Adimab LLC

前言：打工人互帮互助！ 一、公司介绍・发展历程 2011 年：俞德超博士创立信达生物，落地苏州生物医药产业园，搭建自主抗体药物研发平台，启动大分子创新药管线布局。 2013 年：与全球抗体龙头 Adimab 达成战略合作，引进全人源抗体筛选技术，奠定单抗药物研发底层能力；同步启动苏州 GMP 产业化基地建设。 2018 年：10 月 31 日港交所主板上市，募资 4.85 亿美元，创下当时全球未盈利生物企业最大 IPO；全年营收仅 947.7 万元，全年亏损 58.73 亿元；同年与礼来达成战略合作，共享肿瘤管线商业化、临床资源。 2023 年：首款自主小分子靶向药、CAR-T 细胞治疗产品获批；全年营收 62.06 亿元，亏损 10.28 亿元；启动代谢管线专项布局，推进 GCG/GLP-1 双靶点玛仕度肽临床开发。 2024 年：玛仕度肽 II 期临床数据登顶《自然》主刊，减重降糖赛道形成差异化壁垒；全年营收 94.22 亿元，小幅亏损 0.95 亿元，亏损大幅收窄；商业化团队覆盖全国 30 省、超 3000 名医学销售。 2025 年，全年总营收130.42 亿元，同比 + 38.4%；产品销售收入 118.96 亿元，同比 + 44.6%；首次实现 IFRS 全年净利润 8.14 亿元，Non-IFRS 净利润 17.23 亿元，同比暴涨 419.6%，结束连续多年亏损； 二、行业地位⭐⭐⭐⭐ 国内 PD-(L) 1 四小龙头部企业之一，信迪利单抗为首款进医保国产 PD-1 院内肿瘤免疫市场份额稳居国内前三，覆盖肺癌、肝癌、胃癌、食管癌等 6 大一线医保适应症 玛仕度肽为全球唯一 GCG/GLP-1 天然双靶点药物，是国内自主研发进度第一的双靶点减重药； 全球唯一同时登顶《Nature》《NEJM》《JAMA》三大顶刊的 GLP-1 分子；国内肥胖 / 糖尿病临床数据优于司美格鲁肽同类产品； 国内减重创新药第一梯队，2026 年医保申报推进，商业化放量空间广阔；海外授权价值行业顶尖，跨国药企主动寻求合作。 国产全品类抗肿瘤生物类似药布局最全企业，三款单抗全部纳入医保； 院内市场份额国产第二，三甲医院覆盖度超 90%，基层医疗渠道持续下沉。 国内唯一实现License-out 单分子、多管线 Co-Co 共同商业化双模式并行药企；合作方覆盖礼来、武田、辉瑞全球 TOP 跨国药企； 双抗、ADC、代谢管线海外认可度国内第一，是跨国药企首选中国创新药合作平台。 信必敏（替妥尤单抗）：国内首个、全球第二款甲状腺眼病靶向药 国内双抗管线储备数量 TOP3；IBI363（PD-1/IL2）全球同步临床，获中美双重突破性资格；伊基奥仑赛为国产首批上市 BCMA CAR-T，血液肿瘤细分赛道头部玩家。 现存挑战 历史营收高度绑定信迪利单抗 PD-1，医保连续谈判大幅压缩单品毛利率；肿瘤赛道靶点扎堆，PD-1、Claudin18.2 ADC 同质化竞争严重，新品上市即面临价格战；大分子药物生产成本高，毛利率低于海外原研药企。 销售高度依赖国内公立医院体系，医保控费、医院药占比限制放量；恒瑞、百济、君实同靶点产品分流医生处方资源；代谢赛道面临诺和诺德、礼来进口 GLP-1 强势挤压。 每年持续数十亿研发费用，前沿双抗、ADC、细胞治疗临床开发周期 5-8 年，回报滞后；小分子自研平台弱于恒瑞、百济，部分早期管线对外合作出让权益，长期利润分成稀释收益。 三、薪资体系⭐⭐⭐⭐ （1）基础薪资结构 五险一金，补充商业医疗险 （2）全员福利 法定年假 + 司龄带薪年假（每满 1 年增加 2 天）、年度全员高端体检； 节日物资、生日福利、年度部门团建、免费内部培训学院（信达学院）； （3）校招薪酬 大分子生物、抗体工程、药理毒理、临床研发硕士：13–17万 双抗 / ADC/GLP-1 代谢管线研发博士：年薪 35–70 万，一次性安家补贴 10–30 万，股权激励单独谈判 合成生物学、CMC 工艺开发、质量分析 QA/QC 硕士：10–22k / 月，季度量产绩效奖 临床监查员 CRA（本科 / 硕士）：本科 8–10k，硕士 10–13k，差补 + 项目奖金，驻外额外补贴 医学事务、MSL 医学联络官硕士：10–25k，学术活动提成，年终分红 医药销售代表本科：底薪 7–11k + 阶梯销售提成 + 区域补贴，成熟地区年综合 18–30 万 生产储备干部、纯化工艺本科：底薪 5k–7k + 车间津贴加班费，转正综合 7–10 万 / 年 （4）社招薪酬 3–5 年资深药理研究员、CMC 项目主管、CRA 资深项目经理、区域销售经理、BD 商务专员：年薪 25 万起； 5 年以上临床研发负责人、双抗管线项目总、大区销售总监、海外 BD、质量合规负责人：年薪 45–90 万，配套项目分红、长期股权激励； 临床医学总监、研发平台负责人、商业化事业部负责人：年薪百万 + 年度股票激励。 