近年來，AI制藥迅速崛起。

在短短幾年內(nèi)，AI已從一個(gè)小眾技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樯镏扑幾h程的固定內(nèi)容。

2025年，公司簽署了數(shù)十億美元的人工智能合作協(xié)議，一再登上頭版頭條。

因此，著名的生物醫(yī)藥媒體Endpoints也意識(shí)到了AI對(duì)醫(yī)藥行業(yè)的變革，到了對(duì)于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)評(píng)論家們無法忽視的程度。

于是，他們調(diào)研了400位醫(yī)藥領(lǐng)域讀者，做了一份調(diào)查報(bào)告。

最終得出的結(jié)論是：AI 如今的影響既零散又問題重重——但人們對(duì)未來五年的期待，就像硅谷一杯三份濃縮咖啡的早晨一樣高得離譜。

這話什么意思？

簡(jiǎn)單來說，行業(yè)的樂觀情緒已被過度拉高，明顯帶著典型的硅谷式浮躁。

你用不用AI？

有趣的是，傳統(tǒng)的調(diào)研一般根據(jù)訪談?wù)叩纳矸輩^(qū)分調(diào)研，例如企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人、科學(xué)家、投資人等......

但Endpoints的這份調(diào)查中，對(duì)于受訪者的劃分卻不是職業(yè)，而是AI使用頻率。

48%的受訪者現(xiàn)在表示自己在職場(chǎng)中是重度AI用戶，而工作中從未使用AI的讀者非常少。

圖：接近一半人是AI重度使用者

因此，這里面就出現(xiàn)了一個(gè)巨大的分歧：AI重度使用者和輕度使用者的看法很不一樣。

AI重度使用者表示，包括他們?cè)诠ぷ髦写罅渴褂萌斯ぶ悄芄ぞ?，包括預(yù)測(cè)性到潛在客戶模型，以及大量生成監(jiān)管文件的大型語言模型，這些工作流程變化，這一體驗(yàn)極大地影響了他們對(duì)AI的看法，即對(duì)AI在醫(yī)藥的應(yīng)用比較樂觀。

然而，那些輕度使用AI的人則表示當(dāng)前的影響“有限”或“無關(guān)緊要”。

用他們自己的話說：

人工智能無緣無故地推高了

企業(yè)的

估值。

我們公司

上線了人工智能助手，但它無法訪問我們的內(nèi)部系統(tǒng)——這就是人工智能失敗的一個(gè)典型例子。如果內(nèi)部系統(tǒng)無法信任它，那么最終它無法提供有用的功能?！?/blockquote>

“很多吵鬧的干擾”

圖： 重度AI用戶已經(jīng)看到藥物研發(fā)帶來巨大進(jìn)展

未來5年，藥物研發(fā)將變成什么樣子？

如果不看當(dāng)下的使用情況，展望未來會(huì)怎樣呢？

絕大多數(shù)人有非常積極的看法。

四分之三的受訪者表示，預(yù)計(jì)人工智能將在2030年前徹底改變藥物研發(fā)。還有12%的人認(rèn)為會(huì)更快實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，僅需三年。

這種樂觀情緒得到了今年業(yè)界重大行動(dòng)的支持，包括禮來與英偉達(dá)合作打造了一臺(tái)使用超過1000塊B300顯卡的AI超級(jí)計(jì)算機(jī)。

還有OpenFold3計(jì)劃，匯集全球?qū)嶒?yàn)室的專有蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，包括強(qiáng)生、百時(shí)美施貴寶、武田、艾伯維等。更不用說數(shù)十億美元授權(quán)協(xié)議流入了AI制藥。

在已經(jīng)廣泛使用人工智能的人群中，90%的人預(yù)計(jì)到2030年，藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)將幾乎面目全非。

