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黃仁勛看好的萬億AI賽道,中國為何冷清?

IP屬地 中國·北京 編輯:鄭浩 36氪 時間:2024-08-13 14:23:51

文 | 常澤昱

編輯 | 海若鏡

近期,海外AI制藥賽道“熱浪”翻滾,大額融資和并購事件迭起。

8月8日,英偉達重金投資的AI制藥公司Recursion,以6.88億美元的股票對價收購了競爭對手Exscientia,書寫了生物分子生成式AI模型公司收購“傳統”AI制藥公司的故事。

據智藥局統計,2024年上半年,全球有69家AI制藥企業獲得新一輪融資,披露總金額約33.36億美元,美國企業融資額占比高達85%。其中,種子輪斬獲10億美金的Xaira Therapeutics、D輪拿下3.72億美金融資的Formation Bio,更是刷新賽道融資記錄。

海外巨頭們紛紛用真金白銀表達著對“AI制藥”的信仰:最近一年多時間里,英偉達接連投資了13家AI制藥公司;黃仁勛更是多次表示數字生物學是技術領域的“下一場驚人革命”、“人人學計算機的時代過去了,生命科學才是未來”。

不過,與美國的熱鬧相比,中國AI制藥延續著去年冷冽的水溫。上半年,國內AI制藥共發生融資22起,披露總額約18億元,與去年同期持平。其中,劑泰醫藥一家以1億美元的融資額占據1/3,其它拿到融資的公司多為A輪及以前。

在創新工場高級合伙人楊小龍看來,美國的AI制藥投資回暖有三個周期性原因:“長期回溯過去十年的行業發展,AI、生物計算、藥物研發等復合交叉人才儲備更加豐富;

過去三到五年技術層面有實質提升,例如大模型在蛋白質結構預計及設計方面取得進展,芯片和GPU的突破使得算力極大增強;

短期看,美元降息的預期和美國生物醫藥行業集中的趨勢愈發凸顯,投資者看好未來2-3年的大規模醫藥資產整合,并支持孵化有技術特點和優質產品管線的藥企并入上市公司。”

細究海外拿到大額融資的幾家AI制藥公司,可以清晰發現:AI制藥,早已不是“AI”技術的游戲;驗證成藥能力、適應“創新藥圈”的資本和商業化規則,才是獲得重金押注的關鍵。

國內生物醫藥的融資環境之艱辛,已無需多言。對于近年涌現出的AI+蛋白質設計及優化企業、AI+RNA小分子/分子膠/大分子藥物設計公司而言,如何快速實現自我造血、或在海外市場獲得融資,突破“現金流”的掣肘成為關鍵。

攜10億美金出生:AI制藥,不是“AI”的游戲

AI制藥行業上半年最受矚目的融資事件,發生在4月。彼時,Xaira Therapeutics拿下10億美元種子輪融資,知名風投機構ARCH Venture Partners為之出資2億美元,該機構聯合創始人Bob Nelson表示,10億美元還只是“起始數字”。

Xaira旨在利用AI“重塑藥物研發過程”,目前尚未公布管線規劃。然而,前沿技術、豪華卡司、豐富的藥圈資源及經驗,令其自誕生之日起就備受關注。

斯坦福大學前校長、基因泰克前首席科學家Marc Tessier-Lavigne,蛋白質折疊領域的超級明星David Baker作為聯合創始人;FDA前局長、諾貝爾化學獎得主、強生前CEO等頂級精英加入董事會,為之帶去監管層、學界、商業界核心資源及洞察。

楊小龍認為,業界有影響力的高層加盟,正是支撐Xaira巨額融資的關鍵,這也體現了當前美國生物醫藥界高度集中、建制化的特點。“他們非常熟悉創新藥研發的技術方向、跨國藥企的并購重點等,Xaira的技術平臺能力、管線研發、BD交易和資本化退出路徑,應該經過規劃。”