四、公司风评⭐⭐⭐⭐ 研发 / 临床 / 生产 / 销售岗位工作节奏 苏州上海研发中心：新药临床节点、申报截止日前常态化加班；双抗、ADC 动物试验、细胞给药需轮岗实验室；大分子工艺 CMC 岗位量产爬坡阶段周末轮值；海外临床 BD 岗位频繁跨国出差，时差沟通多。 全国销售医学岗：三甲医院学术拜访为主，季度指标冲刺期加班；学术会议、医保准入阶段高频出差；成熟大区节奏平稳，新开拓代谢管线区域强度更高。 苏州产业化生产基地：洁净车间轮班制，生物反应器 24 小时值守；工艺异常需随时到岗；职能财务、人事、注册后台淡季基本准点下班，年报、医保申报季加班集中。 职业发展 ✅ 优势： 国内完整生物药全产业链平台，大分子、双抗、GLP-1、细胞治疗履历行业认可度极高，跳槽流向恒瑞、百济、君实、跨国药企（诺华、礼来、阿斯利康）； 管线布局均衡，肿瘤、代谢、自免多赛道，内部跨管线转岗机会充足；海外 BD 合作体系完善，有海外临床、跨国商务晋升通道； 国内少数自主商业化 + 全球出海双线并行药企，医学、销售、商务复合型人才成长空间大；自有 GMP 生产基地，CMC 工艺经验通用性强； 2025 年实现稳定盈利，研发预算充足，减重代谢赛道处于行业上行周期，持续扩招研发与商业化团队。 ❌ 劣势： 药企层级架构偏传统，临床、注册、商业化跨部门审批链条长，新药落地推进速度慢； 销售岗位指标压力大，医保导致单产品提成逐年收缩，基层销售流动性偏高； 自研小分子、高端设备平台薄弱，核心前沿管线多依赖对外合作授权，底层靶点自主研发资源倾斜不足； 创新药行业周期性强，融资下行阶段存在人员优化，年度调薪幅度低于互联网、高端芯片企业； 海外岗位长期驻外，国内临床 CRA 常年出差，兼顾家庭难度大；研发核心管理岗名额稀缺，内部竞争激烈。 互动话题 下一家公司想看哪家？评论区安排！欢迎留言补充，指正！

本迪布焦病毒（Bundibugyo virus）引发的埃博拉疫情正在持续，而目前尚无针对该病毒的特效疗法。在此背景下，一种名为MBP134的抗体鸡尾酒疗法进入了公众视野。本文将基于世界卫生组织（WHO）及多项科学研究资料，结合详细的动物实验数据，客观、清晰地介绍这种候选药物的研发背景、作用原理和当前进展。1. 研发团队与起源MBP134的研发是一个多国合作的成果，主要参与方包括：美国：Mapp生物制药公司（Mapp Biopharmaceutical）、Adimab公司、阿尔伯特·爱因斯坦医学院（Albert Einstein College of Medicine）、德克萨斯大学医学分部（UTMB）、美国陆军传染病医学研究所（USAMRIID）等。核心抗体的发现：构成MBP134的两个核心抗体之一——ADI-15878，是从一位西非埃博拉病毒病（EVD）大流行的幸存者体内分离出来的。研究人员从该幸存者的B细胞库中，系统性筛选出了这种具有广谱中和活性的抗体。伙伴抗体的优化：另一个核心抗体ADI-23774，则是对源于同一幸存者的另一个抗体ADI-15946进行人工优化的结果。研究人员通过“特异性成熟”技术，专门增强了ADI-15946对苏丹病毒（SUDV）的亲和力，从而获得了ADI-23774。2. 主要成分与靶向位点MBP134是一种抗体鸡尾酒疗法，其最新版本MBP134AF由两种人源单克隆抗体等比例混合而成：ADI-15878AF：靶向病毒糖蛋白（GP）的基部区域。ADI-23774AF：靶向病毒糖蛋白（GP）的3₁₀ 口袋和内部融合环基部。这两种抗体靶向的是病毒上两个不同且不重叠的保守位点。这种设计使得它们能够协同作用，不仅增强了病毒中和的广度和强度，还大大降低了病毒通过单个位点突变来实现免疫逃逸的可能性。MBP134的组成3. 生产方式与作用原理·生产方式：最初，MBP134是在本氏烟草植物中生产的。由于植物表达系统的大规模生产能力有限，研究人员随后将其转移到了更成熟的中国仓鼠卵巢（CHO）细胞平台，特别是CHOK1-AF细胞系。该细胞系经过基因改造，能够直接生产出所需的去岩藻糖基化（afucosylated）抗体，无需额外步骤，非常适合工业化大规模生产。·作用原理：MBP134AF的作用机制是“双管齐下”的：直接中和病毒：两个抗体直接结合病毒，阻止其进入人体细胞。增强免疫清除：通过去岩藻糖基化修饰，抗体能更有效地招募并激活人体的自然杀伤细胞（NK细胞）和中性粒细胞，从而高效地杀伤被病毒感染的细胞，清除体内“病毒工厂”。去岩藻糖基化修饰的MBP134AF能更有效地招募免疫细胞4. 动物实验结果MBP134AF在多种动物模型中进行了严格的测试，以下是详细的量化数据：MBP134AF动物实验结果豚鼠实验雪貂实验EBOV 恒河猴实验SUDV恒河猴实验食蟹猴实验关键实验细节补充：逆转疾病：在非人灵长类动物实验中，所有治疗组动物在给药前（第4天或第5天）均已通过RT-PCR和病毒噬斑试验确认存在活跃的病毒血症（10³-10⁶ PFU/mL），并出现了发热、血小板减少等EVD症状。