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100+全球先锋领袖现场开讲、50+顶尖新基建机构抢先入驻、1000+产业精英面对面链接，中国ADC和核药产业界规格最高、影响力最大、汇聚创新力量最全的年度品牌盛会！ AI制药明星企业Recursion Pharmaceuticals，经历了一场戏剧性的股价震荡。 2月18日，Recursion盘中一度大跌14%，导火索来自英伟达最新提交的13F文件——这家科技巨头已在2025年第四季度清仓其持有的全部Recursion股份。 作为Recursion最知名的合作伙伴之一，英伟达不仅与其展开深度业务往来，也长期是其重要股东。此前，英伟达持有约770万股Recursion普通股，约占公司总股份的4%。消息一出，Recursion股价应声跳水。 但剧情随后迅速反转。 当日收盘时，Recursion股价已收复失地，最终收涨约2%，次日续涨超5%。 市场发现，就在英伟达离场的同时，Cathie Wood执掌的ARK基金大举买入Recursion股票。事实上，近几个月以来，ARK持续增持Recursion，目前持仓已达3730万股，价值约1.37亿美元。 这也折射出市场对Recursion乃至整个AI制药赛道的分化判断。数据显示，仅38%的分析师给予Recursion买入评级，不过与现价3.67美元/股相比，其平均目标价7美元/股还有约90%的上行空间。 英伟达离场、ARK加仓，一退一进之间，勾勒出市场对于Recursion前景的分歧，也折射出AI制药行业正在经历的深度分化与洗牌。 TONACEA 01 昔日独角兽 在犹他大学Dean Li博士（现任默克研究实验室总裁）的实验室攻读研究生期间，Chris Gibson开发了Recursion背后的技术，并于2013年创立了这家公司。 最初，Recursion的核心技术路线是“AI+表型筛选”，通过机器视觉分析细胞图像，并利用深度学习算法识别药物引起的微观变化 Gibson的想法很简单，既然生物结构决定功能，通过构建大规模的生物图像库，并借助前沿的计算机视觉技术来解析其中关联，或许就能找到解读生命机制的钥匙。 随着海量细胞图像与化合物数据的积累，Recursion的视野也从最初的“表型筛选”转向了构建基于多模态生物制药大模型。 Recursion构建起全球最大的多模态数据集之一，整合了包括基因、转录组和多组患者数据。 此后，Recursion陆续迭代开发出多代基础模型。这些模型的能力超越图像识别本身，能够从“细胞图像、化合物结构与临床数据的交叉分析中，自主学习和揭示深层的生物学规律。 随着模型和数据规模的扩大，原有的算力已无法满足需求。这时候英伟达出现了。 2023年，英伟达宣布向Recursion投资5000万美元，以加速AI在药物发现领域的突破性基础模型开发。Recursion的股价应声上涨78%。 2024年5月，双方共同打造的人工智能超级计算机BioHive-2正式亮相，由63个DGX H100系统驱动，运行速度是上一代的四倍，成为当时全球制药公司自主拥有和运营的最快超级计算机。 BioHive-2的上线，为Recursion提供了远超以往的算力支持，其不仅能将Phenom-1这类模型的训练周期大幅缩短，还能同时并行运行多个规模相当甚至更大的人工智能项目。 当时的Recursion选择了一条双线作战的路径：一边与英伟达这样的算力巨头合作，持续推进生物分子生成式AI模型，同时为罗氏、赛诺菲等MNC提供研发服务；另一边，则全力推进自己的临床管线。 2023年，Recursion以8750万美元的总价收购了Cyclica和Valence。 