的部门、格式不统一，且存在很多遗留数据。将这些数据进行清洗、整合、标准化，使其能够被AI模型有效利用，是一个巨大的工程，需要耗费大量时间和资源，这部分成本也是药企在评估AI解决方案时会考虑的。
4. 人才短缺与内部能力建设： 即使有了好的AI工具，也需要懂AI、懂药学的复合型人才来操作和解读。目前，这类人才在市场上非常稀缺，药企自身也面临着招聘和培养的难题。如果药企自身没有足够的能力去理解、部署和应用AI技术，他们自然不愿意为此投入大笔资金，宁愿等待技术和人才成熟后再考虑。
5. 风险规避与文化惯性： 传统制药行业有着强大的风险规避文化和根深蒂固的研发流程。任何新的技术或方法都需要经过层层审批和验证，这导致了技术的落地速度相对较慢。与熟悉的、经过长期验证的实验方法相比，AI工具显得更为“新生事物”，其带来的不确定性让一些药企宁愿选择保守。
6. “玩具”与“工具”的界定： 很多时候，AI制药的解决方案可能还停留在概念验证或小规模优化的阶段，无法对整个研发管线产生颠覆性的影响。对于药企来说，他们需要的不是一个“炫酷的玩具”，而是能切实解决痛点、带来显著效益的“生产力工具”。如果AI解决方案仅仅是锦上添花，而不能解决核心难题，那么即使价格不高，药企也提不起兴趣。
AI 制药的未来：困境中的机遇与发展路径
尽管面临诸多挑战，但AI制药的未来依然充满希望。行业正在经历一个从概念到落地的阵痛期，未来的发展将更加务实和聚焦：
1. 聚焦具体应用场景，提供可量化的价值： 未来的AI制药解决方案将不再是笼统的“加速研发”，而是更加聚焦于具体的痛点，如：
靶点发现与验证的精准化： 利用AI分析海量基因组学、蛋白质组学数据，更精准地识别和验证疾病相关的靶点。
化合物筛选与设计的高效化： AI可以快速筛选数百万甚至数十亿的化合物，并预测其活性和毒性，甚至设计具有特定性质的新分子。
临床试验设计与患者招募的优化： 利用AI分析历史临床数据和真实世界数据，优化试验设计，更精准地招募适合的患者，提高试验成功率。
药物不良反应预测与安全监测： AI可以分析药物的结构和生物活性，预测潜在的不良反应，并实时监测上市药物的安全性。
关键在于，AI公司需要能够清晰地向药企展示其解决方案在这些具体场景下带来的可量化价值，例如：降低了多少化合物筛选成本，缩短了多少临床前研究周期，提高了多少临床试验的成功率等等。
2. 数据整合与共享的深化： 解决数据壁垒是AI制药成功的关键。未来，行业将朝着更加开放和标准化的数据共享方向发展，例如：
建立行业联盟： 药企、AI公司、学术机构共同参与，建立安全、合规的数据共享平台。
隐私计算与联邦学习： 利用先进的隐私保护技术，使得在不暴露原始数据的情况下进行模型训练和分析。
标准化数据格式与互操作性： 推动数据格式的统一，确保不同来源的数据能够被无缝整合和利用。
3. 技术成熟度的提升与验证： 随着研究的深入和应用案例的积累，AI模型将变得更加成熟和可靠。未来的AI解决方案将更注重：
可解释性AI（XAI）： 提高AI模型的透明度，让药企能够理解模型做出预测的依据，增强信任度。
模型验证与标准化： 建立统一的模型评估标准和验证流程，为AI解决方案的落地提供更坚实的基础。
人机协同的强化： AI不是取代人类科学家，而是作为强大的辅助工具，与人类智慧协同工作，例如，AI提供候选方案，科学家进行进一步的验证和优化。
4. 商业模式的创新与灵活化： 面对药企的顾虑，AI公司需要探索更多元化的商业模式：
按效果付费（PayforPerformance）： 根据AI解决方案为药企带来的实际效益（如节省的成本、缩短的周期）来收费，降低药企的前期投入风险。
