REC-2282

《AI制药泡沫启示录 》01/10 2026年9月，北京协和医院，一款由AI发现靶点、AI设计分子的药物完成了III期临床首例患者给药。牵头研究者徐作军教授在入组时说了这样一句话：“AI发现的这个靶点TNIK，之前从未与纤维化建立过关联。”就在三个月前，武田制药公布了一项III期头对头试验结果：一款由AI平台参与发现的TYK2抑制剂，在银屑病治疗中击败了BMS已上市的同类药物，超过35%的患者在第16周实现皮损完全清除，应答率是后者的2.5倍以上。这是AI制药历史上第一次，有两款药物同时站在III期的门槛上。但如果你翻遍全球数据，画面会冷静很多。129条管线，只有5条走到了III期2026年10月，《Cancer Treatment Reviews》发表了一篇系统性综述，统计了截至2026年3月全球所有由AI发现或开发的候选药物临床数据。结果是这样的：129款AI辅助开发的候选药物进入临床试验，来自69家公司。其中72款完成了I期，24款完成了II期，只有5款进入或完成III期。更扎心的数字在后面。I期临床的成功率是77.8%。到II期，骤降到19.5%。这意味着什么？AI在“做分子”这件事上确实比人强——I期主要验证安全性，AI在分子安全工程和ADMET预测方面有真实的能力提升。但到了II期，需要验证的是“这个药到底有没有效”。这一步，AI和传统方法站在同一条起跑线上。问题出在靶点验证——AI能快速找到分子，但判断这个分子作用的靶点在人体内是否真的有效，AI目前替代不了人。谁走到了III期按严格定义——靶点由AI发现、分子由AI设计——走到III期的只有1款。英矽智能的Rentosertib是全球首款“AI全流程”药物。靶点由AI发现、分子由AI设计，靶向TNIK——一个此前从未与纤维化建立关联的全新靶点。从立项到提名临床前候选化合物用时不足18个月、合成分子不足80个，传统模式平均需4.5年、筛选数百至上千个分子。IIa期数据显示，60mg剂量组用力肺活量平均改善+98.4mL，安慰剂组下降20.3mL。2026年9月完成III期首例患者给药，全国47个研究中心参与，计划入组320名IPF患者，预计2029年读出关键数据。武田的Zasocitinib最初由Nimbus依托AI平台辅助开发，武田以60亿美元总包购得全球权益。2026年6月，III期头对头试验LATITUDE Atlas中击败BMS已上市药物Sotyktu，超过35%的患者实现皮损完全清除，且早在第8周即与对照组曲线分离。武田计划本财年递交上市申请。剂泰科技的MTS-004是国内首款完成III期的AI赋能制剂新药。依托自研AiTEM平台，将临床前制剂优化周期从行业平均1-2年压缩至3个月内完成，从立项到完成III期仅耗时38个月。德睿智药的MDR-001是国内首款进入III期的AI设计口服减重药。24周IIb期数据显示最高减重达10.3%，2026年2月完成III期首例给药，2026年9月与三生制药达成独家商业化合作，潜在总交易金额最高达17.5亿元。Relay Therapeutics的zovegalisib处于III期ReDiscover-2试验中，用于HR+/HER2-转移性乳腺癌，I/II期中位PFS 11.1个月。第一批AI药物是怎么“死”的走到III期的值得庆祝，但失败案例更值得研究。Recursion在2025年5月一次性终止了三款临床阶段药物。最核心的REC-994，II期临床试验入组62名患者，药物达到了安全性主要终点，但在MRI扫描的病灶体积缩小和改良Rankin量表评分上，仅呈现“温和、不显著的改善趋势”，患者和医生报告的结果均无明确临床获益。另一款REC-2282同样在II期因“疗效不足”被叫停。Exscientia的癌症候选药物EXS-21546，2023年10月因疗效未达预期终止I/II期研究。此前在健康志愿者中显示“高效价、选择性”，但进入患者群体后，疗效信号消失。这些失败的共同特征：分子设计没问题，安全性没问题，但靶点本身的生物学假设不成立。