圖片來源@視覺中國
文 | 港股研究社
美團曾經(jīng)的二號人物王慧文對標Open AI的創(chuàng)業(yè)項目光年之外，以20億賣給美團，再度引發(fā)市場對大模型的熱議。
但面對如此熱鬧的場景，6月27日向港交所遞表的AI制藥公司英矽智能則沒有掀起什么水花。同一天，英矽智能還宣布已經(jīng)開始AI“研制”的藥物INS018_055的首批人體試驗，推進至二期臨床試驗驗證階段。
按理說，這是有可能成為制藥行業(yè)里程碑的事件，但市場對AI制藥的關(guān)注，遠遠低于那些“正統(tǒng)”的AIGC。AI制藥的想象力被包裹在一層厚厚的繭中，只有一些負面消息能激起觀眾的興趣：5月25日，英國上市AI制藥公司BenevolentAI宣布裁員近180人，近乎公司的一半。此時，距離它意氣風發(fā)地上市才過去一年。
事實上，AI制藥最大的問題就是不確定性，這讓它暫時難以形成穩(wěn)定的商業(yè)化。試圖摘下“亞太AI制藥第一股”稱號的英矽智能，即使手握大廠訂單，2022年營業(yè)收入也僅有0.3億美元，而同期凈虧損達到2.22億美元。
大模型繼續(xù)火，AI制藥繼續(xù)咬牙前行，有些公司逐漸贏得了關(guān)注，另一些公司悄悄倒下，它們的失敗甚至沒有聲音。
告別“伸手不見五指”，AI制藥依舊天色晦暗
AI制藥的前景已經(jīng)得到了充分渲染。比如，摩根士丹利在一份報告中指出，AI制藥的全球市場規(guī)模短期已達500億美元，并有可能繼續(xù)上探。全球已經(jīng)有超過270家公司投身于AI制藥，其中頭部企業(yè)已經(jīng)和輝瑞、禮來、賽諾菲等醫(yī)藥巨頭建立了穩(wěn)定合作，拿下數(shù)百億元訂單。
瑞士被忽視疾病藥物研究所（the Drugs for Neglected Diseases Institute,DNDi）研發(fā)主管Charles Mowbray表示：“人工智能使科學家掌握所有信息，提出好問題，并不斷迭代，直到他們能找到真正想要的東西。”
（英矽智能外、Exscientia等AI制藥企業(yè)均已進入臨床階段。圖源：Nature Medicine）
不過，這只能解釋AI制藥市場已經(jīng)進入完全啟動狀態(tài)。
英矽智能是全球最早成立的一批AI制藥公司，首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Alex Zhavoronkov在采訪中提到：“大約10年前，每次我去找風險投資家融資，他們從不給我錢。”當時的AI制藥無法被理解，今天能獲得市場認可，已是進步而這不代表市場信任其商業(yè)模式一定有產(chǎn)出。
AI制藥核心商業(yè)模式有三種，出售軟件的AI SaaS，出售藥物研發(fā)服務(wù)的AI CRO，直接研發(fā)藥物出售的AI Biotech。非常詼諧的是，AI制藥在獲得幾種商業(yè)模式的同時，受到其缺點的拖累，遠遠大于多種商業(yè)模式前景帶來的收益。
比如，BenevolentAI的裁員是因為，其AI開發(fā)的用于治療特應(yīng)性皮炎的局部泛 Trk抑制劑BEN-2293的IIa期臨床試驗，無法治療患者病情，而這是該公司唯一一條臨床管線，也是它上市的依仗。
這透露出一個事實：一不小心，AI公司和創(chuàng)新藥公司的缺點，就會集中在一起。也許只要一瞬間，市場就會意識到部分AI公司描繪的想象空間，僅僅是太美的承諾因為太年輕。
不過，這也給更多后來的參與者打開了一扇窗，那就是在迭代技術(shù)的同時，盡力建立足夠有力的商業(yè)模式保障。
比如，英矽智能招股書顯示，其收入實際上包含藥物研發(fā)服務(wù)和生成式AI平臺軟件許可兩部分。簡而言之，雖然軟件當前占收入比例高達95%，但最后，藥物和軟件都會是商品。
（英矽智能在研藥物管線。圖源：招股書）
2022年10月，英矽智能與賽諾菲子公司Genzyme Corporation簽訂了關(guān)于開發(fā)候選藥物的協(xié)議，在這筆最高收入可能達到12億美元的生意中，英矽智能和賽諾菲約定了藥物開發(fā)收益和藥物銷售分成兩部分的商業(yè)價值。
但需要注意的是，這與賽諾菲對AI的親和態(tài)度有關(guān)。6月13日，賽諾菲宣布“All in”人工智能和數(shù)據(jù)科學，并帶來了與Aily Labs共同開發(fā)的AI程序plai。賽諾菲的想法是，通過AI提高從研究、臨床、生產(chǎn)制造等供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)的效率。
