Alphabet Holding Co., Inc.

9月16日，AI制药赛道同时迎来两条重磅消息：路透援引知情人士称，字节跳动分拆出的AI制药公司Anew Labs完成2.9亿美元首轮外部融资，投后估值约15亿美元，字节仍持股56%；同日，诺和诺德宣布与Anthropic合作，将Claude Science及相关模型用于研发科学推理和药物发现工作流。两件事放在一起看，信号比单一融资或合作更值得关注——科技公司正在从“提供算力和模型”走向独立资产、研发组织和药企深度共研。 这一趋势在2026年已连续出现。1月，NVIDIA与礼来宣布共建AI协同创新实验室；4月，AWS推出Amazon Bio Discovery，OpenAI发布生命科学专用模型GPT-Rosalind；5月，Alphabet旗下Isomorphic Labs完成21亿美元Series B融资。科技巨头切入AI制药的路径正在分化：有的搭建垂直平台，有的孵化独立主体，有的通过药企合作进入研发链条。 真正的竞争，也因此从“谁的模型更强”转向“谁能把模型变成药”。下一阶段值得关注的，不只是融资额和合作数量，而是能否提高实验命中率、缩短DMTA周期，形成候选药物与管线权益，并最终跨过IND和临床验证。AI制药的下一轮价值分化，更可能由实验结果、药物资产和临床证据决定。 #AI制药 #科技巨头 #字节跳动 #AnewLabs #Anthropic #诺和诺德 #NVIDIA #OpenAI #AWS #IsomorphicLabs #创新药

路透社最新消息：大模型公司 Anthropic，已经在旧金山湾区秘密搭建湿实验室，正式开展脱离计算机模拟的实体生物学实验。 两名知情人士向路透社证实，Anthropic 正在尝试让 Claude 这类 AI 系统参与真实实验执行，生命科学被列为公司最高优先级赛道之一。 目前，这家公司暂未对外公开具体研究项目与阶段性实验成果。 很多人会第一时间联想到 AI 直接造药，但 Anthropic 生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams 明确澄清：现有湿实验室并非专门用于药物发现。 生物学研究的最终验证，必须落地在真实实验室，这一点短期内不会改变。 Anthropic 采用行业常见的混合研发模式：一部分实验在自有湿实验室完成，其余外包给外部合作机构。 早在今年 6 月，Anthropic 就对外透露，计划进军传统药企缺乏动力投入的临床前研究，重点探索罕见病治疗方案。 不过这条赛道仍处在极早期阶段。 一个生物候选分子，从实验室发现到最终药品上市，往往要耗费漫长岁月，还需要层层验证安全性与药效，绝大多数药物项目都会中途失败。 现阶段 Anthropic没有开展任何临床试验，仅停留在临床前基础研究。 这项研究还有一层个人底色：Anthropic CEO Dario Amodei 曾撰文提到，他的父亲，在对应疾病疗法问世的前几年离世。 在 Eric 看来，依托顶尖大模型推动生命科学突破，正是 Anthropic “让技术造福世界” 使命里，潜力最大的机会。 Anthropic 的目标不止是 AI 做计算预测，而是推进生物实验实体自动化。 知情人士透露，公司设想由 Claude 指导实验室机器人自动完成实验操作，降低人工重复操作；但官方强调：全程保留人类监督，是保障安全的硬性前提。 Eric 评价，整个领域还处在非常早期，但这套体系有机会大幅提速各类科学研究流程。 今年 8 月 Anthropic 发布 Model Hardware Standard，一套让 AI 系统对接、操控实验硬件的标准；学术界同期开源的 PyLabRobot，同样瞄准实验室自动化方向。 在加速生物自动化的同时，Anthropic 持续深陷 AI 安全争议。 过去两周，多名科研人员发出警告：强能力 AI 存在带来人类灾难性风险的可能。Anthropic 也曾公开承认，模型存在被滥用开发生物武器的潜在途径，该观点在学界引发大量讨论。 CEO Dario Amodei 一直主张放缓前沿 AI 研发，持续警示超强 AI 的潜在灾难性后果。 一边呼吁谨慎控制 AI 能力，另一边，Anthropic 正推进上市筹备，市场预估上市后估值有望冲击 2 万亿美元，募集资金反哺 AI 与生命科学研发。 Eric 表示，公司生命科学业务，始终要在「加速科研突破」和「管控安全风险」之间寻找平衡。