有分析指出，这些失败“是在靶点生物学和药理学层面失败，而不是在设计速度层面失败”。AI在化学层面做出了完美分子，但这些分子作用的靶点，在人体内没有产生预期疗效。为什么II期是AI制药的“审判关口”Daphne Koller在2026年8月发表的一篇长篇分析中，把药物研发分为三段：疾病到机制、机制到药物、药物到患者。过去几年，AI最密集的突破落在第二段——AlphaFold问世后，蛋白设计、小分子生成、RNA/抗体设计工具集中涌现。但进入临床试验的药物仍有超过90%最终失败，且几十年来该比例几乎未改善。绝大多数失败不是分子本身设计差，而是第一段选错了机制——选定的靶点并不能改变疾病进程。行业资源因此严重错配：算力、融资、论文堆砌在分子端，而决定临床成败的机制发现端投入不足。Koller给出一组对照数据：行业每年推进的新靶点数量从约100个（2015年）下降至约30个（2024年），同时38个靶点各自对应超50个在研项目。靶点验证需要的是对人体疾病生物学的深层理解，而AI目前的疾病建模大多停留在细胞表型筛选和局部通路模拟层面，尚未建立稳定可解释的人体疾病因果推演体系。2025年，巴塞尔大学的研究团队在《自然·通讯》上发表了一项研究，测试了AlphaFold等AI模型对蛋白质-配体结合的理解能力。他们修改了蛋白质的氨基酸序列，让结合位点的电荷分布完全改变。按理说，药物不可能再结合了。但AI模型预测的结果是：结构没变，结合仍然可能。研究负责人说：“即使最先进的AI模型也不真正理解药物为什么能结合到蛋白质上，它们只是识别以前见过的模式。”AI学到的是统计相关性，不是物理因果性。但“审判时刻”不等于“失败时刻”Rentosertib的III期临床，是全球第一个检验“AI能否选对靶点”的关键实验。它靶向的TNIK靶点，此前从未与纤维化建立过关联。如果Rentosertib在III期达到主要终点，AI制药将跨过最关键的一道门槛。如果失败，整个行业需要重新思考AI在药物发现中的真实边界。武田Zasocitinib的III期头对头成功，已经证明了AI参与发现的药物可以在大型临床试验中击败已上市药物。这是第一个“AI做的药赢了”的确凿证据。III期数据预计2029年前后读出。但还有另一类公司，它们不赌“能不能做出药”Recursion跌了八成、英伟达清仓、管线砍了一半。Schrödinger从113美元跌到11美元，又涨回30美元附近，反弹176%。Tempus AI净收入留存率126%，全球前20大药企中的19家是它的客户。区别不在谁的AI更强，在谁的商业模式不依赖“做出药”。接下来的10篇文章，我会拆解这个行业最核心的几个问题：为什么Recursion跌了86%、英伟达清仓，Schrödinger却反弹176%？不造药、不卖软件的“卖水人”，凭什么让19家药企掏钱？400亿美元估值的Isomorphic Labs，零管线，在赌什么？一级市场150亿、二级市场18亿，这个剪刀差什么时候收敛？我在医药行业做了20年，操盘过从上市前到进医保到年销峰值重磅产品完整的生命周期。关注我，用产业逻辑看懂AI制药的资本真相。 以上内容仅为行业逻辑拆解，不构成任何投资建议。

2013年，犹他大学。一个叫Chris Gibson的年轻人，在实验室里发现自己的假设错了。 他本该沮丧。但他没有。 他把这个“错误”变成了一家公司。八年后，公司上市，开盘价30美元。罗氏、赛诺菲、拜耳、默克——全球最顶级的药企，排着队给他送钱。 今天，这家公司股价4美元，跌了快90%。账上现金5.46亿，一年烧掉3.78亿。一颗药都没批。 但你如果只看股价，就错过了整个故事最有趣的部分。 各位，今儿咱们聊一家公司。这公司有意思在哪儿呢？它起家于一个错误，发迹于一场豪赌，如今呢，卡在了一个尴尬的位置上——所有人都觉得它将来能成，但没人知道“将来”到底哪天来。 它叫Recursion Pharmaceuticals，纳斯达克代码RXRX。你要是只看K线图，从41块跌到4块，跌了90%，标准的“韭菜收割机”。