MBP134AF治疗能够显著逆转这些已建立的症状，血液中的病毒在治疗后数天内被清除。苏丹病毒（SUDV）剂量探索：在恒河猴的SUDV实验中，单次7.5 mg/kg的低剂量与25 mg/kg的标准剂量在保护率上无差异，均提供了100%保护，展现了其强大的效力。本迪布焦病毒（BDBV）晚期治疗：在食蟹猴的BDBV实验中，治疗时间延迟至感染后第7天，此时动物已出现严重症状和高病毒载量（高达 ~10⁷ PFU/mL），MBP134AF仍能挽救5/6的动物，显示了其对晚期疾病的强大治疗潜力。5. 对不同埃博拉病毒的效果综合以上数据，MBP134AF在动物实验中显示出对已知能引起人类疾病的所有三种主要埃博拉病毒——埃博拉病毒（EBOV）、苏丹病毒（SUDV）和本迪布焦病毒（BDBV）——均有强大的治疗保护效果，因此被称为“泛埃博拉病毒”抗体疗法。其关键优势在于单次剂量即可在非人灵长类动物中逆转疾病。MBP134AF：泛埃博拉病毒抗体6. 副作用与不足之处根据现有资料，MBP134AF在动物实验中未报告明显的副作用。然而，它也存在一些潜在的不足之处：治疗时机受限：在食蟹猴的BDBV实验中，唯一死亡的动物（NHP-5）在治疗前已出现极其严重的急性肝损伤（ALP、ALT、AST水平为全组最高）。这表明，该疗法在疾病造成不可逆的器官损伤后，效果可能有限。对极高病毒载量效果可能减弱：在豚鼠实验中，数据显示，对于病毒载量超过10⁵ PFU/mL的动物，该疗法的保护效力有所下降，提示其能力可能被饱和。病毒逃逸风险：尽管通过双靶点设计降低了风险，但病毒仍有可能通过突变产生部分耐药性。体外实验也观察到了部分耐药的病毒突变体，虽然在7次传代后才出现。成本与给药方式：抗体药物的生产成本较高，且目前主要采用静脉注射，这可能对资源有限的疫情爆发地区构成挑战。研究人员正在探索更低剂量和肌肉注射等更便捷的方式。7. 目前应用进展临床研究阶段：MBP134AF已于2022年在乌干达开始了针对苏丹病毒（SUDV）的临床试验。WHO专家推荐：在2026年5月28日，针对本迪布焦病毒（BDBV）疫情，WHO专家明确将MBP134列为优先在临床试验中评估的候选治疗药物之一，并推荐评估其与瑞德西韦的联合疗法。当前不可用于常规治疗：目前，MBP134尚未在任何国家获批用于常规治疗。它仍处于临床研究阶段，其使用严格限于在各国卫生当局主导、遵循最高伦理标准的临床试验中，以科学地评估其安全性和有效性。总结结论：MBP134AF是一个极具前景的广谱抗埃博拉病毒候选药物，其科学原理清晰，动物实验数据优秀，其最终价值需要通过正在进行的或计划中的人体临床试验来严格验证。目前，对于刚果的疫情，WHO仍建议优先使用成熟的公共卫生手段（如快速检测、接触者追踪、安全埋葬等）来控制传播。1.Wec, A.Z., Bornholdt, Z.A., He, S., Herbert, A.S., Goodwin, E., Wirchnianski, A.S., Gunn, B.M., Zhang, Z., Zhu, W., Liu, G., et al. (2019). Development of a Human Antibody Cocktail that Deploys Multiple Functions to Confer Pan-Ebolavirus Protection. Cell Host & Microbe 25, 39-48.e5..2.Bornholdt, Z.A., Herbert, A.S., Mire, C.E., He, S., Cross, R.W., Wec, A.Z., Abelson, D.M., Geisbert, J.B., James, R.M., Rahim, M.N., et al. (2019). A Two-Antibody Pan-Ebolavirus Cocktail Confers Broad Therapeutic Protection in Ferrets and Nonhuman Primates. Cell Host & Microbe 25, 49-58.e5..

2026 年 7 月，一家成立不到两年半的旧金山初创公司拿到了 4 亿美元 C 轮融资，估值冲进独角兽俱乐部。 这本身在 AI 制药赛道不算新闻。真正让人挑眉的是这家公司的另一个身份——它公开承诺永远不做自己的临床管线，一款药也不做。 在一个几乎所有玩家都在拼命建管线、憋大药的行业里， Chai Discovery 站出来说"我只做工具、不下场造药"，就像 1990 年代 Intel 站出来说"我只做 CPU 、不做电脑品牌"。 更反常识的是，正是靠这条自愿划下的红线， Chai 在成立不到两年的时间里，把礼来、辉瑞、诺华三大巨头全部收进合作名单。翻译一下就是，全球前十的药企里，有三家愿意把自己最核心的湿实验数据交给一个 30 人的初创公司训模型。 这在传统制药行业里几乎是不可能发生的事情。