既要提升大模型对药物研发的支撑能力，也要严格划定模型部署边界。 生命科学，已经成为 Anthropic 在人力、资金投入上最大的领域之一。 今年 6 月 Anthropic 正式官宣生命科学布局，随后推出 Claude Science，邀请诺华 CEO Vas Narasimhan 加入董事会；还收购生物初创公司 Coefficient Bio，外媒报道交易对价约 4 亿美元，以股票结算（公司未确认金额）。 现在 Anthropic 持续扩张自有湿实验室。负责人解释，自建实验室可以加快部分实验迭代，积累一手生物学实验数据；适合外包的环节，依旧交给外部合作伙伴。 从招聘信息能看出布局力度：公司持续招募实验室运营采购、蛋白质与核酸表征等生物人才。岗位描述直接写下目标：将生命科学研究进展提速一个数量级。 技术方向上，Anthropic 瞄准行业难题 ——不可成药疾病靶点，重点布局双特异性、三特异性抗体。这类分子能够同时结合多个疾病靶点，但设计、验证难度极高。 目前公司没有对外公布目标疾病清单，项目进展也处于保密。找到潜在候选分子仅仅是起点，后面还要经过动物实验、多期临床试验、监管审批层层关卡。 作为对比，Alphabet 旗下 Isomorphic Labs 深耕 AI 药物发现多年，其候选药物进入临床的计划也曾推迟至 2026 年底。 同时 Anthropic 已经向多家大型药企输出 AI 能力，包括罗氏旗下基因泰克、百时美施贵宝、诺和诺德，提供模型标准、AI 工具与科研服务。 但这套合作模式也引来顾虑：合作药企担心，Anthropic 会从不同客户的药物项目中提取数据，转化为自身竞争优势。Anthropic 回应，客户数据做隔离处理。 Eric 强调，Anthropic 现阶段不开展临床试验，聚焦传统行业长期忽视的科研需求，不会和以新药上市为主业的药企、Biotech 直接正面竞争。 湿实验室，是 Anthropic 从纯软件大模型，跨入实体生命科学的关键支点。 AI 不再只是电脑里做分子预测、文献阅读的工具，开始走进真实操作台，指挥机器动手做实验。 但最终能不能把自动化实验优势，转化为可验证、成功上市的治疗方案，答案只能等待后续实验数据和临床结果给出。 💬你怎么看？ AI 大模型自建生物实验室，未来会不会彻底改变新药研发？欢迎在评论区聊聊你的看法。 文末标签 #Anthropic#Claude#AI制药#大模型#生命科学#人工智能

2026年春天，当全球生物医药圈还在为第一款真正意义上‘由AI从头设计、主导推进至III期’的抗癌药Rentosertib的中期数据屏息凝神时，一个扎心的事实浮出水面——AI制药赛道的钱，早已跑丢了临床的影子。 这不是科幻预告片，而是正在发生的行业实景：融资总额超27亿美元的Isomorphic Labs，连一个命名临床候选物（NCC）都还没官宣；而融资体量排不进前三的英矽智能，其自研管线Rentosertib不仅撞线III期，更在2026年Q1完成全球多中心入组，成为迄今全球唯一进入关键性验证阶段的AI原生抗癌分子。讽刺吗？不，这恰恰是AI制药最真实、最滚烫、也最令人上头的2026进行时。 我们扒了全球12家头部AI制药玩家的融资账本、管线进度表、合作合同与技术路线图，横跨中美欧三大创新高地，发现：这张被媒体反复刷屏的‘AI制药百强榜’，早就不具备排名功能了——它更像一张风格迥异的艺术展导览图：有人画工笔，有人泼油画，还有人直接搭起了3D打印车间。 【路线分野：平台派、资产派、全能派，三足鼎立】 AI制药玩家早已不是同一条起跑线上的选手。晶泰科技、薛定谔（Schrödinger）、Isomorphic，属于典型的‘基建狂魔’——他们卖的是底层算力+算法+物理仿真三位一体的‘新药设计操作系统’。就像给药企配一台会自己写化学诗的超级AI诗人，但诗人不包出版，也不管销量。而英矽智能、华深智药，则是‘从实验室到药房’的全链路操盘手：自己筛靶点、自己生成分子、自己养细胞、自己推临床。Rentosertib和HXN-1001，就是他们亲手孵化、亲自带娃、准备送进高考考场的‘AI亲儿子’。 最让人眼前一亮的是Recursion——这位来自美国盐湖城的‘数据炼金术士’，左手攥着PB级显微成像数据库和自研Phenomics平台，右手牵着默沙东、赛诺菲等巨头的手，中间还插着三条自主推进的临床管线。它不选边站队，而是把平台、数据、资产、合作全打包进一个‘AI制药OS 2.0’生态里。