2024年8月，Recursion宣布与Exscientia合并，后者是一家AI药物研发公司，致力于通过AI技术加速小分子药物的发现与优化。合并后，Recursion预计将在未来18个月内公布约10项临床试验。 在Gibson看来，这场合并的意义在于“双方是深度互补的”，他表示：“Exscientia的精准化学工具和能力，包括其全新的自动化小分子合成平台，将增强我们在生物学和化学探索上的转化能力。我很高兴能继续打造下一代生物技术公司的最佳典范。我们仍然觉得我们才刚刚开始。” TONACEA 02 十字路口上的Recursion 理想很丰满，现实却总是骨感的。 在收编Exscientia之后，2025年一季度Recursion大幅收缩临床管线，至少有超过3分之一的管线被裁撤。  来源：Recursion 2024年度报告  来源：Recursion 2025年度报告 其中最重要的是REC-994，这是一种超氧化物歧化酶（SOD）抑制剂，主要针对脑海绵状血管畸形（CCM），这种罕见病目前尚无批准药物。 REC-994是Recursion立项最早的项目之一，一度也是进度最靠前的临床管线，并且在Ⅱ期研究中，展现出病灶缩小、功能改善的积极信号，但在后续的长期扩展研究中，这种疗效未能维持，转换剂量组也没有积极趋势。 另一个被终止的重要管线是REC-2282，这是一种可穿透血脑屏障的小分子泛组蛋白去乙酰化酶 (HDAC) 抑制剂，旨在治疗进行性2型神经纤维瘤病 (NF2) 突变型脑膜瘤。因为在临床研究所观察到的肿瘤缩小和临床疗效有限，Recursion决定终止开发。 成立约12年仍深陷亏损，加之头部管线遭遇重大调整，这使得资本对Recursion的耐心正逐渐耗尽。 2月25日，Recursion公布2025年全年业绩，收入7468万美元，净亏损6.45亿美元。自2021年上市以来，Recursion的股价逐年下降，与最高点相比不足十分之一。 2025年，Gibson宣布辞去CEO职务，担任董事会主席。接任CEO职务的是Najat Khan，曾经担任强生创新医药首席数据科学官兼研发战略、产品组合及运营高级副总裁。 创始人退出一线，更加加深了市场对Recursion的担忧。 此时，英伟达选择了清仓。但英伟达的退场代表着Recursion的最终失败吗？答案是否定的。 Najat Khan在最新的业绩电话会上强调，“我们与英伟达的技术合作仍在继续，重点是自动化和超级计算。此次剥离是英伟达更广泛的投资组合调整的一部分。” 根据13F文件，英伟达在抛售Reucrsion的同时，也在第四季度清仓了Applied Digital 、Arm Holdings、文远知行等股票。 ARK选择在此时大幅增持，显然是看到了不同寻常的机会。 一方面，Recursion股价经历连年下跌后已处于历史低位，为ARK以更低成本增持提供了窗口；另一方面，尽管Recursion大幅精简管线，但其保留的核心项目仍具备相当的潜力和想象空间。 2025年12月，Recursion发布REC-4881的Ⅰb/Ⅱ期试验积极数据。这是一种用于治疗家族性腺瘤性息肉病（FAP）的在研变构MEK1/2抑制剂。 在治疗12周后，可评估患者的息肉负荷中位数降低了43%，75%患者的息肉负荷有所降低。更重要的是，82%的患者在停药12周后仍保持息肉负荷降低，较基线水平中位数降低53%。 摩根大通分析师Priyanka Grover预测，REC-4881的年销售额有望突破10亿美元，并给予60%的商业化成功概率。 REC-4881的意义不止于临床数据本身，它还是Recursion OS平台的“试金石”。 这个药物最早由Recursion于2020年从武田制药引进。