合作研发（Codevelopment）： 与药企共同承担研发风险和收益，共享成功果实。
订阅制服务与云平台： 提供灵活的订阅服务，让药企能够按需使用AI能力，避免一次性高额投入。
模块化与定制化解决方案： 提供模块化的AI工具，药企可以根据自身需求选择和组合，或者提供高度定制化的解决方案来满足特定项目的需求。
5. 人才培养与生态建设： 行业需要共同努力培养既懂AI又懂生物医药的复合型人才，并构建一个健康、可持续的AI制药生态系统。这包括：
高校与企业合作培养人才。
提供AI制药的培训和教育课程。
鼓励跨学科交流与合作。
总结：
国内AI制药行业目前所处的“百亿投入，几百万不愿买单”的尴尬局面，并非AI技术本身的问题，而是商业模式、技术成熟度、ROI验证、数据整合以及行业惯性等多方面因素共同作用的结果。这是一个从颠覆性技术走向实际应用必然会经历的阵痛期。
未来，AI制药的发展将更加依赖于AI公司能否真正理解药企的需求，提供可量化价值、技术可靠、数据安全且商业模式灵活的解决方案。当AI不再被视为一个昂贵的“概念”或“玩具”，而是真正能提升研发效率、降低成本、加速新药上市的“引擎”时，药企的买单意愿自然会随之提升。这个行业正在摸索前行，其潜力仍然巨大，关键在于如何跨越眼前的“信任鸿沟”和“落地障碍”。
国内 AI 制药行业，这个听起来充满未来感的词汇，如今正经历着一个颇为尴尬的现实：一边是资本市场上的百亿巨额投入，一边却是不少传统药企对于AI解决方案的“吝啬”。即使是几百万的单子，也常常让药企望而却步。这不禁让人发问：AI 制药到底怎么了？它还有未来吗？
冰山之下：百亿投入与实际应用的鸿沟
高达百亿的投入，绝大多数并非直接花在购买AI解决方案上，而是集中在以下几个方面：
研发投入： 这是最主要的部分。大量的资金被投入到算力建设（购买昂贵的GPU）、数据获取与处理（购买或合作获取海量生物医学数据）、人才引进（吸引AI科学家和药物研发专家）、以及自研AI平台的搭建。很多药企和AI公司都在自主研发核心技术和算法，这本身就是一项极其烧钱的工程。
技术孵化与初创公司： 资本市场的活跃催生了大量专注于AI制药的初创公司，它们的资金来源主要是风险投资和股权融资，这部分被计入行业总投入。这些初创公司在早期阶段需要大量的资金来验证技术、构建团队和吸引客户。
试点项目与合作： 确实有一些大型药企会进行小规模的AI制药试点项目，但这部分的投入相对有限，且更多是出于探索性质，而非大规模商业化应用。即使有合作，也可能涉及技术授权、数据共享等非直接购买服务的情况。
药企为何“不愿”买单？现实的考量
那么，为什么对于那些能为他们带来效率提升甚至突破性发现的AI解决方案，药企却表现得如此“抠门”呢？这背后有着多重原因：
1. ROI（投资回报率）不确定性与周期长： 药物研发本身就是一个漫长且高风险的过程，从靶点发现到新药上市，往往需要十年甚至更长时间，投入数亿美元。AI制药声称可以加速这一过程，但实际的ROI是模糊的。药企需要看到明确的、可量化的价值，例如：缩短了多少研发周期？提高了多少成功率？节约了多少成本？在没有经过充分验证和大规模应用的情况下，很难让药企为“看不见摸不着的”AI服务买单。一个几百万的AI工具，可能需要几年才能体现出其价值，这对于讲究效率和确定性的传统药企来说，是一个巨大的挑战。
2. 技术成熟度与可信度： 尽管AI技术发展迅速，但对于药物研发这样高度复杂、需要极高精准度的领域，AI的成熟度仍然是一个问题。药企的研发管线是企业的生命线，一旦出错，后果不堪设想。因此，他们对引入不成熟或缺乏足够验证的AI技术持谨慎态度。对于AI模型的“黑箱”问题，以及其预测的可靠性，药企也存在疑虑。
