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2024-08-13 15:49
科技 金融

黄仁勋看好的万亿AI赛道,中国为何冷清?

验证成药能力、适应“创新药圈”的资本和商业化规则,才是AI制药企业获得重金押注的关键。
中国ai没有最先进的芯片,中国企业寻求其他路径发展AI
常泽昱


近期,海外AI制药赛道“热浪”翻滚,大额融资和并购事件迭起。

8月8日,英伟达重金投资的AI制药公司Recursion,以6.88亿美元的股票对价收购了竞争对手Exscientia,书写了生物分子生成式AI模型公司收购“传统”AI制药公司的故事。

据智药局统计,2024年上半年,全球有69家AI制药企业获得新一轮融资,披露总金额约33.36亿美元,美国企业融资额占比高达85%。其中,种子轮斩获10亿美金的Xaira Therapeutics、D轮拿下3.72亿美金融资的Formation Bio,更是刷新赛道融资记录。

海外巨头们纷纷用真金白银表达着对“AI制药”的信仰:最近一年多时间里,英伟达接连投资了13家AI制药公司;黄仁勋更是多次表示数字生物学是技术领域的“下一场惊人革命”、“人人学计算机的时代过去了,生命科学才是未来”。

不过,与美国的热闹相比,中国AI制药延续着去年冷冽的水温。上半年,国内AI制药共发生融资22起,披露总额约18亿元,与去年同期持平。其中,剂泰医药一家以1亿美元的融资额占据1/3,其它拿到融资的公司多为A轮及以前。

在创新工场高级合伙人杨小龙看来,美国的AI制药投资回暖有三个周期性原因:“长期回溯过去十年的行业发展,AI、生物计算、药物研发等复合交叉人才储备更加丰富;

过去三到五年技术层面有实质提升,例如大模型在蛋白质结构预计及设计方面取得进展,芯片和GPU的突破使得算力极大增强;

短期看,美元降息的预期和美国生物医药行业集中的趋势愈发凸显,投资者看好未来2-3年的大规模医药资产整合,并支持孵化有技术特点和优质产品管线的药企并入上市公司。”

细究海外拿到大额融资的几家AI制药公司,可以清晰发现:AI制药,早已不是“AI”技术的游戏;验证成药能力、适应“创新药圈”的资本和商业化规则,才是获得重金押注的关键。

国内生物医药的融资环境之艰辛,已无需多言。对于近年涌现出的AI+蛋白质设计及优化企业、AI+RNA小分子/分子胶/大分子药物设计公司而言,如何快速实现自我造血、或在海外市场获得融资,突破“现金流”的掣肘成为关键。

携10亿美金出生:AI制药,不是“AI”的游戏

AI制药行业上半年最受瞩目的融资事件,发生在4月。彼时,Xaira Therapeutics拿下10亿美元种子轮融资,知名风投机构ARCH Venture Partners为之出资2亿美元,该机构联合创始人Bob Nelson表示,10亿美元还只是“起始数字”。

Xaira旨在利用AI“重塑药物研发过程”,目前尚未公布管线规划。然而,前沿技术、豪华卡司、丰富的药圈资源及经验,令其自诞生之日起就备受关注。

斯坦福大学前校长、基因泰克前首席科学家Marc Tessier-Lavigne,蛋白质折叠领域的超级明星David Baker作为联合创始人;FDA前局长、诺贝尔化学奖得主、强生前CEO等顶级精英加入董事会,为之带去监管层、学界、商业界核心资源及洞察。

杨小龙认为,业界有影响力的高层加盟,正是支撑Xaira巨额融资的关键,这也体现了当前美国生物医药界高度集中、建制化的特点。“他们非常熟悉创新药研发的技术方向、跨国药企的并购重点等,Xaira的技术平台能力、管线研发、BD交易和资本化退出路径,应该经过规划。”

他同时指出,发展到今天,AI制药早已越过那个以谈技术、讲概念为主的阶段。投资人的态度变得更加务实。现如今,被谈论更多的是管线进度、与大药企的合作情况、有没有自己造血的能力。归根结底是,在药物研发场景,“技术到底能够产出什么实际价值。价值不仅是形成有意义的药物资产组合,更是看AI是否能提高整体研发效率和成功率,从而升级公司的商业模式,使其更快产生现金流,提升药物研发企业的安全性和资本回报率”。