一段从代码开始的制药故事 制药行业的公司故事，大部分是从实验台或者会议室开始的。 Chai Discovery 的故事，是从一段代码开始的。 2024 年 3 月，四个人在旧金山凑到一起注册了这家公司。 CEO Joshua Meier 那时刚满三十岁。 16 岁参加 2012 年 Google Science Fair ，做人工干细胞项目进入决赛；高中就搞了一家叫 Provita Pharmaceuticals 的小公司，尝试用基因工程改造蚊子递送疫苗。哈佛读完之后，他去了 GPT-3 之前的 OpenAI ，当时公司只有几十号人，"生成式 AI"这个词还没在制药行业出现过。离开 OpenAI 之后，他去了西雅图的 Absci 做"AI+湿实验"抗体发现，最后做到 Chief AI Officer 。 这段履历重要在什么地方？重要在他从两头都摸过一遍——OpenAI 那种"把参数量拉到极限、把模型训练成基础设施"的做事方式，和 Absci 那种"AI 做设计但必须回到湿实验台验证"的行业规矩，他都亲身趟过。 另外三个联合创始人也不是外行。 Jack Dent 是 President ，做过 Stripe 的产品； Matthew McPartlon 是 CTO ，蛋白质结构预测方向的研究者； Jacques Boitreaud 有生成生物学的学术背景。 这个组合的构成很关键。它不是"一群 AI 工程师撞进生物领域"，也不是"一群生物学家学着用 AI"，而是双通道的人在一张桌子上开公司。时代的三条曲线同时到位 Chai 诞生的 2024 年 3 月，恰好是三条曲线同时向下俯冲的时候。 第一条，AI 训练成本。据 Contrary Research 引用的数据， AI 训练成本以每年约 10 倍的速度下降， 2019 到 2025 年间每 FLOPS 的成本降了约 74%。翻译一下就是，训练一个万亿参数级别的生物学基础模型，从"只有 DeepMind 能做"变成了"一个 30 人的初创公司也能做"。 第二条，DNA 合成成本。 1999 年合成一个碱基要 25 美元， 2025 年降到 0.3 美元左右。这条曲线的意义常被低估——它决定了"AI 设计出来的分子能不能被便宜地合成出来验证"。没有这条曲线， AI 再准也只是纸上谈兵。 第三条，蛋白质结构预测的技术边界。 2021 年 7 月 DeepMind 发布 AlphaFold2 ，第一次在原子级别把蛋白质三维结构预测这件事做到了实用水准。后来又有 RoseTTAFold 、 ESMFold 、 AlphaFold3 相继登场。到 2024 年初，"结构可预测"已经从假设变成事实，"结构可设计"成为下一个自然而然的问题。 Chai 起步的时候，这三条曲线的交叉点刚好形成。这不是巧合——早半年模型能力不够，晚一年赛道已经拥挤到不给新玩家留席位。Chai-1 ：先把自己变成基础设施 新公司要打开局面，最常见的做法是"憋一个大新闻"。 Chai 选了个反直觉的做法——把第一款模型开源发出去。 2024 年 10 月， Chai Discovery 发布 Chai-1 ，一个多模态分子结构预测基础模型，直接对标当时刚发布几个月的 AlphaFold3 。 bioRxiv 上放了预印本， GitHub 上放了代码，研究人员可以免费用于非商业目的。 这一步的战略意图非常清楚。当时 AlphaFold3 论文虽然发了，但商用授权收得很紧，学界和产业界都在寻找可用替代品。 Chai 把模型丢出来，一夜之间在计算生物学社区里刷了一波存在感。 对一家 3 月才注册的公司来说， 10 月就有一个能和 AlphaFold3 掰腕子的开源模型出来，速度是惊人的。这背后当然有 OpenAI 、 Anthropic 这些股东在算力上的暗中支持——Chai 早期投资人名单里既有 Thrive Capital 、 OpenAI 这样的科技资本，也有 Menlo Ventures 通过 Anthology Fund 与 Anthropic 合作参与。这种股东组合，在传统生物医药投融资里几乎不会出现。 但结构预测只是入场券，不是主菜。真正让 Chai 拉开身位的，是它接下来做的事。Chai-2 ：从"看清楚"到"造出来" 2025 年 6 月， Chai 在 bioRxiv 放出 Chai-2 的预印本，这一枪的分量完全不同。 Chai-2 做的是de novo 抗体设计。什么叫 de novo ？就是"从零开始"。给你一个抗原（比如某种癌细胞表面的蛋白），传统抗体发现流程需要免疫动物、筛选噬菌体库、多轮亲和力成熟，动辄 12 到 24 个月。而 Chai-2 的做法是：输入抗原结构，模型直接生成能结合它的抗体序列——没有已有库、没有针对该靶点的先验数据、一张白纸。 关键数据是这样的：在 52 个多样化靶点上， Chai-2 每个靶点只测试≤20 个分子，实验命中率达到16-20%。