但你要是把它的故事摊开来看，你会发现，这压根儿不是一家普通公司，这是一个关于“怎么把生物学变成计算机科学”的疯狂实验。 咱们从头说。一、一个失败的实验，和三个“不搭界”的人 2013年，犹他大学。 Chris Gibson还在读他的MD/PhD。这哥们儿在Dean Li的实验室里研究脑海绵状血管畸形，一种罕见的脑血管病。团队坚信某条机制能解释这个病，实验做了，数据出来了—— 结论是：他们错了。 一般人到这一步就收拾收拾发个论文，继续搬砖。但Gibson想了一件不太正常的事：既然人工做实验容易错，那能不能让机器来做？能不能一次做一万个实验？能不能用AI去“看”细胞的照片，找出那些肉眼看不见的差别？ 这想法，搁今天叫“AI制药”。搁2013年，叫“这人疯了吧”。 他拉来两个合伙人。一个是Blake Borgeson，Rice电气工程本科，写过外科导航软件，还创办过电商公司BuildASign.com。一个搞电商的人跑来做生物信息学，听起来也不正常。另一个是Dean Y. Li，M.D., Ph.D.，芝加哥大学化学本科，圣路易斯华盛顿大学医学博士+博士，犹他大学教授，后来当上美国默沙东研究实验室总裁。 这三个人，2013年，在盐湖城，开始造一座“细胞实验工厂”。 您瞧这组合，一个搞生物工程的，一个搞电商的，一个搞医学的。放在今天叫“跨界融合”，放在当年叫“凑不齐一桌正经人”。 但就是这三个人，搞出了一家让全球TOP20药企排队送钱的公司。二、这家公司到底在干什么？ 用费曼的方式解释： 想象一座工厂。机器人负责养细胞，给细胞加各种基因变化或药物，然后给细胞拍照。AI从海量照片里找规律——哪种基因和哪种病有关，哪种药能把病变细胞“拉回去”。科学家再用新实验去验证，然后设计分子、做动物实验、上人体。 听起来简单。做起来是地狱。 因为细胞不会说谎，但细胞也不会轻易告诉你真相。你看到的图像，可能是真的生物学信号，也可能是实验噪声。你发现的靶点，可能在细胞里有效，在人体里毫无反应。 Recursion的赌注是：只要数据够多、实验够快、AI够强，就能把“找药”从玄学变成工程。 它建了当时全球最大的细胞图像数据集之一。管理层说超过50PB。什么概念？大概相当于你把Netflix所有剧集反复存上几百遍。 它还收购了Cyclica和Valence，补齐化学设计能力。2024年，它直接把竞争对手Exscientia给吞了——合并完成后，EXAI退市，不再是一个独立玩家。 一个做细胞图像的，和一个做分子设计的，合体了。 这时候你再看它的合作伙伴名单，会觉得有点不真实：罗氏/基因泰克、赛诺菲、拜耳、德国默克。 全球TOP20的药企，有四家把自己的药物发现管线交给了这家还没盈利的公司。 您品品，这就像什么呢？就像你家楼下开了个小饭馆，结果米其林三星的主厨排队来你这儿订位。三、它到底是怎么“暴力破解”找药的？ Recursion的创新，一句话概括就是：它把“找药”这个玄学，变成了一道可以暴力计算的“搜索题”。 传统药企是在一个已知的、很小的靶点上，去筛选几百万个分子。而Recursion反过来，它不预设靶点，而是让AI在海量的细胞实验数据里，自己去“找”疾病和药物的关系。 核心引擎一：给细胞拍“证件照”，建立生物学地图 Recursion的起点，是用机器人给海量的人体细胞做实验和拍照。 具体是这样操作的： • 大规模并行：它的自动化实验室每周能运行多达220万次实验。 • 主动扰动：科学家会用CRISPR基因编辑技术敲除细胞里的某个基因，或者加入化学小分子，人为地制造出成千上万种不同的细胞状态。 • 高清成像：然后，给这些细胞拍下高清的“证件照”（Cell Painting技术），记录下细胞形态、内部结构等所有肉眼可见的变化。 这就好比，它不是在找“哪把钥匙能开这把锁”，而是把全世界所有的锁和钥匙都拿来，逐一试一遍，并记录下每一把钥匙插进每一把锁里的视觉反应。 这个过程积累下来的，就是它最核心的资产：一个超过**50PB（拍字节）**的、人类生物学的“视觉数据库”。 