换言之,AI提供巨量技术的加持,然而本质上,“AI制药”仍然是“制药”的游戏。观察今年上半年其他获得过亿美元融资的公司,将对此有更深认识。

Xaira之外,唯一在种子轮便融得过亿(1.42亿)美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale,亚马逊、英伟达均为之买单。这家专注于为生命科学开发人工智能的公司,初创团队脱胎于Meta。其日前发布的ESM3大模型已在包含超过 27.8 亿种蛋白质结构和序列的数据集上进行训练,能够同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理,被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型。ESM3的应用案例之一是生成了一种新型绿色荧光蛋白(GFP),据称,该蛋白的自然进化可能需要超过5亿年。

而更多拿到大额融资的公司已有了临床进度较为靠前的管线,多数不止1条。部分公司亦与大型跨国药企达成合作,意味其在业界受到相当认可。若能找准临床痛点、打出“组合拳”,被看好的概率又将大幅提升。

获1.7亿美元D轮融资的BioAge Labs是一个典型。该公司主攻“抗衰”,基于拥有6550万多个数据点的平台评估衰老途径、识别靶点、开发药物。官网信息显示,BioAge Labs目前有两条管线在研,其中之一据称能改善代谢和肌肉功能。礼来已就此与之共同启动一项临床II期试验,以评估该药物与替尔泊肽联用治疗肥胖症的效果,评估重点之一即它是否能够降低减肥造成的肌肉流失。

减肥药赛道的火热程度不言自明。如果能够成功让肥胖症患者摆脱“掉肌之痛”,等待BioAge Labs的,将是一个逾百亿的市场——据预测,到2030年,超重/肥胖适应症的市场规模有望达到173亿元。

另外,上半年拿到3.72亿美元D轮融资的Formation Bio,则同时在加速临床试验、管线开发两个场景验证能力,也相继获得了与赛诺菲、OpenAI合作进行药物开发的机会。

Formation Bio聚焦于药物开发而非发现,一方面结合AI技术实现临床数据采集、核对等环节的自动化,以优化临床试验设计推进、加速药物研发,迄今已支持十余个治疗领域的300多项临床试验;另一方面,通过收购等方式,Formation Bio也在更广范围内获取管线资产。现阶段已手握两条处于临床II期、一条处于临床III期的管线,分别以膝骨关节炎、特应性皮炎、慢性手部湿疹为适应症。

中国公司中,唯一拿到1亿美元C轮融资的是剂泰医药。利用人工智能驱动精准靶向药物递送和药物发现,剂泰医药已打造RNA药物、小分子新药相关的十余条产品研发管线,进展最快的小分子药物目前已经推进至临床III期。

小步快跑融资,抓住一切机会造血

据智药局不完全统计,中国AI制药公司数量至少已达104家。融资方面,今年上半年共发生22起融资事件、披露金额18.09亿人民币,投资机构为规避风险,仍倾向于选择估值安全垫较高的早期初创公司。

当下,AI制药企业三种主流的商业模式分别是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都对创新药行业态势有很强依从性——AI-Biotech本质上仍属于创新药开发的范畴;而售卖软件、服务的AI-SaaS和AI-CRO所面向的买方市场,也大多以开展创新药业务的公司为主。

但经历了2019-2021年的资本泡沫后,当前国内创新药企处于严酷的资本寒冬。IPO通道收紧趋近关闭、一级市场流动性吃紧、创新药入院及商业化困难重重,下游药企的艰难处境早已传导到试图为之提供“卖水”服务的AI制药公司。这也是当前多家AI+蛋白质优化公司,将合成生物公司、农业育种企业等作为重要客户方向的原因之一。

自2014年,AI制药发展至今,尚未有一款AI发现、设计的药物获批上市,这也是备受行业质疑的一点。不过,对此杨小龙认为,当时的“新生代”AI制药公司初期以提供软件、药物发现等服务为主,正式开发药物管线的起点应是在2018-2019年前后,按照常规的“十年”研发周期推算,相关药物上市最快应在四五年之后。

在AI加速药物研发的潜力方面,德睿智药的创始人牛张明向36氪表示,AI在制药行业的应用尚处于起步阶段,“刚刚崭露头角,潜力还远没被挖掘出来。”

他指出,与人脸识别等其他AI相关的、较为生活化的场景相比,制药行业中最大的难点在于“如何让算法/工程科学家理解制药各个环节的问题,并将它定义为一个计算机可以解决的问题”,以及“有限的高质量数据”,这些都会影响新药开发的速度。