这个数字听上去不惊天动地，但要放在参照系里看——先前的计算方法命中率大约在0.1%量级， Chai-2 是 100-200 倍的跃升。更狠的是，从 AI 设计到湿实验验证的全流程压缩到两周以内。 Chai-2 引发广泛讨论，不是因为它是第一个做 de novo 抗体设计的（ EvolutionaryScale 、 Xaira 、 Nabla Bio 都在这条路上），而是它是第一个 zero-shot 平台真正把命中率拉到两位数的。 GEN 引用 Meier 的说法："大部分论文只对 2-3 个分子发数据，我们对 52 个靶点各测 20 个分子，超过 1000 次实验都有数据。" 翻译一下，就是 Chai 不仅命中率高，还敢把家底全部亮出来给行业审视。 一个月之后， 2025 年 8 月 6 日， A 轮 7000 万美元到账。 Menlo Ventures 领投，估值 5.5 亿美元。前 Pfizer CSO Mikael Dolsten 加入董事会——这是个非常有信号意义的动作，因为 Dolsten 是过去二十年美国生物制药研发端最有话语权的人之一，他愿意进 Chai 董事会，本身就是一个背书。那条被主动划下的红线 也就是在这个时间段， Chai 把它最重要的战略选择明确摆到台面上——不建自有临床管线。 这句话听上去很简单，但在 AI 制药行业里是异端。看看同期的玩家们在干什么： Recursion Pharmaceuticals 有自己的临床管线，已经推进到 Phase 2 ； Insilico Medicine 有 ISM001 进临床； Exscientia 一直坚持"AI+自研管线"路线（直到 2024 年被 Recursion 收购）； Isomorphic Labs 虽然对外说要与药企合作，但也在建自己的肿瘤和免疫管线； Xaira Therapeutics 拿了 10 亿美元融资后明确要做自研管线； Absci （ Meier 的老东家）也走"平台+部分自研"的混合路径。 在一个几乎所有人都在做管线的赛道里， Chai 站出来说"我们不做管线"，是一个非常主动的自我限制。 The Pharma Letter 有一句话总结得极准："Chai Discovery does not advance its own clinical pipeline; instead, it sells and licenses its platform to pharmaceutical companies seeking to compress early-stage discovery." 这背后的逻辑其实非常清晰。做自有管线，你就是一个"AI 加持的 Biotech"，跟你合作的药企永远会怀疑——你把最好的分子留给自己了吗？你会不会哪天绕开我直接把 IND 报了？你这个平台上共享的数据，会不会被用到跟我竞争的项目里？ 这就是所谓的"平台既做裁判又做运动员"的信任危机。 Chai 用一条自愿划下的红线把这个信任危机一次性解决——我永远不下场，所以你在我平台上跑的每一个项目，都不用担心我会成为你的竞争对手。 注意，我们没有说其他 AI 制药公司一定会拿客户数据做坏事，只是陈述一个行业合作中客观存在的信任成本。这个成本， Chai 用自我阉割的方式一次性支付掉了。 这条红线不是权宜之计，是它整个商业逻辑的支点。Eli Lilly 的第一张背书 2026 年 1 月 9 日， Chai 宣布了它的第一个重量级合作——Eli Lilly 。 这个合作的结构值得说说。不是简单的"Lilly 付一笔钱用你的模型"，而是 Chai 用 Lilly 的内部数据训练专属的定制模型， Lilly 拿到模型的使用权， Chai 拿到里程碑付款和某种形式的分成。 这个结构的巧妙之处在于： 第一，它符合 Chai 的红线。 Chai 从头到尾都是"提供工具"的角色，具体的分子是 Lilly 的、临床开发是 Lilly 的、上市销售是 Lilly 的， Chai 从来不碰下游。 第二，它触及了大药企内心最深的焦虑——数据孤岛。 Lilly 、 Pfizer 、 Novartis 这些公司每家都有几十年积累的湿实验数据，价值上百亿美元，但这些数据没法拿出去和别人共享（否则就是把自己最核心的资产送给竞争对手）。 Chai 的解决方案是"我到你家里、用你的数据、给你训一个只有你能用的模型"，等于把 AI 能力像一个私人厨师一样送到你家厨房里。 第三， Mikael Dolsten 是前 Pfizer CSO ，他坐在 Chai 董事会上给 Lilly 谈这个合作，行业内部的信任传递效率不是外人能想象的。 6 个月之后， 2026 年 6 月， Pfizer 也签了。 Pfizer 的合作是直接的 license 协议，拿到 Chai-3 以及针对 Pfizer 特定靶点微调过的定制模型。 