圖：最熱衷使用AI的人，最堅(jiān)信研發(fā)正處于徹底變革的邊緣

同時(shí)，職位也會(huì)影響對(duì)人工智能的信心。

制藥業(yè)的高管和科學(xué)家對(duì)人工智能的前景最為看好，超過78%的受訪者認(rèn)為AI將在3-5年內(nèi)變革藥物研發(fā)。

而金融界則持懷疑態(tài)度，僅有53%的人認(rèn)為到2030年AI將對(duì)制藥業(yè)產(chǎn)生重要影響。

圖：科學(xué)家和高管引領(lǐng)對(duì)研發(fā)AI轉(zhuǎn)型的信念

畢竟，AI在生物制藥研發(fā)領(lǐng)域并不新鮮，它已經(jīng)存在很久了。

以前被稱作機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)模型，遠(yuǎn)早于當(dāng)前大型語言模型的浪潮。這些曾經(jīng)的經(jīng)驗(yàn)，讓生物制藥行業(yè)對(duì)待新技術(shù)抱有保守的態(tài)度。

什么在阻礙AI應(yīng)用？

AI變革生物醫(yī)藥，最大的阻礙是什么？

很多人會(huì)認(rèn)為是算力，畢竟新聞里面總是出現(xiàn)算力緊缺的新聞。

然而在針對(duì)醫(yī)藥行業(yè)人士的調(diào)研中，算力難題卻是最少被選擇的。

兩個(gè)答案最突出：將模型轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)世界的生物學(xué)（43%）和獲取高質(zhì)量生物數(shù)據(jù)（31%）。

工作流程集成排到第三（13%），緊接著才是缺少AI+生命科學(xué)人才（6%）、缺少領(lǐng)導(dǎo)層的支持（2%)和計(jì)算成本(2%)。

這些答案反映了經(jīng)典的“最后一公里”問題，只不過最后一公里是一片混亂、孤島化的數(shù)據(jù)和幾十年前的流程泥潭。

誰將成為AI生物醫(yī)藥浪潮的贏家？

生物制藥領(lǐng)域的人工智能競(jìng)賽日益成為現(xiàn)有勢(shì)力與新勢(shì)力之間的較量。

一邊是巨頭——擁有龐大臨床數(shù)據(jù)集、龐大的試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)和資本，能夠迅速搶占AI平臺(tái)。

這些優(yōu)勢(shì)很重要，因?yàn)樯镝t(yī)藥模型缺乏數(shù)據(jù)，然而跨國(guó)藥企通常已經(jīng)累積了幾十年甚至上百年的數(shù)據(jù)。

令人驚訝的是，許多受訪者會(huì)有認(rèn)為另一種贏家——進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域的科技公司，如谷歌、OpenAI等。

調(diào)研中，37%的人認(rèn)為大型制藥公司將是AI浪潮的最大贏家，其次是早期biotech（29%）、進(jìn)軍醫(yī)療的科技公司（23%），以及CRO/CDMO等公司（11%)。

圖：人工智能在生物技術(shù)領(lǐng)域的最大贏家

對(duì)許多受訪者來說，威脅并不是大科技公司會(huì)打造下一個(gè)十億美元分子；而是他們會(huì)捕捉到所有人最終依賴的軟件、基礎(chǔ)設(shè)施和模型層。

這次調(diào)研，反映了一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的問題。

越是頻繁使用AI的人，則對(duì)AI有更樂觀的態(tài)度；而越是偶爾或者從不使用AI的人，則看到的是炒作和風(fēng)險(xiǎn)。

換句話說，如果要讓行業(yè)對(duì)AI改變觀點(diǎn)，那么就得讓人們將AI工具用起來，一點(diǎn)一滴地嵌入日常工作和生活中。

正如安進(jìn)首席技術(shù)官David Reese所說：“人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)有「大爆炸」——只有當(dāng)你回頭看，發(fā)現(xiàn)工作以質(zhì)的不同方式進(jìn)行時(shí)才會(huì)有?！?/p>

這次調(diào)研里，對(duì)重度使用AI的玩家來說，這一時(shí)刻可能已經(jīng)到來。

“眼前有這樣一個(gè)驚人的資源，”里斯描述著人工智能可以挖掘的大量未被觸及的生物制藥數(shù)據(jù)?！?/p>

就像19世紀(jì)中葉：石油還沒完全被發(fā)現(xiàn)，但這里有巨大的資源。這就是現(xiàn)在擺在我們面前的東西?！?/p>