“只能一步步地、脚踏实地地去尝试、实现”,牛张明说,“需要'让子弹再飞一会儿’。”

当前,支撑AI制药企业发展的可行道路有两条:出海融资,拓展多元商业路径以实现自身“造血”。杨小龙向36氪表示,除了管线资产、技术实力之外,全球竞争力如何、是否能出海以获取后续资本支持,正成为投资人选择标的的重要标准。

对于想要进入美国资本市场融资的生物医药类企业而言,“如果冒高风险做新药管线,可能要规划在美国设立公司,融入当地产业和资金环境;如果做CRO等投入、风险相对可控的业务,也可以选择在新加坡等地设立公司开展全球业务,以获取海外的商机和融资支持。”

而对于在中国本土成长起来的AI制药公司,更为合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融资节奏同时,拓展多元商业模式、培育自身持续造血能力。

杨小龙举例讲道:“比如一家开发基因编辑工具的创业公司,早期其为药企、合成生物企业提供基因编辑工具和服务等,在收取服务费的同时,也尝试收取产品上市后的销售分成。等公司技术、融资和商业能力更强之后,也可开始投入独立开发产品管线”,这种更务实的发展策略,能够让企业“在短期养活自己和长期有更大发展空间中,寻得一种平衡”。

作为中国新锐AI制药企业之一,德睿智药迄今已融得资金5000万美元,其最为人所熟知的一款药物是MDR-001,该药物在项目启动后第19个月便获得FDA针对二型糖尿病及肥胖症的新药临床批件,如今顺利推进到临床II期;另有三款针对肿瘤以及代谢的药物进入IND-Enabling阶段。

牛张明告诉36氪,尽管长久以来对外呈现的形象更偏向于AI-Biotech,但德睿智药60%的团队成员都出身人工智能相关学科,对AI技术颇为注重。目前,公司已有多款AI产品处于外部验证阶段,“部分能满足海外大型药企需求的产品,今年下半年或明年会考虑将它们进一步市场化,给更多业内公司去使用。”

这一策略固然是基于公司自身技术积累和发展的“顺理成章”,也不乏借助该业务实现短期回款、在更大范围内实现造血的考量。

春潮的确漫过了AI制药行业,但对于身在其中的中国AI制药企业而言,水温并没有骤热。技术的突破、场景的选取、商业模式的探索方面,仍然道阻且长,考验着身在其中的企业家们。

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近期,海外AI制药赛道“热浪”翻滚,大额融资和并购事件迭起。

8月8日,英伟达重金投资的AI制药公司Recursion,以6.88亿美元的股票对价收购了竞争对手Exscientia,书写了生物分子生成式AI模型公司收购“传统”AI制药公司的故事。

据智药局统计,2024年上半年,全球有69家AI制药企业获得新一轮融资,披露总金额约33.36亿美元,美国企业融资额占比高达85%。其中,种子轮斩获10亿美金的Xaira Therapeutics、D轮拿下3.72亿美金融资的Formation Bio,更是刷新赛道融资记录。

海外巨头们纷纷用真金白银表达着对“AI制药”的信仰:最近一年多时间里,英伟达接连投资了13家AI制药公司;黄仁勋更是多次表示数字生物学是技术领域的“下一场惊人革命”、“人人学计算机的时代过去了,生命科学才是未来”。

不过,与美国的热闹相比,中国AI制药延续着去年冷冽的水温。上半年,国内AI制药共发生融资22起,披露总额约18亿元,与去年同期持平。其中,剂泰医药一家以1亿美元的融资额占据1/3,其它拿到融资的公司多为A轮及以前。

在创新工场高级合伙人杨小龙看来,美国的AI制药投资回暖有三个周期性原因:“长期回溯过去十年的行业发展,AI、生物计算、药物研发等复合交叉人才储备更加丰富;

过去三到五年技术层面有实质提升,例如大模型在蛋白质结构预计及设计方面取得进展,芯片和GPU的突破使得算力极大增强;

短期看,美元降息的预期和美国生物医药行业集中的趋势愈发凸显,投资者看好未来2-3年的大规模医药资产整合,并支持孵化有技术特点和优质产品管线的药企并入上市公司。”

细究海外拿到大额融资的几家AI制药公司,可以清晰发现:AI制药,早已不是“AI”技术的游戏;验证成药能力、适应“创新药圈”的资本和商业化规则,才是获得重金押注的关键。