Pfizer 的公告里明确提到"Chai-3 represents a meaningful leap: doubling antibody design success rates." 再往后， Novartis 也上了船。 Chai-3 与命中率的又一次跃升 2026 年 6 月， Pfizer 合作官宣的同时， Chai 顺势发布了 Chai-3 。 如果说 Chai-2 是从 0.1%命中率跃升到 16-20%， Chai-3 又把这个数字翻了一倍——大约一半的设计分子能以治疗级亲和力结合靶点。 Sapphire Ventures 在 2026 年 7 月的博客里写得很直白："Chai's latest model, Chai-3, produces antibodies that in about half of cases bind their targets with therapeutic affinities." 这个数字如果为真，意味着抗体发现在一定程度上变成了"确定性工程问题"——你输入一个靶点，模型输出的每两个分子里就有一个是可用的候选药物。传统免疫学的抗体发现流程里，从粗筛到亲和力成熟拿到一个可用先导分子，需要几个月、上百甚至上千次筛选。Chai-3 把这个流程压缩到几周内、几十个分子的量级。 Chai-3 之后， Chai 还面向少数合作伙伴推出了 miniprotein 设计引擎（介于小分子和抗体之间的一类新型治疗剂型），并被纳入 Eli Lilly 的 TuneLab 生态系统。 TuneLab 是 Lilly 面向少数创新合作伙伴的一个平台，能进 TuneLab 意味着 Chai 从"Lilly 的一个 AI 供应商"升级为"Lilly 生态里的核心工具"。 2026 年 7 月 14 日， Chai 宣布 C 轮融资 4 亿美元， Sapphire Ventures 领投。累计融资突破 6 亿美元。 Sapphire 的合伙人 Rajeev Dham 在博客里给出的定位是："The competitive edge in pharma is moving underneath the pipeline itself, to the design platform used to build it." ——制药行业的竞争优势正在从"管线"下沉到"设计管线所用的平台"。 这句话不是随便说的。它其实是 Chai 整套战略的浓缩：如果制药行业接下来最有价值的位置不是任何单一分子、也不是任何单一管线，而是"设计所有管线的那个工具"，那么 Chai 只要牢牢守住那个位置就够了，不需要下场做管线。 从 2024 年 3 月成立到 2026 年 7 月拿 C 轮， Chai 用了不到 2 年半，走完了很多传统 Biotech 十年才走到的路。三个对手，三种下注 AI 药物发现赛道从 2015 年前后开始有玩家陆续进入， 2020 年 AlphaFold2 之后进入加速期， 2024-2026 年是资本和技术同时井喷的阶段。 真正跟 Chai 构成正面竞争的，是那些既有先进模型、又在挑战大药企 R&D 侧核心工作流的玩家。 对手一： Isomorphic Labs——皇家血统的巨人 Alphabet 旗下 DeepMind 分拆出来的 AI 制药公司， Demis Hassabis 亲任 CEO ， AlphaFold 系列的直系继承人。成立于 2021 年 11 月，比 Chai 早了两年多。 2024 年 Hassabis 和 John Jumper 因 AlphaFold 获诺贝尔化学奖，这段历史让 Isomorphic 一出生就带着"皇冠玩家"的光环。 2026 年 5 月， Isomorphic 完成 21 亿美元 B 轮融资，估值远超 Chai 一个数量级。 但 Isomorphic 和 Chai 最大的区别在于——Isomorphic 有自己的管线。它明确要建自己的肿瘤和免疫管线， 2026 年 1 月的 JP Morgan 大会上 Hassabis 亲自透露了临床试验的时间表。 Reddit r/biotech 上有一条高赞评论说得挺尖锐："Two academic targets are not your pipeline. Internal benchmarking is the only evaluation that counts. Does it fit into a real workflow, or is it just a demo?"——这条评论指向的正是 Isomorphic 目前的软肋：它模型能力强、论文影响力大，但真正进入 top pharma 日常研发工作流的深度，未必比 Chai 强。 Chai 相对于 Isomorphic 的优势：没有利益冲突。Isomorphic 一边说要跟 Lilly 、 Novartis 合作，一边又要自己建管线，这个立场在长期是有内在张力的。 Chai 直接把这层张力砍掉了。 