他同時指出,發展到今天,AI制藥早已越過那個以談技術、講概念為主的階段。投資人的態度變得更加務實。現如今,被談論更多的是管線進度、與大藥企的合作情況、有沒有自己造血的能力。歸根結底是,在藥物研發場景,“技術到底能夠產出什么實際價值。價值不僅是形成有意義的藥物資產組合,更是看AI是否能提高整體研發效率和成功率,從而升級公司的商業模式,使其更快產生現金流,提升藥物研發企業的安全性和資本回報率”。

換言之,AI提供巨量技術的加持,然而本質上,“AI制藥”仍然是“制藥”的游戲。觀察今年上半年其他獲得過億美元融資的公司,將對此有更深認識。

Xaira之外,唯一在種子輪便融得過億(1.42億)美元的公司是成立于2023年的Evolutionary Scale,亞馬遜、英偉達均為之買單。這家專注于為生命科學開發人工智能的公司,初創團隊脫胎于meta。其日前發布的ESM3大模型已在包含超過 27.8 億種蛋白質結構和序列的數據集上進行訓練,能夠同時對蛋白質的序列、結構和功能進行推理,被認為是生物學領域具有里程碑意義的生成式AI模型。ESM3的應用案例之一是生成了一種新型綠色熒光蛋白(GFP),據稱,該蛋白的自然進化可能需要超過5億年。

而更多拿到大額融資的公司已有了臨床進度較為靠前的管線,多數不止1條。部分公司亦與大型跨國藥企達成合作,意味其在業界受到相當認可。若能找準臨床痛點、打出“組合拳”,被看好的概率又將大幅提升。

獲1.7億美元D輪融資的BioAge Labs是一個典型。該公司主攻“抗衰”,基于擁有6550萬多個數據點的平臺評估衰老途徑、識別靶點、開發藥物。官網信息顯示,BioAge Labs目前有兩條管線在研,其中之一據稱能改善代謝和肌肉功能。禮來已就此與之共同啟動一項臨床II期試驗,以評估該藥物與替爾泊肽聯用治療肥胖癥的效果,評估重點之一即它是否能夠降低減肥造成的肌肉流失。

減肥藥賽道的火熱程度不言自明。如果能夠成功讓肥胖癥患者擺脫“掉肌之痛”,等待BioAge Labs的,將是一個逾百億的市場——據預測,到2030年,超重/肥胖適應癥的市場規模有望達到173億元。

另外,上半年拿到3.72億美元D輪融資的Formation Bio,則同時在加速臨床試驗、管線開發兩個場景驗證能力,也相繼獲得了與賽諾菲、OpenAI合作進行藥物開發的機會。

Formation Bio聚焦于藥物開發而非發現,一方面結合AI技術實現臨床數據采集、核對等環節的自動化,以優化臨床試驗設計推進、加速藥物研發,迄今已支持十余個治療領域的300多項臨床試驗;另一方面,通過收購等方式,Formation Bio也在更廣范圍內獲取管線資產。現階段已手握兩條處于臨床II期、一條處于臨床III期的管線,分別以膝骨關節炎、特應性皮炎、慢性手部濕疹為適應癥。

中國公司中,唯一拿到1億美元C輪融資的是劑泰醫藥。利用人工智能驅動精準靶向藥物遞送和藥物發現,劑泰醫藥已打造RNA藥物、小分子新藥相關的十余條產品研發管線,進展最快的小分子藥物目前已經推進至臨床III期。

小步快跑融資,抓住一切機會造血

據智藥局不完全統計,中國AI制藥公司數量至少已達104家。融資方面,今年上半年共發生22起融資事件、披露金額18.09億人民幣,投資機構為規避風險,仍傾向于選擇估值安全墊較高的早期初創公司。

當下,AI制藥企業三種主流的商業模式分別是AI-SaaS、AI-CRO和AI-Biotech。三者都對創新藥行業態勢有很強依從性——AI-Biotech本質上仍屬于創新藥開發的范疇;而售賣軟件、服務的AI-SaaS和AI-CRO所面向的買方市場,也大多以開展創新藥業務的公司為主。