国内生物医药的融资环境之艰辛,已无需多言。对于近年涌现出的AI+蛋白质设计及优化企业、AI+RNA小分子/分子胶/大分子药物设计公司而言,如何快速实现自我造血、或在海外市场获得融资,突破“现金流”的掣肘成为关键。

携10亿美金出生:AI制药,不是“AI”的游戏

AI制药行业上半年最受瞩目的融资事件,发生在4月。彼时,Xaira Therapeutics拿下10亿美元种子轮融资,知名风投机构ARCH Venture Partners为之出资2亿美元,该机构联合创始人Bob Nelson表示,10亿美元还只是“起始数字”。

Xaira旨在利用AI“重塑药物研发过程”,目前尚未公布管线规划。然而,前沿技术、豪华卡司、丰富的药圈资源及经验,令其自诞生之日起就备受关注。

斯坦福大学前校长、基因泰克前首席科学家Marc Tessier-Lavigne,蛋白质折叠领域的超级明星David Baker作为联合创始人;FDA前局长、诺贝尔化学奖得主、强生前CEO等顶级精英加入董事会,为之带去监管层、学界、商业界核心资源及洞察。

杨小龙认为,业界有影响力的高层加盟,正是支撑Xaira巨额融资的关键,这也体现了当前美国生物医药界高度集中、建制化的特点。“他们非常熟悉创新药研发的技术方向、跨国药企的并购重点等,Xaira的技术平台能力、管线研发、BD交易和资本化退出路径,应该经过规划。”

他同时指出,发展到今天,AI制药早已越过那个以谈技术、讲概念为主的阶段。投资人的态度变得更加务实。现如今,被谈论更多的是管线进度、与大药企的合作情况、有没有自己造血的能力。归根结底是,在药物研发场景,“技术到底能够产出什么实际价值。价值不仅是形成有意义的药物资产组合,更是看AI是否能提高整体研发效率和成功率,从而升级公司的商业模式,使其更快产生现金流,提升药物研发企业的安全性和资本回报率”。

换言之,AI提供巨量技术的加持,然而本质上,“AI制药”仍然是“制药”的游戏。观察今年上半年其他获得过亿美元融资的公司,将对此有更深认识。

Xaira之外,唯一在种子轮便融得过亿(1.42亿)美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale,亚马逊、英伟达均为之买单。这家专注于为生命科学开发人工智能的公司,初创团队脱胎于Meta。其日前发布的ESM3大模型已在包含超过 27.8 亿种蛋白质结构和序列的数据集上进行训练,能够同时对蛋白质的序列、结构和功能进行推理,被认为是生物学领域具有里程碑意义的生成式AI模型。ESM3的应用案例之一是生成了一种新型绿色荧光蛋白(GFP),据称,该蛋白的自然进化可能需要超过5亿年。

而更多拿到大额融资的公司已有了临床进度较为靠前的管线,多数不止1条。部分公司亦与大型跨国药企达成合作,意味其在业界受到相当认可。若能找准临床痛点、打出“组合拳”,被看好的概率又将大幅提升。

获1.7亿美元D轮融资的BioAge Labs是一个典型。该公司主攻“抗衰”,基于拥有6550万多个数据点的平台评估衰老途径、识别靶点、开发药物。官网信息显示,BioAge Labs目前有两条管线在研,其中之一据称能改善代谢和肌肉功能。礼来已就此与之共同启动一项临床II期试验,以评估该药物与替尔泊肽联用治疗肥胖症的效果,评估重点之一即它是否能够降低减肥造成的肌肉流失。

减肥药赛道的火热程度不言自明。如果能够成功让肥胖症患者摆脱“掉肌之痛”,等待BioAge Labs的,将是一个逾百亿的市场——据预测,到2030年,超重/肥胖适应症的市场规模有望达到173亿元。

另外,上半年拿到3.72亿美元D轮融资的Formation Bio,则同时在加速临床试验、管线开发两个场景验证能力,也相继获得了与赛诺菲、OpenAI合作进行药物开发的机会。

Formation Bio聚焦于药物开发而非发现,一方面结合AI技术实现临床数据采集、核对等环节的自动化,以优化临床试验设计推进、加速药物研发,迄今已支持十余个治疗领域的300多项临床试验;另一方面,通过收购等方式,Formation Bio也在更广范围内获取管线资产。现阶段已手握两条处于临床II期、一条处于临床III期的管线,分别以膝骨关节炎、特应性皮炎、慢性手部湿疹为适应症。