Chai 相对于 Isomorphic 的劣势：资本厚度和品牌。Isomorphic 背后是 Alphabet ， 21 亿美元的 B 轮说明这家公司可以用近乎无限的算力打持久战。 对手二： Xaira Therapeutics——顶配阵容押注自研 2024 年 4 月成立就宣布拿到 10 亿美元种子/A 轮融资的"新贵"，创始人包括 David Baker （ 2024 年诺贝尔化学奖得主之一，蛋白质设计领域的教父级人物）。 Xaira 的定位跟 Chai 是彻底反着来的。它要用 David Baker 团队的 RFdiffusion 及后续模型来设计分子，然后自己把这些分子推到临床，成为下一个 Genentech 或 Regeneron 。 Xaira 的融资盛况有很强的"Baker 溢价"成分，实际的模型能力（尤其是 zero-shot 抗体设计命中率）截至目前对外公开的数据并不比 Chai-2/Chai-3 更强。 LinkedIn 上有人做了 Nabla Bio 、 Chai 、 Xaira 三家 de novo 抗体模型的横向评估，业内反应是 Chai-2 在多数指标上仍然领先。 Chai 相对于 Xaira 的优势：技术透明度更高、实验可复现性更强。Chai 的做法是把 benchmark 公开、把 52 个靶点数据都放出来，这在生物医药领域是非常"AI 风格"的做法，也是它赢得社区信任的重要方式。 Chai 相对于 Xaira 的劣势：天花板。Xaira 如果哪一天真的做出一个 blockbuster 药，光是这一个分子就可能价值百亿美元。 Chai 因为不做管线，永远拿不到这种量级的单点回报。 对手三： Cradle——同样"不做管线"的欧洲对手 荷兰阿姆斯特丹起家的 AI 蛋白工程平台公司， 2022 年成立，同样承诺不做自有管线，只做 SaaS 。 Cradle 是 Chai 最像的对手。区别在于： Cradle 更偏向"工业级蛋白工程"，覆盖治疗性抗体之外的工业酶、食品蛋白、诊断试剂等更广泛应用场景； Cradle 走的是更纯粹的 self-serve SaaS 模式； Cradle 已经进入 top 25 大药企中的 6 家（截至 2025 年 12 月），客户密度可能已经超过 Chai 。 但 Cradle 面临的问题是——它的模型底层能力（ de novo 从零设计的命中率）目前对外公开的数据没有 Chai-2/Chai-3 那么亮眼。Cradle 更像是"给现有蛋白工程流程加个 AI 副驾"，而 Chai 更像是"直接生成一个从没见过的分子"。 混沌中初现分层的格局 当下这个赛道的格局，用一个词形容是"混沌中初现分层"。 顶层是 Isomorphic Labs 、 Xaira 这样的"重资产+全栈玩家"，它们要的是十年后的百亿美元级别药物；中层是 Chai Discovery 、 Cradle 这样的"纯平台"派，它们要的是"成为整个行业的默认基础设施"；底层是各种细分领域的专业化工具公司。 这个格局目前还没有稳定下来。接下来 2-3 年，有三个变量会决定终局： 第一，第一个 AI 设计的药物能否进入 II/III 期临床并成功。如果成功，验证的是"AI+自研管线"这条路， Xaira 、 Isomorphic 、 Recursion 这类玩家会拿走大部分溢价。如果不成功，那么"不下场只卖工具"的 Chai 、 Cradle 路径会显得聪明。 第二，大药企的 AI 采购策略。目前 Lilly 、 Pfizer 是"多线并进"——既跟 Isomorphic 合作，也跟 Chai 合作，还自己内部养 AI 团队。这种局面是不是长期稳态？如果药企开始"选边站"， Chai 的多客户策略会不会被撕裂？ 第三，模型能力的边际收敛速度。如果两年后 Chai-3 、 AlphaFold5 、 Xaira 内部模型的抗体设计命中率都趋于 50-60%这个上限，那么"模型能力"就不再是差异化，商业模式和数据积累会成为分水岭。每一个当下优势都能追溯到一个战略决定 回头看， Chai 的每一个当下优势和每一个当下短板，都能对应回创始人在 2024 年 3 月做出的那个战略决定。 Meier 早年在 OpenAI 的经历让他习惯了"基础模型+开源生态"的做事方式，所以 Chai 第一个模型选择开源，不是营销策略而是本能反应。这个开源决定给了 Chai 一个学界背书，让它在完全没有临床数据的情况下就获得了"技术实力被行业认可"的资本。 Meier 在 Absci 做 CAO 三年的经验，让他清楚地看到"AI 平台+自建管线"这条路的所有痛点——最痛的一点就是：一旦你有自己的管线，你去卖 AI 服务给大药企的时候，客户永远会顾忌"你会不会拿我们的数据训练自己的模型、然后跟我们竞争"。这个顾忌是致命的，因为它锁死了合作深度。所以 Chai 一出生就把"不做管线"作为战略基因写进公司章程一样的东西。 