3. 数据壁垒与整合难度： AI的效能很大程度上依赖于高质量、大规模的数据。然而，药企内部的数据往往分散在不同的部门、格式不统一，且存在很多遗留数据。将这些数据进行清洗、整合、标准化，使其能够被AI模型有效利用，是一个巨大的工程，需要耗费大量时间和资源，这部分成本也是药企在评估AI解决方案时会考虑的。
4. 人才短缺与内部能力建设： 即使有了好的AI工具，也需要懂AI、懂药学的复合型人才来操作和解读。目前，这类人才在市场上非常稀缺，药企自身也面临着招聘和培养的难题。如果药企自身没有足够的能力去理解、部署和应用AI技术，他们自然不愿意为此投入大笔资金，宁愿等待技术和人才成熟后再考虑。
5. 风险规避与文化惯性： 传统制药行业有着强大的风险规避文化和根深蒂固的研发流程。任何新的技术或方法都需要经过层层审批和验证，这导致了技术的落地速度相对较慢。与熟悉的、经过长期验证的实验方法相比，AI工具显得更为“新生事物”，其带来的不确定性让一些药企宁愿选择保守。
6. “玩具”与“工具”的界定： 很多时候，AI制药的解决方案可能还停留在概念验证或小规模优化的阶段，无法对整个研发管线产生颠覆性的影响。对于药企来说，他们需要的不是一个“炫酷的玩具”，而是能切实解决痛点、带来显著效益的“生产力工具”。如果AI解决方案仅仅是锦上添花，而不能解决核心难题，那么即使价格不高，药企也提不起兴趣。
AI 制药的未来：困境中的机遇与发展路径
尽管面临诸多挑战，但AI制药的未来依然充满希望。行业正在经历一个从概念到落地的阵痛期，未来的发展将更加务实和聚焦：
1. 聚焦具体应用场景，提供可量化的价值： 未来的AI制药解决方案将不再是笼统的“加速研发”，而是更加聚焦于具体的痛点，如：
靶点发现与验证的精准化： 利用AI分析海量基因组学、蛋白质组学数据，更精准地识别和验证疾病相关的靶点。
化合物筛选与设计的高效化： AI可以快速筛选数百万甚至数十亿的化合物，并预测其活性和毒性，甚至设计具有特定性质的新分子。
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药物不良反应预测与安全监测： AI可以分析药物的结构和生物活性，预测潜在的不良反应，并实时监测上市药物的安全性。
关键在于，AI公司需要能够清晰地向药企展示其解决方案在这些具体场景下带来的可量化价值，例如：降低了多少化合物筛选成本，缩短了多少临床前研究周期，提高了多少临床试验的成功率等等。
2. 数据整合与共享的深化： 解决数据壁垒是AI制药成功的关键。未来，行业将朝着更加开放和标准化的数据共享方向发展，例如：
建立行业联盟： 药企、AI公司、学术机构共同参与，建立安全、合规的数据共享平台。
隐私计算与联邦学习： 利用先进的隐私保护技术，使得在不暴露原始数据的情况下进行模型训练和分析。
标准化数据格式与互操作性： 推动数据格式的统一，确保不同来源的数据能够被无缝整合和利用。
3. 技术成熟度的提升与验证： 随着研究的深入和应用案例的积累，AI模型将变得更加成熟和可靠。未来的AI解决方案将更注重：
可解释性AI（XAI）： 提高AI模型的透明度，让药企能够理解模型做出预测的依据，增强信任度。
模型验证与标准化： 建立统一的模型评估标准和验证流程，为AI解决方案的落地提供更坚实的基础。
人机协同的强化： AI不是取代人类科学家，而是作为强大的辅助工具，与人类智慧协同工作，例如，AI提供候选方案，科学家进行进一步的验证和优化。