但經歷了2019-2021年的資本泡沫后,當前國內創新藥企處于嚴酷的資本寒冬。IPO通道收緊趨近關閉、一級市場流動性吃緊、創新藥入院及商業化困難重重,下游藥企的艱難處境早已傳導到試圖為之提供“賣水”服務的AI制藥公司。這也是當前多家AI+蛋白質優化公司,將合成生物公司、農業育種企業等作為重要客戶方向的原因之一。

自2014年,AI制藥發展至今,尚未有一款AI發現、設計的藥物獲批上市,這也是備受行業質疑的一點。不過,對此楊小龍認為,當時的“新生代”AI制藥公司初期以提供軟件、藥物發現等服務為主,正式開發藥物管線的起點應是在2018-2019年前后,按照常規的“十年”研發周期推算,相關藥物上市最快應在四五年之后。

在AI加速藥物研發的潛力方面,德睿智藥的創始人牛張明向表示,AI在制藥行業的應用尚處于起步階段,“剛剛嶄露頭角,潛力還遠沒被挖掘出來。”

他指出,與人臉識別等其他AI相關的、較為生活化的場景相比,制藥行業中最大的難點在于“如何讓算法/工程科學家理解制藥各個環節的問題,并將它定義為一個計算機可以解決的問題”,以及“有限的高質量數據”,這些都會影響新藥開發的速度。

“只能一步步地、腳踏實地地去嘗試、實現”,牛張明說,“需要'讓子彈再飛一會兒’。”

當前,支撐AI制藥企業發展的可行道路有兩條:出海融資,拓展多元商業路徑以實現自身“造血”。楊小龍向表示,除了管線資產、技術實力之外,全球競爭力如何、是否能出海以獲取后續資本支持,正成為投資人選擇標的的重要標準。

對于想要進入美國資本市場融資的生物醫藥類企業而言,“如果冒高風險做新藥管線,可能要規劃在美國設立公司,融入當地產業和資金環境;如果做CRO等投入、風險相對可控的業務,也可以選擇在新加坡等地設立公司開展全球業務,以獲取海外的商機和融資支持。”

而對于在中國本土成長起來的AI制藥公司,更為合宜的策略可能是在采取“小步快跑”型融資節奏同時,拓展多元商業模式、培育自身持續造血能力。

楊小龍舉例講道:“比如一家開發基因編輯工具的創業公司,早期其為藥企、合成生物企業提供基因編輯工具和服務等,在收取服務費的同時,也嘗試收取產品上市后的銷售分成。等公司技術、融資和商業能力更強之后,也可開始投入獨立開發產品管線”,這種更務實的發展策略,能夠讓企業“在短期養活自己和長期有更大發展空間中,尋得一種平衡”。

作為中國新銳AI制藥企業之一,德睿智藥迄今已融得資金5000萬美元,其最為人所熟知的一款藥物是MDR-001,該藥物在項目啟動后第19個月便獲得FDA針對二型糖尿病及肥胖癥的新藥臨床批件,如今順利推進到臨床II期;另有三款針對腫瘤以及代謝的藥物進入IND-Enabling階段。

牛張明告訴,盡管長久以來對外呈現的形象更偏向于AI-Biotech,但德睿智藥60%的團隊成員都出身人工智能相關學科,對AI技術頗為注重。目前,公司已有多款AI產品處于外部驗證階段,“部分能滿足海外大型藥企需求的產品,今年下半年或明年會考慮將它們進一步市場化,給更多業內公司去使用。”

這一策略固然是基于公司自身技術積累和發展的“順理成章”,也不乏借助該業務實現短期回款、在更大范圍內實現造血的考量。

春潮的確漫過了AI制藥行業,但對于身在其中的中國AI制藥企業而言,水溫并沒有驟熱。技術的突破、場景的選取、商業模式的探索方面,仍然道阻且長,考驗著身在其中的企業家們。

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