核心引擎二：AI当“侦探”，把数据变成“关系网” 有了海量数据，接下来就是AI的活儿了。AI的核心任务，是“找相似”。它会去分析这几十亿张细胞照片，找出哪些基因变化导致的细胞形态，和哪些疾病状态下的细胞形态是相似的。 比如，它可能发现：敲除基因A的细胞，和患有某种罕见病的细胞，在照片上看起来几乎一模一样。这就有力地暗示：基因A可能就是治疗这种罕见病的关键靶点。 通过这种方式，Recursion建立了一个巨大的“生物关系网”（Phenomap），里面包含了超过3万亿个由AI推断出的基因、化合物和疾病之间的关联。这个关系网，就成了它后续找药最重要的“导航地图”。 核心引擎三：在计算机里“赛马”，而不是在实验室里“试错” 有了这张“地图”，Recursion找药的速度就完全不一样了。 传统模式是：科学家提出一个假设 -> 在实验室合成几个分子 -> 测试 -> 失败 -> 重新假设，循环往复，一次只赌一两个。 Recursion的模式是： 1. 虚拟筛选：它把数十亿个潜在的化合物，放到计算机里，利用AI模型去预测这些化合物和靶点结合后，细胞的“照片”会怎么变。 2. 只做最有把握的实验：AI会打分，只选出最有可能成功的那一小撮分子，然后才拿到真实的实验室里去合成和测试。 它的CEO在电话会上说过一个关键数据：他们会设计90%的化合物，但物理合成的化合物数量会减少90%。也就是说，绝大部分无效的“试错”过程，都在电脑里以极低的成本完成了。 终极目标：打造一个“虚拟细胞”，实现“干湿闭环” Recursion的终极形态，是构建一个能精准模拟人体细胞反应的“虚拟细胞”。 现在的循环是：湿实验（真实细胞）产生数据 -> AI学习，构建模型 -> 在“虚拟细胞”里预测新药效果 -> 只把最有希望的拿回湿实验验证。 这个循环转得越快，AI模型就越准，“虚拟细胞”就越逼真。最终，它希望能在计算机里，就把药物在人体内的效果大部分模拟出来，从而把新药研发的成本从现在的动辄20多亿美元、耗时超过10年，降低到一个全新的数量级。 用一句话总结： Recursion的创新，是把生物学从一门“实验科学”，变成了一个可以用算力暴力破解的“信息科学”。它真正的产品，不是某一款药，而是一个能持续、高效“生产”药物候选分子的“操作系统”（Recursion OS）。四、药物研发这场通关游戏，到底难在哪 药物研发不是一条直线，而是一个漏斗。绝大多数候选分子会在中途被淘汰。通常分两大阶段：研究阶段（发现与临床前） 和 开发阶段（临床与审批）。 步骤 主要做什么 典型耗时 成本占比 淘汰率 1. 靶点发现与验证 找到与疾病相关的基因/蛋白 2–5年 约5–10% 极高 2. 苗头化合物发现 从海量分子中筛出“苗头” 1–2年 约5–10% 高 3. 先导化合物优化 把苗头改造成更有效、更安全、可成药的候选分子 1–3年 约10% 高 4. 临床前研究 动物药效、毒理、CMC 1–2年 约10–15% 中 5. IND申报 向FDA提交申请，获批后才能上人 1–3个月 低 低 6. 临床I期 20–100人，看安全性、耐受性 1–2年 约10% 约40% 7. 临床II期 100–500人，看有效性 2–3年 约15–20% 约50% 8. 临床III期 500–5000人，大规模确证 3–5年 约25–35% 约30% 9. 监管审批 FDA/EMA审评 1–2年 约5% 约10% 10. 上市后IV期 真实世界监测 持续 持续 — 总计：传统模式约10–15年，成本约20–30亿美元。其中临床阶段（I+II+III）占成本70%以上，占时间50–60%。 前端发现阶段虽然淘汰率高，但花的钱和时间相对少。也就是说，谁能在前端省钱，对整个药物研发的成本影响有限；谁能在临床阶段提高成功率，才是真正的革命。五、Recursion到底加速了哪几步 Recursion的模式可以概括为：用自动化湿实验 + AI干实验，把“发现”环节的试错成本砍掉一个数量级。 