在2022年的AI制藥訂單額排行榜上，賽諾菲和禮來分別占訂單額前十名中的三個項目，但賽諾菲一人包攬的是第一（Exscientia）、第四（英矽智能）和第五（Atomwise），訂單額分別為356億元、82億元和69億元，總額占前十的42%。
盡管大型藥企都宣稱擁抱AI，但真正投入差異明顯，賽諾菲的心態(tài)令其更愿意為AI制藥行業(yè)投入資源，從而轉(zhuǎn)化為一些新興公司的營收但當這些公司要獲得其他巨頭認可時，難度不一定也同樣校
怎么讓更多藥企巨頭相信AI制藥的力量？答案是不斷樹立標桿、拿出成果。
速度靠“大力出奇跡”，智能如何凸顯？
針對上市當天的藥物試驗，英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學官任峰表示：“啟動INS018_055的2期臨床試驗首例給藥，是中國乃至全球人工智能制藥領(lǐng)域的又一個里程碑。我們期待INS018_055為全球患者帶來新的選擇，也期待人工智能制藥能夠交出更高效的成績單。”
“快”字當頭。英矽智能的進度說明，AI制藥在平臺、管線方面的發(fā)展速度優(yōu)勢十分明顯。而這也是AI制藥最初被看好的普遍原因之一。
比如，在招股書中，英矽智能表示其Pharma.AI研發(fā)平臺能夠讓一款藥物在12個月內(nèi)便進入臨床階段。相比之下，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)流程要進入臨床，一般需要4.5年。這也意味著，英矽智能當前的管線進展，其實就是AI制藥的最好招牌。
不過，AI制藥的速度優(yōu)勢更多是因為“大力出奇跡”。比如，業(yè)界火熱的GLP-1、PD-1等靶點，擠滿了各類大中小藥企，原因是發(fā)現(xiàn)一個新的有效靶點太難。但在AI的幫助下，快速尋找有效靶點成為了可能然而，這個可能指的是AI根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)模型和應(yīng)用經(jīng)驗，算出某一群特定靶點的成功率更高，但最后的驗證，在一部分AI制藥產(chǎn)品中依然要靠人類。理想的狀態(tài)是，通過不斷迭代技術(shù)水平，提升靶點尋找和驗證的能力。
這就給出了AI制藥的一個現(xiàn)實情況：大客戶的付費，更多來自標桿項目吸引他們?yōu)樗幬锏难邪l(fā)付費，不代表AI的能力得到了認可。所以，AI制藥需要逐漸形成專屬于這個垂直行業(yè)的“智慧”，讓AI更好用、易用，提升綜合能力。
比如在數(shù)據(jù)上，AI制藥公司可以運用的數(shù)據(jù)包括藥物化合物的數(shù)據(jù)，生物分子的數(shù)據(jù)，臨床信息數(shù)據(jù)等等。但在AI強大的計算能力加持下，這些數(shù)據(jù)可以更深一層。例如患者臨床數(shù)據(jù)不一定是典型的癥狀數(shù)據(jù)，也可以是平常不被觀測的行為數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)的積累、清晰和整理，一份專屬于AI制藥特定領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集會被生產(chǎn)出來。
另一方面，AI制藥對蛋白質(zhì)等生命基礎(chǔ)元素的解構(gòu)能力遠遠強過人力蛋白質(zhì)的分級結(jié)構(gòu)復(fù)雜度很高，計算生物學家David Baker表示，20個簡單的氨基酸可以組合出的蛋白質(zhì)數(shù)量超過了宇宙中的恒星數(shù)量。這意味著除了有目的地探索研發(fā)之外，AI制藥可以無目的地適時研究那些人力無暇探索的領(lǐng)域。這種無意識性的拓展，也是“智慧”的一部分。
AI咨詢機構(gòu)Deep Pharma Intelligence的統(tǒng)計顯示，截至2023年3月末，全球AI制藥企業(yè)的投資總額已達到593億美元。但這幅華美的外衣不能掩蓋一部分企業(yè)的窘境，因為AI制藥始終是工具，演變成什么樣的商業(yè)模式十分考驗運作人的水準。
2022年，BenevolentAI向阿斯利康交付了三個由AI平臺發(fā)現(xiàn)的新靶標，收入只是從460萬英鎊增長到1060萬英鎊，儼然是個“打工仔”。
或許對AI制藥這樣的行業(yè)來說，矛盾是永遠存在的，是選擇為他人做嫁衣的商業(yè)模式，還是始終保持著更遠大的商業(yè)理想？這個問題，只有在一輪又一輪的淘汰中才能得出答案。