Recursion利用其自动化药物发现平台，对武田制药化合物库中的200多个潜在分子进行测试，并与针对携带特定突变的癌症的最有效潜在疗法进行比较，最终发现了TAK-733（REC-4881）的潜力。 最初，REC-4881主要作为实体瘤治疗药物进行研究，但Recursion将其重新定位为FAP治疗候选药物。REC-4881目前是首个针对该疾病进行临床研究的MEK1/2抑制剂。 Recursion表示，就REC-4881的注册研究，将在2026年上半年启动与FDA的沟通，这对注册研究的潜在设计方案和患者终点指标至关重要，并且预计在2027年上半年公布更多Ⅰb/Ⅱ期临床数据。 除了REC-4481以外，Recursion还公布了多个管线的进展预期。REC-1245（RBM39）可能会披露早期安全性数据，REC-7735（PI3Kα H1047R）和REC-102（ENPP1）的IND申请可能会在今年下半年得出审批结果。 为应对现金流压力并延长资金周转周期，Recursion在2025年采取一系列“节流”举措，除了精简研发管线，还有实施约20%的大规模裁员。 截至2025年年底，Recursion的账面资金达到7.54亿美元，较2024年年底增长近1.5亿美元。根据现有运营计划，在不进行额外融资的情况下，Recursion预计可将现金周转期延长至2028年初，从而为核心项目REC-4881及更广泛的产品线提供更充裕的资金支持。 TONACEA 03 AI制药的分水岭时刻 Recursion的案例，恰好为观察AI制药行业的演变提供了一个清晰的切面。 当前这个领域最显著的特征，是商业模式的边界正在消融。 过去，人们习惯将AI制药公司划分为三类：一种提供软件平台服务为主的SaaS 供应商，以 Schrödinger 为代表；一种是AI+CRO，为研发企业提供外包服务，比如晶泰科技；以及自建药物管线的AI Biotech。 但现在，这种划分已经不足以描述行业的真实图景。 Schrödinger作为SaaS模式的头部玩家，全球TOP前20的制药公司，都是Schrödinger的客户，可也早已不再局限于卖软件，而是大举布局自研管线。越来越多AI制药企业倾向于构建复合型业务，比如英矽智能、Recursion。 商业模式的融合只是表象，真正决定命运的分水岭，是临床验证。无论商业模式如何组合，最终都要回到一个根本问题，AI发现和设计的药物，能否在人体试验中证明自己。 英矽智能在这一节点上迈出了关键一步。其自研药物Rentosertib成为全球首个由AI发现靶点并经生成式AI设计的候选药物，并在特发性肺纤维化适应症上顺利完成IIa期临床试验。 另一边，Verge Genomics，这家曾备受关注的AI制药明星公司的故事则没有这么完美，其渐冻症药物VRG50635在临床试验中失败，最终不得不终止研发，并宣布战略转型，放弃自研管线，回归技术服务商的角色，为大型药企提供AI平台支持。该公司创始人坦言，此举为了精简成本结构，保障现金流，以生存下去。 这一正一反两个案例，揭示了行业当前的真实处境。临床验证的成功绝非易事，失败的代价也极其沉重。 截至2025年底，全球AI制药企业已超过350家，国内企业数量过百，但绝大多数仍处于初创阶段，真正进入成长期或成熟期的不过十余家。资本虽然在头部企业身上加速布局，但整个行业依然深陷高投入、长周期的困境，现金流压力如影随形，裁员、收缩、并购成为常态。 未来的行业比拼，将不再只是技术和算法的较量，而是临床落地能力与生存韧性的综合博弈。 — 写在最后 — 英伟达和Cathie Wood的一退一进，其实并不能直接证明Recursion的失败或成功。它折射出的是，AI制药发展至今，已经接近了自己的“奇点时刻”。 市场已经不满足于一个故事、一页PPT，而是开始关注这个概念是否可以落地、能否得到验证。