但它没有改变临床阶段的基本逻辑。 被显著加速的步骤： 步骤 传统模式 Recursion模式 加速程度 靶点发现 假设驱动，一次研究1–2个基因 用CRISPR/化合物扰动+Cell Painting，一次看全基因组；AI建Phenomap找关联 从“猜”变成“搜” Hit finding 合成/筛选约2500个分子 虚拟筛选数十亿化合物，只合成约330个 合成量减少90% Lead optimization 化学家反复试错 AI预测ADMET、选择性、活性，只做最有把握的实验 循环次数大幅减少 发现到候选物 行业平均约40个月 公司宣称平均17–18个月 快2倍以上 临床入组/启动 传统招募慢 用患者数据、生物标志物选人群和中心 公司宣称入组快1.3–1.6倍 核心机制： 湿实验产生数据 → AI学习 → 在计算机里预测 → 只把最有希望的拿回湿实验验证。这个循环转得越快，前端发现效率越高。 但没被加速的步骤： 临床前毒理/CMC、临床I期安全性、临床II期有效性、临床III期大规模确证、监管审批、商业化生产——这些必须按监管要求做，AI只能辅助，不能替代。 关键事实：药物研发的成本大头在临床阶段（70%+），而Recursion的加速集中在成本占比最低的发现阶段（20–30%）。即使发现阶段快了一倍，对总开发成本的影响也有限。 说白了，Recursion把“找钥匙”的速度提高了十倍，但“开门”那一下，还是得靠人。六、高光时刻与暗流涌动 2021年夏天，Recursion的股价冲到41.33美元。市场给它的标签是“AI制药第一股”。英伟达、拜耳、罗氏、基因泰克、赛诺菲——这些名字轮番出现在它的合作名单上。 2023年7月，英伟达宣布5000万美元股权投资。消息出来那天，股价单日暴涨78%。 那一年，Recursion还收购了Cyclica和Valence，补上了化学设计和分子模拟的能力。2024年，它又和Exscientia合并，把AI药物发现的两条路线合二为一。 看起来，一切都在往“平台化”的方向狂奔。 但暗流在涌动。 2024年9月，REC-994的二期结果公布。安全性主要终点达到了，但疗效信号不够强。股价当天跌了16.6%。 2025年5月，公司宣布砍掉REC-994和REC-2282两个项目，REC-3964寻求对外授权。6月，裁员20%，精简设施。 市场开始重新审视这个故事：平台再大，最终还是要看药能不能做成。七、一个CEO的离开和一个新CEO的到来 2026年1月1日，Najat Khan正式接任CEO。 这位新CEO的履历很有意思：宾大有机化学博士，麦肯锡和BCG的咨询背景，强生创新医药的首席数据科学官。她不是那种在实验室里泡了二十年的科学家，也不是纯粹的职业经理人——她懂科学，也懂怎么把科学变成生意。 创始人Chris Gibson转任董事长，然后在4月通知董事会不再竞选连任，6月年会结束后彻底离开董事会。但他保留了顾问身份，协议延长到2029年。 这个过渡不算意外。一家从实验室走出来的公司，到了一定阶段，需要的不再是那个“发现新路线”的科学家，而是能把路线变成产品的人。八、最核心的问题：药能不能做成？ Recursion的管线里，最受关注的是REC-4881。 这个分子原本是武田开发的，用来抑制MEK1/2。Recursion的AI发现，在APC缺失的细胞里，MEK抑制可能把细胞状态“拉回去”——而APC缺失正是家族性腺瘤性息肉病（FAP）的核心机制。 2025年12月公布的TUPELO试验数据：12例可评估患者，服药12周后息肉负担中位下降43%；停药12周后，11例中位下降53%。 听起来不错。但要看清楚几个细节： 第一，这是单臂试验，没有同期安慰剂对照。自然病史数据只能做背景参考。 第二，安全性数据来自19例患者：18例出现治疗相关不良事件，3例为3级，4例因不良事件停药，2例中断给药。 第三，12周和25周的数据来自不同分母，不能简单外推。 市场对这个数据的态度是谨慎乐观。股价在12月8日涨了2.34%——不多，但至少没跌。 