4. 商业模式的创新与灵活化： 面对药企的顾虑，AI公司需要探索更多元化的商业模式：
按效果付费（PayforPerformance）： 根据AI解决方案为药企带来的实际效益（如节省的成本、缩短的周期）来收费，降低药企的前期投入风险。
合作研发（Codevelopment）： 与药企共同承担研发风险和收益，共享成功果实。
订阅制服务与云平台： 提供灵活的订阅服务，让药企能够按需使用AI能力，避免一次性高额投入。
模块化与定制化解决方案： 提供模块化的AI工具，药企可以根据自身需求选择和组合，或者提供高度定制化的解决方案来满足特定项目的需求。
5. 人才培养与生态建设： 行业需要共同努力培养既懂AI又懂生物医药的复合型人才，并构建一个健康、可持续的AI制药生态系统。这包括：
高校与企业合作培养人才。
提供AI制药的培训和教育课程。
鼓励跨学科交流与合作。
总结：
国内AI制药行业目前所处的“百亿投入，几百万不愿买单”的尴尬局面，并非AI技术本身的问题，而是商业模式、技术成熟度、ROI验证、数据整合以及行业惯性等多方面因素共同作用的结果。这是一个从颠覆性技术走向实际应用必然会经历的阵痛期。
未来，AI制药的发展将更加依赖于AI公司能否真正理解药企的需求，提供可量化价值、技术可靠、数据安全且商业模式灵活的解决方案。当AI不再被视为一个昂贵的“概念”或“玩具”，而是真正能提升研发效率、降低成本、加速新药上市的“引擎”时，药企的买单意愿自然会随之提升。这个行业正在摸索前行，其潜力仍然巨大，关键在于如何跨越眼前的“信任鸿沟”和“落地障碍”。
网友意见
拒过药明康德一个offer，AI筛药。我博士时用machine learning筛过功能基因，对这块有所了解。
看得出那个老板很想招人，也看得出他不太了解怎么做。我多次问：Input放什么？如果是化合物能提供给我哪些feature？output放什么？我会用的output是RNA seq，拿到细胞的全转录组数据；次一点的是一些基因的qPCR。通量大的话，这两种output成本都蛮高的，我只想用RNA seq做output，能否承担起整个项目的经费预算？
算法我觉得不是问题，我特别关心input是什么，output数据质量如何保证。很遗憾，我觉得那个老板没想清楚自己想做什么。所有我问的问题，都答不上来。
整个对话变成：
我要招你来做机器学习筛药。
能具体点，说下希望怎么筛？
就是机器学习筛药。
我想知道整个项目的大概，我可以判断可行性。
机器学习筛药，我组里有一个数学专业的硕士，可以配合你机器学习筛药。
这手太极打得……
最终我拒掉了药明的offer，真实原因是我听不出什么具体的proposal，毕竟我想真正做些事，“我有一个fantastic idea，你来吧”的老板我扛不住。
然而我不可能告诉他真实情况，我只能告诉他：药明一年工资才28万，太低了，我不想去（我那时拒掉过药明、信达、君实，都是以工资低为借口让招聘者有台阶下，实际上都是项目不对口，或项目不行）。
他可能没想到有人拒offer直接说钱少，告诉我未来工资可以涨……大哥，真的不用了，我说钱少不去是相互留个面子，想法都没成型的项目，我不掺和。当然，钱也是真少。
回到问题，我想说机器学习筛药之前，先想好要做什么，怎么做，做下来花多少钱，愿不愿意承担。没好好调研，根本想不到其中花费有多大，以及数据质量对结果影响有多严重。
这样怎么能做好事情呢？
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