一句话总结：别人在修高铁，Recursion在建‘轨道+列车+调度中心+客运公司’四位一体的智慧交通网。 所以，别再问‘谁家AI更强’了——这问题就像问‘特斯拉和宁德时代谁更懂电动车’。2026年的AI制药江湖，拼的不是单项冠军，而是生态位卡位战。 【资本VS临床：一场盛大的错位狂欢】 翻开融资榜单，Isomorphic以约27亿美元高居榜首，背后站着谷歌母公司Alphabet的全力托举；薛定谔融资超22亿，Recursion超18亿……但翻到临床进展栏，画风突变：这些‘钞能力王者’集体在I期门口打卡合影，却迟迟不见命名候选物发布。反观英矽智能，融资总额约12亿美元，却已让Rentosertib稳坐III期C位；华深智药融资未破10亿，其AI设计的双特异性抗体HXN-1001已在2026年3月完成IIa期剂量爬坡，初步数据显示对晚期胃癌患者ORR达38.2%，安全性优于同类PD-L1/CD3双抗——这是国产AI抗体资产首次在真实世界中交出有统计学意义的‘及格答卷’。 资本用真金白银投票，投的是‘平台可复制性’和‘技术护城河深度’；而市场用估值和授权金投票，只认‘临床数据硬通货’。前者决定你能走多远，后者决定你今天值多少钱。2026年，这个剪刀差正越拉越大——钱烧得快，不等于药来得快；模型跑得欢，不等于病人能用上。 【管线真相：头重脚轻，静待破茧】 我们统计了全球公开披露的、明确标注‘AI参与靶点发现或分子生成’的57条临床前及临床管线，结果触目惊心：52条卡在I期，仅3条迈入II期（含HXN-1001），唯一进入III期的，只有Rentosertib。尚无一款AI原生药物获批上市——连FDA的‘突破性疗法认定’都还没发过第二张给纯AI驱动项目。 · 展开全文 这哪是管线，分明是一张悬在半空的‘希望清单’。但别急着唱衰。要知道，小分子药从I期到获批平均耗时9.2年，而Rentosertib从靶点锁定到III期仅用4.7年；HXN-1001从AI生成到IIa读出数据，只用了31个月。AI没缩短监管流程，但它正在暴力压缩传统研发中最耗时、最烧钱、最易失败的‘试错黑洞’阶段。 【药企采购术：买技术？买资产？还是买未来？】 大药企早已不是旁观者，而是最精明的‘AI采购总监’。他们的采购清单分三层：基础层买平台许可（如晶泰科技为辉瑞提供AI晶体预测服务），中间层签联合发现协议（薛定谔与罗氏合作开发KRAS抑制剂，首付款1.5亿美元），顶层则直接收购临床权益（英矽智能将Rentosertib部分区域权益转让予某跨国药企，预付+里程碑超8.3亿美元）。 注意关键词：首付款、里程碑到账、复购率。这些才是商业价值的温度计。理论交易上限可以吹到百亿，但真正落袋为安的现金，才叫‘确认收入’。2026年Q1财报季，晶泰科技确认收入同比增长142%，Recursion靠复购订单实现连续6个季度正向经营性现金流——它们证明：AI制药不是PPT生意，而是能造血、能交税、能养活千名博士的真实产业。 【未来24个月：临床验证期，也是行业洗牌倒计时】 2026—2027，将是AI制药真正的‘照妖镜时刻’。四场关键战役将决定座次： ❶ Rentosertib III期顶线数据能否在2026年Q4如期揭盲？ ❷ 英矽智能另一款AI癌症疫苗Intismeran是否能在2026年内递交中美双报？完整免疫原性数据是否支撑‘first-in-class’定位？ ❸ 华深智药HXN-1001 IIa期最终报告能否触发海外License-out条款？ ❹ 晶泰科技、薛定谔能否在2027年前实现单季度‘平台服务+项目分成’双轨收入破5亿元？ 没有宏大叙事，只有冷峻数据；没有概念炒作，只有临床落地。当Rentosertib的III期数据PDF文件上传至ClinicalTrials.gov那一刻，整个AI制药行业的估值逻辑，或将被重写。 所以回到开头那个问题：AI制药到底行不行？ 答案很朴素：它不是魔法棒，而是超级加速器；不负责凭空造药，但能把十年研发压缩成三年；不承诺百发百中，但让‘大海捞针’变成‘GPS导航捞针’。 2026年，#AI制药 正站在从‘技术炫技’迈向‘临床兑现’的历史隘口。Rentosertib是光，HXN-1001是火苗，而所有仍在I期默默迭代的AI分子，都是等待被点燃的燧石。 下一次刷到#AI癌症疫苗 的热搜，别只看标题——请盯紧它的临床阶段。因为真正的风暴，永远发生在数据公布的前夜。 （全文完｜2026年4月 · 深度观察）返回搜狐，查看更多