

2026年,AI制药真的热起来了。前9个月,国内赛道发生57笔融资,44家企业拿钱,披露总额近158亿元,是2025年全年的三倍多,也超过过去三年融资总和。
热钱涌入之后,一个问题越来越绕不开:AI到底能不能把新药真正做出来?
2026年前9个月,国内AI制药融资57笔,被投企业44家,披露总额近158亿元。对比2025年全年,融资总额只有今年的三分之一左右。
更关键的是,钱不是平均撒的。被投企业数量从2025年的38家增加到44家,只多了6家;融资总额却大幅飙升。
跨国药企的动作更直接。2026上半年,全球前20大跨国药企几乎都与AI制药企业建立合作。英矽智能半年内拿下四笔大订单,潜在总价值近70亿美元。
跨国药企不再只是“试试AI”,而是开始系统性地为AI能力付费。
2024年,全球医药领域AI相关合作与交易总额是118亿美元;2025年,这个数字达到434亿美元。2026年开年半个月内,跨国药企AI制药相关合作就超过9起,总额超60亿美元。
字节跳动的Anew Labs,2026年6月从内部拆分为独立公司。字节保留56%股权控股,首轮融资2.9亿美元,投后估值约15亿美元。
百度更早。2020年9月,李彦宏牵头创立百图生科。2026年3月,百图生科被曝以保密方式向港交所递交上市申请。
谷歌的Isomorphic Labs从DeepMind分拆,2026年5月完成21亿美元B轮融资,估值从150亿美元跳到400亿至500亿美元。
英矽智能、晶泰科技、剂泰科技、深度智耀,是赛道最早的一批原生玩家。
礼来与英伟达宣布五年共同投资10亿美元,建AI联合创新实验室;阿斯利康收购了生物医学AI公司Modella AI;复星医药、恒瑞医药、贝达药业等,也在智能体部署、化合物生成等环节加大投入。
传统药企的角色,正从AI工具采购方,变成AI能力共同建设者。
红杉中国倾向于早进场、多轮加注。剂泰科技尚未完成工商注册时,红杉团队就已经出手,从天使+轮一路押注,连续加码五轮。
高瓴偏向大额融资的领投或深度参与。Anew Labs首轮、元思生肽B轮、Earendil Labs多轮融资中,高瓴都出现在关键位置。
礼来投了英矽智能,出现在其IPO基石名单中,还与英矽智能达成27.5亿美元BD合作;阿斯利康投了元思生肽;赛诺菲直接参与Earendil Labs的7.87亿美元融资,双方累计达成超44亿美元授权合作。
药企CVC投一家AI制药公司,往往意味着拿到优先合作权和管线筛选入口。这不是简单财务投资,而是把AI能力嵌进自己的研发底座。
英伟达也在加速。从2023年起,英伟达通过NVentures累计投了至少14家AI制药公司。2026年,它投资的Generate Biomedicines和Iambic Therapeutics先后登陆纳斯达克。
Isomorphic Labs的21亿美元B轮中,阿联酋主权基金MGX、英国主权AI基金、新加坡淡马锡同时入局;阿布扎比投资局ADIA出现在元思生肽和Generate Biomedicines的融资中;卡塔尔投资局是Iambic Therapeutics的重要股东。
国内政府引导基金和国资的参与度也在提升。上海未来产业基金参与Anew Labs首轮;国风投创新投资基金出现在剂泰科技IPO基石名单中;浦东创投、中粮新兴产业基金参与分子之心A轮。
英矽智能已经拿到四笔与跨国药企的BD合作,潜在总价值近70亿美元;晶泰控股与DoveTree Medicines潜在总价值近60亿美元的战略合作,也在5月取得实质性进展。
英矽智能2026年上半年扭亏为盈,净利润0.36亿美元,其中一个贡献,就是来自与礼来交易的1.15亿美元首付款。
早期靠“有一个模型”就能拿钱的时代已经过去了。现在资本看的是:能不能拿出管线数据,能不能产生真实收入,能不能找到可验证的商业模式。
字节跳动分拆Anew Labs、谷歌分拆Isomorphic Labs、百度孵化百图生科、英伟达与礼来共建实验室、OpenAI与诺和诺德达成战略合作……这些动作共同指向一件事:AI制药正从“模型竞赛”升级为“闭环竞赛”。
生物医药是AI落地的下一个万亿级市场。当巨头带着算力、模型和资本进入,赛道的估值逻辑就被重新锚定了。
全球AI制药企业超过350家,至今仍未有完全由AI从头发现并设计的药物获批上市。
这是一个事实。AI发现药物的一期临床成功率高达90%,但二期临床成功率便降至约40%,与传统药物研发的转化难题并没有本质区别。
融资热闹和药物获批的沉默,构成了AI制药赛道目前最真实的张力。
行业内部正在发生一场战略转向:从高风险自主管线开发的“淘金者”模式,转为以平台服务和对外授权为核心的“卖水人”模式。
这个转向并不意外。算力、人才和资本可以在很短时间内聚集,但从算法到临床,中间隔着的是生物学本身的不确定性。
谁能在不确定性里,持续交出可验证的数据,谁才有机会走到下一轮。
AI制药的故事,已经从“有没有模型”,讲到了“有没有收入、有没有管线、有没有临床价值”。
资本可以加速一切,但加速不了生物学。
算力、人才和资本可以一夜聚集,但生物学的不确定性,只能一寸一寸穿越。
你觉得,AI制药的第一个“重磅炸弹”会出现在哪一年?评论区聊聊。
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