这条红线，让 2026 年 1 月的 Lilly 合作、 6 月的 Pfizer 合作变得可能。因为 Chai 可以说"我把训练用的数据留在你家、模型也做成专属版本"，这个话只有"不做管线"的公司才有资格说，也才有信誉说。 反过来看 Chai 当下的劣势，也全部能追溯到"不做管线"这个决定。为什么它的估值上限被压制？因为它永远拿不到"某个 blockbuster 药年销售 100 亿美元"这种极端上行；为什么它对 Meier 团队的技术执行力要求特别高？因为它没有临床成功可以对冲估值——一旦模型能力被追上，它就没有其他护城河可依赖。 Chai 从第一天就明确了自己不是什么。这既是它最锋利的一面，也是它最脆弱的一面。三个可能的未来 最可能的剧本： Chai 成为"AI 制药的 Snowflake"。 Snowflake 是一家不做数据库存储、只做数据云服务的公司，明确不跟 AWS/Azure/GCP 竞争底层基础设施，也不做具体业务应用，只做中间那一层。这种战略让它成为几乎所有大企业的默认选择。 如果 Chai 沿着现在的路径走顺利，它就是 AI 制药的 Snowflake ：不做底层算力（用 AWS/Google Cloud ），不做上层临床（交给药企），只做中间那一层的分子设计基础设施。到 2028-2030 年， Chai 可能进入 top 25 大药企里的 15-20 家，每家每年贡献几千万到上亿美元的许可收入，加上里程碑分成，全年收入进入 10-30 亿美元区间，估值稳定在 100-300 亿美元级别。 这个剧本的关键前提是——Chai 能保持技术领先 2-3 年以上。因为客户一旦深度接入它的平台、用它的模型训练了大量私有版本，切换成本会自我强化，形成类似 SaaS 的锁定效应。 最危险的剧本： AI 制药能力商品化， Chai 被夹扁。 制药行业有一个很讨厌的规律——所有"平台"最后都被商品化。 Elliot Hershberg 在 Century of Bio 的 On Modality Commoditization 里写得很清楚：二十年前"抗体发现平台"是稀缺资源， Genentech 、 Regeneron 、 Adimab 靠这个赚了很多年钱；今天做抗体的 CRO 遍地都是，价格已经卷到白菜价。 如果 AI 药物设计也走同样的路径——2-3 年后 Chai-3 级别的能力变成开源默认，大药企发现自己 in-house 训一个差不多的模型也不是那么难，那么 Chai 的许可收入会被腰斩甚至更多。 在这个剧本里， Chai 的核心资产（那些和 Lilly 、 Pfizer 共同产出的训练数据、迭代经验）能不能形成"数据飞轮"是关键。如果能，那些数据和经验会让它的模型持续比开源模型强 6-12 个月，够它维持定价能力；如果不能，那 Chai 就真的只是一个"AI 咨询公司"。 最乐观的剧本： Chai 定义了新一代药物研发的操作系统。 有一种小概率但可能性不为零的情况： Chai-3 、 Chai-4 的命中率继续提升到 70-80%的时候， AI 生成的分子设计不再是"启发"而是"主导"，所有大药企的 R&D 流程都必须重构、都必须围绕 Chai 这类工具来重新组织。届时 Chai 变成整个制药行业 R&D 端的操作系统级基础设施，就像 EDA 之于芯片行业——Cadence 和 Synopsys 两家公司加起来市值 2000 亿美元，尽管它们从不造芯片。 这个剧本发生的条件很苛刻——需要 AI 设计的分子有至少一个真正走完 III 期获批上市，来证明整条路径的有效性。而这件事最早可能要 2029-2030 年才有初步答案。 那个悬而未决的博弈 制药行业有一个几乎所有平台公司都逃不开的重力——价值终点在临床成功和药物获批那一头，而不是在你把 AI 平台卖出去那一刻。一个 blockbuster 药是几百亿美元，一个哪怕最好的 AI 平台年收入也就在 10-30 亿美元这个量级。这就是"平台模式的天花板"。 Chai 承诺了永远不去够那个天花板。这个承诺换来了它今天能站到 Lilly 、 Pfizer 面前谈桌上的位置。但十年之后，当行业进入下一个阶段，当 Xaira 、 Isomorphic 里如果真的有一家做出获批的 AI 药物、市值冲到千亿美元的时候， Chai 那时的估值会显得像一个"聪明但保守"的选择——它避开了所有的输局，也放弃了那个最大的赢局。 这是一个关于如何定义胜利的哲学问题。 Chai 的选择是——赢不需要那么大，赢一场持久战比赢一场豪赌更好。这个选择对不对，不到 2030 年前后没有人能真正回答。 行业里所有人都在关注同一件事——Chai 的模型迭代速度能不能永远快过开源赶超速度？如果能，"数据飞轮"这条护城河会真的建成， Chai 会成为一家小而稳的伟大公司；如果不能， Chai 就是那个划下红线太早、错过了下场厮杀最佳时机的聪明人。 Meier 今年 30 岁出头。他的答案，可能要用他后面二十年的职业生涯来给。