中国公司中,唯一拿到1亿美元C轮融资的是剂泰医药。利用人工智能驱动精准靶向药物递送和药物发现,剂泰医药已打造RNA药物、小分子新药相关的十余条产品研发管线,进展最快的小分子药物目前已经推进至临床III期。

小步快跑融资,抓住一切机会造血

据智药局不完全统计,中国AI制药公司数量至少已达104家。融资方面,今年上半年共发生22起融资事件、披露金额18.09亿人民币,投资机构为规避风险,仍倾向于选择估值安全垫较高的早期初创公司。

当下,AI制药企业三种主流的商业模式分别是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都对创新药行业态势有很强依从性——AI-Biotech本质上仍属于创新药开发的范畴;而售卖软件、服务的AI-SaaS和AI-CRO所面向的买方市场,也大多以开展创新药业务的公司为主。

但经历了2019-2021年的资本泡沫后,当前国内创新药企处于严酷的资本寒冬。IPO通道收紧趋近关闭、一级市场流动性吃紧、创新药入院及商业化困难重重,下游药企的艰难处境早已传导到试图为之提供“卖水”服务的AI制药公司。这也是当前多家AI+蛋白质优化公司,将合成生物公司、农业育种企业等作为重要客户方向的原因之一。

自2014年,AI制药发展至今,尚未有一款AI发现、设计的药物获批上市,这也是备受行业质疑的一点。不过,对此杨小龙认为,当时的“新生代”AI制药公司初期以提供软件、药物发现等服务为主,正式开发药物管线的起点应是在2018-2019年前后,按照常规的“十年”研发周期推算,相关药物上市最快应在四五年之后。

在AI加速药物研发的潜力方面,德睿智药的创始人牛张明向36氪表示,AI在制药行业的应用尚处于起步阶段,“刚刚崭露头角,潜力还远没被挖掘出来。”

他指出,与人脸识别等其他AI相关的、较为生活化的场景相比,制药行业中最大的难点在于“如何让算法/工程科学家理解制药各个环节的问题,并将它定义为一个计算机可以解决的问题”,以及“有限的高质量数据”,这些都会影响新药开发的速度。

“只能一步步地、脚踏实地地去尝试、实现”,牛张明说,“需要'让子弹再飞一会儿’。”

当前,支撑AI制药企业发展的可行道路有两条:出海融资,拓展多元商业路径以实现自身“造血”。杨小龙向36氪表示,除了管线资产、技术实力之外,全球竞争力如何、是否能出海以获取后续资本支持,正成为投资人选择标的的重要标准。

对于想要进入美国资本市场融资的生物医药类企业而言,“如果冒高风险做新药管线,可能要规划在美国设立公司,融入当地产业和资金环境;如果做CRO等投入、风险相对可控的业务,也可以选择在新加坡等地设立公司开展全球业务,以获取海外的商机和融资支持。”

而对于在中国本土成长起来的AI制药公司,更为合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融资节奏同时,拓展多元商业模式、培育自身持续造血能力。

杨小龙举例讲道:“比如一家开发基因编辑工具的创业公司,早期其为药企、合成生物企业提供基因编辑工具和服务等,在收取服务费的同时,也尝试收取产品上市后的销售分成。等公司技术、融资和商业能力更强之后,也可开始投入独立开发产品管线”,这种更务实的发展策略,能够让企业“在短期养活自己和长期有更大发展空间中,寻得一种平衡”。

作为中国新锐AI制药企业之一,德睿智药迄今已融得资金5000万美元,其最为人所熟知的一款药物是MDR-001,该药物在项目启动后第19个月便获得FDA针对二型糖尿病及肥胖症的新药临床批件,如今顺利推进到临床II期;另有三款针对肿瘤以及代谢的药物进入IND-Enabling阶段。

牛张明告诉36氪,尽管长久以来对外呈现的形象更偏向于AI-Biotech,但德睿智药60%的团队成员都出身人工智能相关学科,对AI技术颇为注重。目前,公司已有多款AI产品处于外部验证阶段,“部分能满足海外大型药企需求的产品,今年下半年或明年会考虑将它们进一步市场化,给更多业内公司去使用。”

这一策略固然是基于公司自身技术积累和发展的“顺理成章”,也不乏借助该业务实现短期回款、在更大范围内实现造血的考量。

春潮的确漫过了AI制药行业,但对于身在其中的中国AI制药企业而言,水温并没有骤热。技术的突破、场景的选取、商业模式的探索方面,仍然道阻且长,考验着身在其中的企业家们。

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