其他项目：REC-1245（RBM39分子胶）正在剂量爬坡，2026年Q1披露了16例，主要是安全性和PK数据。REC-617（CDK7抑制剂）在29例患者中看到1例确认部分缓解、5例稳定。REC-3565、REC-4539、REC-7735都还在早期。 没有一颗药进入注册试验，更没有一颗药获批上市。九、钱还够烧多久？ 截至2026年6月30日，Recursion账上有5.457亿美元非受限现金。 2025年全年，经营现金流是-3.718亿美元，自由现金流是-3.783亿美元。2026年上半年，经营现金流-1.87亿美元，比去年同期好一些。 公司给的指引是：2026年全年现金经营费用低于3.75亿美元。管理层说现金跑道能撑到2028年初。 但这里有个问题：如果按5.457亿除以3.75亿，只有1.46年。管理层凭什么说能撑到2028年初？ 答案在合作收入、税收返还、利息收入、付款时点里。这些因素能让现金消耗的节奏变化。但这也意味着，如果合作款项延期，或者临床推进加速，跑道会缩短。 还有一个不能忽视的数字：ATM额度还有3亿美元没用。如果全部按4美元增发，会多出7500万股，现有股东权益摊薄12.2%。如果按3美元增发，摊薄15.7%。 亏损期间，稀释是真实存在的。十、钱都烧哪了？ Recursion三年自由现金流流出约10.5亿美元。2025年全年： • 收入：7468万美元 • 营业亏损：6.48亿美元 • 自由现金流：负3.78亿美元 研发费用是绝对的支出主体，2025年占总运营费用的66%。但更细看，2026年上半年薪酬支出1.41亿美元，占总运营费用约36%——这是最大单项。 为什么工资这么高？ 因为Recursion需要的不是普通程序员或普通生物学家，而是极度稀缺的“复合型人才”——既要懂AI算法，又要懂药物研发，能把模型吐出的海量候选分子，精准地挑出值得做湿实验验证的那几个，再把实验结果反哺给模型迭代。 这类人才稀缺到什么程度？ • 招聘周期极长：一个AI制药负责人岗位，招聘周期可能长达6到12个月。有猎头亲身经历，一个总监级职位候选人被截胡三次，10个月都没招到合适的人。 • 供需严重失衡：当前市场需求量是存量人才的2倍，空缺岗位数量是愿意跳槽人才数量的4到5倍。 • 薪酬水涨船高：国内AI制药负责人年薪可突破200万人民币，总监级100万至150万。美国市场，Flagship Pioneering孵化的Lila Sciences，给资深AI蛋白质工程科学家开出的年薪是26.8万到35.8万美元，Moderna同类岗位最高25.65万美元，但依然招不到人。 这背后是一个结构性矛盾： AI把分子设计成本压到近乎为零，但湿实验的验证能力是物理瓶颈——一次能测的分子数量远赶不上模型产出。在上万个候选分子中分辨“真潜力”和“统计噪音”，极度依赖人类专家的经验和判断。所以，钱必须花在能驾驭这个“干湿闭环”的人身上。 您看，这就像什么呢？就像你买了台顶级咖啡机，豆子随便磨，但能品出哪杯好喝、哪杯该倒掉的，还得是那个舌头刁钻的咖啡师。而且这咖啡师，全城就那么几个。十一、市场在分歧什么？ 华尔街的分析师们吵成一团。 7个人覆盖，1个强买、2个买、4个持有，平均目标价7.22美元。5个人的口径，2买2持有1卖，平均目标价8.06美元。还有5个人，平均目标价6.65美元。 这些数字看起来比4美元的现价高不少。但你要知道，这些目标价最后更新是在8月，当时股价还在3.5美元左右。目标价和现价的差距，反映的是分析师的判断，不是市场的共识。 做空比例很高。截至9月30日，空头持仓约1.58亿股，占流通股的30%左右。这个比例既可能引发逼空，也可能说明市场对基本面有深刻怀疑。 英伟达在2023年投了5000万美元，但2025年Q4和2026年Q2的13F持仓表里，已经没有RXRX了。ARK在6月30日还持有4133万股，但那是季度快照，10月的仓位不知道。 机构在撤退，散户在观望，空头在加注。十二、来了一个AlphaFold？ AlphaFold 3：把“锁和钥匙”的匹配从猜变成算 • 靶点验证加速：过去确定一个靶点的结构需要数月甚至数年的湿实验，AlphaFold几小时内就能给出高置信度结构。 • 虚拟筛选更准：能准确预测结合位点和相互作用能量，让计算机筛选出的“苗头化合物”命中率更高。 • 有实际案例：有研究团队用AlphaFold-Multimer，在计算机里直接筛选出了能结合特定GPCR的纳米抗体。 ESM蛋白质语言模型：从“预测结构”到“设计新蛋白质” • 从海量蛋白质序列中学习进化规律，直接生成全新的、自然界不存在的蛋白质。 • 有研究将ESM-2与条件流匹配结合，抗菌肽的生成成功率提升了39.8%，生成速度比扩散模型快了18倍。 临床I期成功率：数据确实在说话根据PitchBook和Nature Biotechnology的汇总分析，AI驱动的药物在临床I期的成功率达到了80%–90%，而行业传统平均只有40%–65%。PitchBook据此预测，AI可能将药物的整体成功概率从约8%提升到约18%，接近翻倍。 但是，“下半场”的瓶颈依然坚固。 一旦药物进入临床II期（看有效性），AI的优势就迅速收窄。数据显示，AI制药在II期的成功率约40%，虽然仍高于行业平均的约29%，但与传统方法在II期的成功率（约40%）已无明显差异。 原因很简单：临床II期是真实的人体复杂系统在说话。细胞模型、动物模型、AI预测，都无法完全模拟人体内的免疫反应、代谢差异、疾病异质性。一个分子在计算机里“完美结合”靶点，不代表它在真实患者体内能产生有临床意义的疗效。 所以，AlphaFold们确实在重塑制药的“上半场”——让发现更快、更便宜。但药物研发的成本大头（临床II、III期占70%以上）和最大风险（人体有效性），暂时还没有被AI根本性地改变。十三、来了更多的玩家 AI制药的“上半场”和“下半场”，本质上是药物研发价值链的两次权力交接。 上半场（临床前/发现阶段） ：核心是“算”，用AI把药物发现从手工作坊变成流水线。玩家是AI原生平台型公司，比拼的是模型、数据和算力。 重量级玩家： • Isomorphic Labs：谷歌DeepMind孵化，AlphaFold的“亲儿子”，与礼来、诺华、强生合作，潜在里程碑总额近30亿美元。 • Xaira Therapeutics：诺奖得主David Baker创立，10亿美元种子轮，刷新全球AI制药天使轮纪录。 • Schrödinger：老牌计算化学公司，已上市，软件收入3250万美元（2026Q2），毛利率71%，是行业“卖水人”。 • 晶泰科技：中国“AI制药第一股”，港股上市，市值约340亿港元，自动化实验室每周推进上万次实验。 • 英矽智能：港股上市，13款候选药物获IND批件，累计签约110亿美元，管线推进最靠前。 • 剂泰科技：全球“AI药物递送第一股”，港股上市，市值约210亿港元，卡位mRNA/siRNA疗法的关键瓶颈。 • Anew Labs：字节跳动拆分，2.9亿美元首轮融资，投后估值15亿美元。 下半场（临床开发阶段） ：核心是“验”，用真实人体数据证明AI设计的分子真的有效。玩家是临床阶段的Biotech，比拼的是管线质量和临床执行力。 重量级玩家： • 英矽智能：Rentosertib（特发性肺纤维化），III期，从靶点发现到候选分子仅18个月，合成78个分子；III期计划入组320名患者，预计2029年读出数据。这是AI制药领域进展最快的管线。 • 德睿智药：MDR-001（口服GLP-1减重药），III期，国内首个推进至III期的AI设计口服GLP-1药物；与三生制药达成17.5亿合作。 • Iambic Therapeutics：IAM1363（HER2抑制剂），1/1b期，可穿透血脑屏障，最早2027年启动注册性试验；已与艾伯维、武田、拜耳合作。 • Pathos AI：肿瘤资产重定位，临床阶段，与阿斯利康、Alphamab合作，里程碑总额超23亿美元。 • Recursion：REC-4881（FAP），1b/2期，息肉负担中位下降43%，但21%患者因不良事件停药。 产业链上的“卖铲人”： • 第一梯队：赛默飞世尔、Twist Bioscience、金斯瑞、百普赛斯（大分子合成、测试与类器官验证） • 第二梯队：丹纳赫、华大智造、晶泰控股、百奥赛图、药康生物（自动化实验室与模式动物验证） • 第三梯队：Moderna、Charles River、Recursion、Schrödinger、英矽智能（安全性验证与AIDD平台）十四、Reddit上的信仰与质疑 r/rxrx板块上，有人写了几千字的多头DD，说Recursion的数据、自动化、化学设计能力会形成学习循环，未来会产生版税收入。评论区有人回：这文章是不是AI写的？里面好几个事实都错了。 r/pennystocks上，有人写了做空逻辑，说亏损太大、收入太低、ATM会继续稀释。但也承认，现金至少避免了短期生存危机。 还有一个帖子问：“最近4天涨了20%，发生了什么？”评论区有人说是Tempus的模型许可，有人贴了火箭表情，也有人说自己从亏50%回到盈亏平衡。 两极分化，各说各话。十五、一个容易被忽略的合同 2026年9月21日，Recursion披露了一份和Tempus的合同修订。 表面上看，这是关于数据采购的：Recursion买Tempus的数据，三年付4200万美元。 但合同里还有另一条：Recursion把TxFM模型非独家授权给Tempus，两年收1200万美元。 这意味着什么？意味着Recursion的模型开始有独立的外部客户了。虽然金额不大，虽然是非独家，但这是一个信号：平台不只是自己用，还能卖给别人用。 合同里还有一些细节值得玩味：Recursion的数据采购义务延长到2029年，取消了随意终止权。这既是承诺，也是约束。十六、现在该不该买？ 这个问题，我没有答案，我自己不会买。但我可以告诉你几个事实。 第一，Recursion的股权市值约21.5亿美元，企业价值约16.7亿美元（含经营租赁）。市场还在为平台和药物资产定价，而且价格不低。 第二，公司没有盈利，没有获批药物，没有可持续的经常性收入。它有的是数据、平台、合作合同和早期临床信号。 第三，现金还能烧一段时间，但如果不融资，跑道会越来越短。融资就会稀释。 第四，最关键的问题不是“AI能不能发现新药”，而是“Recursion能不能把AI发现的药做成”。 前者已经被部分验证，后者还没有。十七、三个值得盯住的信号 如果你要跟踪这家公司，我建议你盯住三件事： 第一，11月2日的CGA-IGC会议。 Recursion会在那里更新REC-4881的数据。关注完整样本、停药率、长期效果。 第二，合作款项的兑现。 罗氏、赛诺菲、拜耳的里程碑付款什么时候到账，金额多少，比合同上的“潜在总额”重要得多。 第三，融资节奏和股数变化。 ATM用了多少，增发价格多少，RSU归属多少，这些直接决定每股价值。尾声：一个关于“耐心”的赌注 Recursion的故事，本质上是一个关于“耐心”的赌注。 AI制药这件事，方向大概率是对的。但方向对不等于每家公司都能做成。平台的价值需要临床验证，临床验证需要时间，时间需要钱，钱需要融资，融资需要股价——这是一个环环相扣的链条。 Chris Gibson当年在实验室里被数据打脸，然后找到了一条新路。现在，Recursion也需要被数据再打一次脸——只不过这次，是临床数据。 如果REC-4881的注册路径清晰了，如果REC-1245看到明确的人体活性，如果模型许可有了第二个、第三个客户——这家公司会重新被定价。 如果这些都没发生，现金会继续减少，股份会继续增加，每股价值会继续被稀释。 这不是一个“信仰”问题，是一个“证据”问题。 本文基于公开SEC文件、公司公告、合作方披露、第三方数据及社区观点整理。所有数据截至2026年10月13日。不构成投资建议。本文数据截至2026年10月13日。股价采用10月12日收盘价4.01美元。全文金额以美元计。所有临床数据、公司计划、第三方观点均标注来源，不构成投资建议。