从狂热到理性，从讲故事到做产品，这是一个行业走向成熟的必经之路。 Recursion的故事还在继续。它可能会成为AI制药领域的“先烈”，也可能成为穿越死亡谷的幸存者。但无论如何，它正在经历的每一个波折，都在为整个行业绘制一幅更清晰的地图。 技术改变世界的速度，往往比乐观者预期的慢，但比悲观者预期的快。AI制药的奇点时刻，或许就在下一个转角。 参考文章 1、Recursion公告 2、AI制药龙头Recursion创始人：AI打造生物学导航图，五年内药物研发告别传统试错，进入全虚拟设计时代；智药局 3、Recursion Halts Four Pipeline Programs, Sharpening Cancer, Rare Disease Focus；GEN 4、当AI制药企业开始抱团取暖；氨基观察 5、AI制药公司正集体转型“卖水人”；深蓝观 6、融资额大增130% AI制药能否照进现实；科创板日报

2026年初，北京一间安静的病房里，一个几乎完全瘫痪的男人正用眼球“敲击”屏幕。他无法说话，手指不能动，连吞咽都困难。但他的眼睛还在转动——每一下凝视，都在推动一项新药进入临床试验，每一下眨眼，都在为数千名渐冻症患者争取时间。他是蔡磊，前京东副总裁，如今中国渐冻症抗争最前线的“灯塔”。 他已进入疾病终末期，身体功能评分跌至个位数。但他仍在工作，每天超过十小时。靠的，是一台眼控仪和不肯熄灭的意志。 蔡磊的抗争不只是个体的悲壮突围，更是一场关于技术、生命与制度的深层叩问。当人类身体彻底失效，科技能否延续尊严？当个体力量逼近极限，系统如何接棒？他的故事，正是这两个问题的血肉答卷。 眼控仪是蔡磊与世界连接的唯一通道。这项基于红外视线追踪的技术，通过捕捉瞳孔与角膜反射光点的微小位移，将“注视”转化为指令。盯住字母0.8秒，输入完成；快速眨眼，确认选择。Tobii Dynavox设备让他能写邮件、开会议、审合同，甚至远程参与全球科研协作。成都患者龚勋惠用它写下15万字自传，王甲出版书籍激励病友——科技在此不是装饰，而是残存意志的义肢。 但这套系统极为脆弱。强光干扰识别，屏幕反光会导致追踪失败，蔡磊每天需专人擦拭设备。长时间使用引发“注视漂移”，疲劳让眼球失控微动。输入速度每分钟仅15–20词，远低于口语交流。更现实的是，一台高端眼控仪价格近六万元，普通家庭难以承受。技术能重建沟通，却尚未真正普惠。 比“延伸生命”更激进的，是“进攻疾病”。蔡磊推动的15条药物管线中，AI正成为关键推手。传统渐冻症药物研发依赖动物模型，转化失败率超95%。而AI直接分析人类脑组织数据，跳过物种鸿沟。维智基因利用AI平台分析1140万个数据点，发现全新致病机制——内体/溶酶体功能障碍，并锁定PIKfyve为靶点。其候选药VRG50635已于2026年1月进入临床，从靶点发现到临床仅用4年，速度为传统模式的三倍。 蔡磊团队还与谷歌DeepMind旗下Isomorphic Labs合作，用AI建模TDP-43蛋白异常聚集过程，试图破解ALS核心病理。英矽智能则通过PandaOmics平台挖掘出28个潜在靶点，探索“老药新用”路径。AI不仅加速筛选，更能构建“数字孪生”患者模型，优化临床试验设计，提升入组效率与成功率。 技术双线并进：一边是眼控仪维系个体尊严，一边是AI重塑研发范式。但这套“赛博格式抗争”暴露了更大困境——它极度依赖个人资源与社会偶然性。蔡磊团队六年投入超亿元，近两年达8000万，资金来自妻子段睿直播带货的“破冰驿站”。一个患者的生存与科研进度，竟系于直播间销量。这不是可持续的模式，而是英雄主义的悲鸣。 北医三院樊东升称蔡磊是“最不听话的病人”，因为他拒绝被动等待。但正因如此，我们更应追问：为何必须靠“不听话”的个体去撬动系统？为何罕见病救治仍依赖慈善与牺牲？资金并非最大瓶颈，真正缺的是制度化的协同机制——数据共享平台、公私合作通道、AI驱动的快速审批路径。 蔡磊说，希望比六年前大得多。不是因为他快好了，而是因为路径已现。当一个人用眼睛点燃火把，照亮的不应只是自己的病房，而应是一条众人可走的路。 真正的进步，不是让每个病人都成为蔡磊，而是让任何人都不必再成为蔡磊。

