2026年伊始，AI制药领域便迎来强劲开门红。短短半个月内，跨国药企披露的AI药物研发相关合作已超9起，合作总额突破60亿美元，刷新行业同期合作纪录。这股密集的合作浪潮，不仅展现了资本对赛道的坚定信心，更标志着AI正从药物研发的辅助工具，加速融入产业核心流程。多样的合作形式打破了传统项目制局限，模型订阅、平台共建、项目收购等模式并行，彰显行业生态的全新变化。

即便近年战略收缩并砍掉细胞疗法业务，武田仍与Nabla续签超10亿美元合作协议，加码AI制药布局。这一动作并非个例，越来越多药企正将AI投入从研发费用转向战略投资，推动AI从试点项目升级为核心基础设施。合作模式也随之迭代，短期项目合作渐少，长期战略绑定与跨界协同成为主流，行业正迈入资源深度整合的新阶段。

礼来与英伟达携手出资10亿美元共建AI药物实验室，成为跨界合作的标杆。未来五年，双方将整合医药研发能力与AI算力优势，在旧金山湾区共址办公，实现自动化实验设备与AI计算能力的全天候运转。该实验室将打通干湿实验室壁垒，构建持续学习系统，推动实验、数据生成与模型优化的闭环，有望重塑药物研发范式。

AI制药的应用边界也在持续拓宽。早期行业多聚焦化学小分子药物，如今已稳步进军抗体等复杂生物药领域。赛诺菲与华深智药、拜耳与Cradle的合作，均明确指向大分子药物研发。这背后是AI平台在蛋白质结构预测、工程化设计等复杂任务中能力的突破，其可靠性与高效性已获得产业界广泛认可，为生物药研发注入新动能。

2026年初的合作热潮中，生物医药大模型成为核心抓手。礼来与Chai Discovery合作布局蛋白质生成模型，罗氏收购病理学模型公司，巨头们的动作直指底层技术布局。曾几何时，行业深陷小模型与大模型的路线之争，因生物医药数据专业度高、标注成本高，不少观点认为小模型更适配场景需求。

AlphaFold3的发布成为关键转折点，其整合多类生物分子数据，预测准确性远超传统专用工具。2025年Evo2、boltz-2、Chai-2等突破性大模型密集问世，彻底点燃行业热情，成为资本与合作涌入的核心催化剂。但大模型的崛起并非取代小模型，二者协同互补，小模型负责精准任务，大模型则搭建底层基础设施。

大模型的产业化催生了全新商业模式，“卖水人”角色价值凸显。葛兰素史克以5000万美元前期资本投入，叠加年费订阅框架，获得Noetik两款癌症模型使用权，其定价远超普通软件授权费。这标志着AI模型/平台费用正成为生物医药研发的基础成本，拥有前沿大模型能力的企业，正凭借平台价值重构行业盈利逻辑。

AI巨头的跨界入局进一步加速了技术落地。英伟达、OpenAI、微软、谷歌等凭借算力与算法优势，纷纷布局生物医药赛道，推动大模型在药物发现、临床设计、生产优化等全流程渗透。以大模型为基础的AI Agent与自动化实验室技术融合，有望颠覆传统研发逻辑，实现从设计到实验的自主决策闭环。

中国AI制药企业正成为全球合作网络的重要力量。2026年第一周，赛诺菲与华深智药旗下Earendil Labs的合作总价值攀升至25.6亿美元，施维雅与英矽智能签署8.88亿美元协议，聚焦难治性肿瘤靶点。这两笔重磅合作，彰显国际巨头对中国AI制药能力的高度认可，也标志着行业从概念走向产业基石。

赛诺菲与Earendil Labs的合作演变，清晰勾勒出跨国药企的战略转型路径。2025年4月，赛诺菲以18.45亿美元获得两款双抗药物全球权益，属典型管线引进。短短九个月后，合作升级为平台级战略协同，Earendil将为其开发新型双抗，赛诺菲获全球独家商业化权，体现对AI平台持续产出能力的信赖。

英矽智能与施维雅的合作，是其平台能力的又一次验证。依托Pharma.AI平台，英矽智能负责候选药物筛选，施维雅主导后续临床与商业化，双方共担成本、分散风险。英矽智能可获最高3200万美元首付款，这也是其港交所上市后的首笔重大合作，进一步巩固其全球合作布局。

作为AI制药领域的领军企业，英矽智能已构建多元化合作矩阵。近年达成数十项合作与授权，覆盖管线对外授权、联合研发、靶点发现等多维度，合作方包括礼来、赛诺菲、辉瑞等巨头。这不仅为企业带来稳定现金流，更印证中国AI制药公司从提供算法，升级为输出验证级平台能力的价值跃迁。

AI技术正颠覆新药研发的传统逻辑。行业常以“10年时间、10亿投入、10%成功率”形容研发之难，而AI通过海量数据分析，大幅优化早期发现流程。截至2023年底，全球24个AI发现分子完成Ⅰ期临床，21个成功，87.5%的成功率远超传统模式，展现出显著效率优势。

英矽智能的Rentosertib更成为标杆案例，其靶点识别与分子设计均由Pharma.AI驱动，IIa期临床结果登载于《自然·医学》。与传统路径不同，这款药物通过AI数据分析挖掘线索、生成分子，实现研发流程的全链路革新。诺华等巨头也将AI贯穿于临床设计、结果汇报等全流程，推动行业标准化升级。

清华大学研发的DrugCLIP平台，更将AI筛选效率提升百万倍，从160万个候选分子中筛选出高活性抑制剂，部分分子效果优于现有药物。该平台打通AlphaFold结构预测到药物发现的通道，为后AlphaFold时代的创新提供了新路径，彰显AI技术的持续突破潜力。

光环之下，AI制药仍面临核心挑战。目前全球尚无一款AI主导发现设计的新药成功上市，这一“终点线”成为行业冲刺的核心目标。成功上市将引爆新一轮投资热潮，若受阻则可能引发信心震荡。此外，数据质量、算法可解释性、监管适配性等问题，仍需行业共同破解。

资本与政策的双重加持，为行业发展注入底气。2025年全球AI制药投融资近80起，中国占比超三成，BD交易达12项。中邮证券预测，2026年赛道领军企业有望实现EBITDA转正，迎来业绩估值双击。麦肯锡则预计，AI制药全球市场规模将达280至530亿美元，中国市场规模将突破5000亿元。

行业共识已逐步形成：AI与制药的深度融合不可逆，未来竞争核心是数据、算法与生物学洞见的系统性融合能力。跨国药企通过战略合作整合中国创新力量，AI巨头与药企协同构建基础设施，技术与资本的共振正推动行业迈入新阶段。

2026年的开年热潮，只是AI制药产业变革的序幕。随着技术持续迭代、商业模式不断成熟，首个AI新药上市的突破或许并不遥远。那些能精准整合技术与产业资源、构建核心壁垒的企业，终将在这场重构中定义制药行业的未来格局，为人类健康事业开辟全新路径。