ADC药物与AI制药技术的深度融合正重构创新药研发范式，以原子级精度设计加速成药进程，并通过全球化授权与临床优势打开商业化新通道。一、技术突破：重塑药物研发效率与精准度ADC药物平台化开发ADC（抗体偶联药物）凭借“精准靶向+高效载药”的双重机制，成为肿瘤治疗的新支柱。恒瑞医药的SHR-A1811（靶向HER2 ADC）2026年Q1获批上市，其临床数据显示疗效优于传统疗法；荣昌生物的维迪西妥单抗通过海外授权至艾伯维，彰显中国原创ADC的全球竞争力。该技术平台可复用性强，企业能快速迭代针对不同靶点的管线，降低边际研发成本。AI实现原子级药物设计AI制药技术以百万倍效率提升突破传统瓶颈：靶点筛选：清华大学团队开发的“超级药物搜索引擎”，单日可完成传统方法需数百年的工作量，抑郁症靶点筛选有效率提升至15%；分子优化：晶泰科技的量子物理+AI模型XFEP平台，为辉瑞精确预测药物结合能，实验合成量减少90%；抗体设计：BoltzGen等工具设计出靶向癌症的纳米抗体，实验验证结合力媲美商业药物。二、商业化路径：从研发降本到全球价值兑现缩短研发周期与成本AI将药物研发周期压缩40%-60%。国内首款AI全程赋能的慢性病制剂，14个月完成处方筛选（传统需2-3年），三期临床周期缩短2个月，研发成本降低30%。药明康德、康龙化成等CXO企业通过AI平台承接全球订单，CRDMO模式深度绑定国际药企。出海授权成核心变现模式2025年中国创新药出海交易额突破1400亿美元，ADC与双抗成主力：技术授权：百济神州泽布替尼海外收入占比47%，首付款同比增长200%；联合开发：石药集团与阿斯利康53亿美元合作开发AI驱动的小分子药物；临床优势转化：康方生物PD-1/VEGF双抗在《柳叶刀》发表的头对头试验中疗效超越帕博利珠单抗。医保与支付协同国内“丙类医保目录”覆盖高价创新药，恒瑞医药60%收入来自创新药。AI工具优化临床试验设计，如诺思格AI平台提升受试者入组精准度，降低研发风险。三、行业挑战：技术泡沫与数据壁垒待解AI制药遭遇“魔术表演”争议90%的AI制药公司被指缺乏核心模型能力：部分企业租用AlphaFold包装成“自主平台”，或仅将人工筛选改称“AI高通量筛选”，预测准确率甚至低于免费工具。真正壁垒需满足三标准：自主算法、临床成功率提升（如Isomorphic Labs达80%-90%）、可持续现金流。数据孤岛与生物学认知局限人类对疾病生物学理解仅10%-15%，制约AI预测临床毒性能力。礼来CEO指出：“需建立生物学知识库训练模型，但生成高质量数据需天量实验支撑”。Verge Genomics的ALS药物因人体异质性导致1b期临床失败，印证算法无法替代临床验证。四、未来趋势：飞轮效应驱动产业升级技术融合加速自动化实验室将DMTA（设计-制造-测试-分析）流程从3周压缩至3天，AI+机器人扫查（如祥生医疗）助力早筛精准化。生态协同扩容政策端：中国推动“AI+医疗卫生”八大场景落地；资本端：AI医疗市场规模2030年将达1553亿美元，年复合增长率35.5%；企业端：恒瑞、百济等龙头布局“AI+ADC”双平台，构建管线矩阵护城河。结语：ADC与AI制药的协同绝非简单技术叠加，而是从分子设计、临床开发到商业模式的系统性革命。当中国药企凭借“AI优化管线+ADC出海”撕开全球市场，创新药的商业化正从“成本博弈”跃迁至“价值共创”的新纪元。 内容由AI生成