AI驱动药物创新
人工智能制药：革新药物研发模式 核心转变：由“盲目搜寻”转向“精确制导” - 传统难题：“双十定律”——需时10年以上，花费超10亿美金，成功率**<10%**。 - AI助力：周期缩减至1-3年，成本降幅超50%，临床前仅需数百万美金，大幅提高成功率。 主要应用：AI覆盖研发全周期 - 靶点识别：AlphaFold解析逾2亿蛋白结构，费用由150万美金降至1-5万美金。 - 分子构建：生成式AI“凭空创造”，设计全新分子。实例：英矽智能INS018_055，由靶点至临床前仅耗时18个月。 - 临床
AI驱动药械研发，创新药佑羲司他获专利授权
好消息传来！自主研发的创新药物佑羲司他（YXK-01）成功拿下国家发明专利，AI智能体“瞻云万博”为创新药研发提供了全方位的技术支持。佑羲司他（YXK-01）：从获得专利到IND申报的加速进程。近期，南京佑羲医药独立研发的1类新药——佑羲司他（管线代号：YXK-01）迎来了关键性突破！该药物已顺利拿到中国国家知识产权局授予的发明专利证书（专利号：CN110305143B），这证明了其核心技术的创新性及知识产权保护墙获得了官方的高度认可。现阶段，佑羲司他已完成了中试放大工艺的探索，并联合CRO合作伙伴武汉盛
剂泰科技港股IPO启动，获1.48亿美元基石投资
剂泰科技于5月5日下午启动公开招股，认购截止日期为5月8日中午12时。公司计划于5月13日在港交所主板正式上市，股票代码为“7666”。本次首次公开募股，剂泰科技拟发行201,229,000股H股，其中香港公开发售10,061,500股，国际发售191,167,500股。以每股10.50港元的发行价计算，若不计“绿鞋机制”，此次IPO预计募集资金超过21亿港元。此次公开募股，剂泰科技吸引了星光熠熠的基石投资者阵容，共计18家机构认购金额达1.48亿美元。其中，全球顶尖资产管理公司贝莱德领投5000万美元，
剂泰科技港股上市获1.48亿美元基石投资，AI制药融资再破纪录
2026年港股IPO市场，AI制药赛道迎来开年最强资本信号。5月5日，剂泰科技（7666.HK）披露其全球发售及香港联交所主板上市计划。本次全球发售涉及201,229,000股股份（视乎超额配售行使与否）。其中，香港发售10,061,500股股份；国际发售191,167,500股股份（可予重新分配及视乎超额配售行使与否而定）。基石投资者首次集体亮相。以莱德领投的5000万美元为首，基石阵容合计认购高达1.48亿美元，刷新了2026年港股AI制药板块的基石规模纪录。此次，贝莱德、瑞银、未来资产、欧力士四大国
AI制药：资本热潮下的技术挑战与未来走向
步入2026年，人工智能在制药领域的应用呈现出愈发迅猛的态势。三月中旬，罗氏公司宣布进一步扩建其全球人工智能基础设施，成功在美国和欧洲部署了2176个高性能GPU；同期，礼来公司正式启用其医药人工智能工厂LillyPod，并与英伟达达成协议，将在未来五年内斥资超过10亿美元，共同建立人工智能联合创新实验室。两家大型跨国公司所合作的英伟达BioNeMo平台，采用了“实验室内循环”（Lab in the Loop）的模式，旨在构建数字实验室并探索个性化模型的应用。这与前几年AI工具的外包和零散应用方式截然不同
AI日报｜DeepSeek V4开源领跑，Anthropic挖出千级零日(05.01)
2026年5月1日 星期五 · 五一劳动节今日看点：DeepSeek V4上周正式发布并同时开源，1.6万亿参数直接把开源模型的上限拉到新高度；与此同时API价格再次下探——缓存命中只要2分5一百万Token，较GPT-5.5便宜不止十倍。另一边，Anthropic 的Mythos模型还能自动定位操作系统与浏览器中埋了二十多年的零日漏洞，甚至生成完整攻击链，白宫随即发声反对进一步扩大使用权限。Snap则裁掉约16%员工，CEO表示AI目前已能包揽公司约65%的代码产出。01DeepSeek V4开源，1.
专访聂再清：水木分子用“AI+管线”跑出双轮进化
人工智能正在与生物医药领域深度耦合，进而改变全球制药行业的创新逻辑与增长路径。艾媒咨询的数据显示，预计到2026年全球AI制药市场规模将达到29.9亿美元；其中中国市场的推进速度更快，2020年至2025年间五年规模增幅超过7倍。行业热度并非凭空而来。在2026年初的JPMorgan大会上，跨国药企与英伟达等科技巨头的合作接连落地；与此同时，国内头部药企的BD交易和出海行动持续加码，AI也正成为继生物药之后，中国生物医药“出海”的另一张关键名片。在这轮变革浪潮中，清华大学智能产业研究院（AIR）孵化的水木
极AI前沿周报速览
本期周报对 2026 年 04 月 22 日至 04 月 29 日期间 AI 领域的关键变化进行梳理，重点覆盖基础技术的突破、产品与商业层面的动向、跨行业融合的趋势，同时追踪人才与观点，提炼出值得关注的核心信号及其潜在战略含义。以下内容由北京中关村学院信息智能系统自动汇总生成，仅供参考。01.极基础底层范式与方法论演变本周总结本周多项发布释放出一致信号：AI 智能体正在从展示能力走向真正的业务执行落地，模型能力、推理的成本效率以及底层算力都在围绕“可用与可做”同步升级。能力层面——Kimi K2.6 与
AI大模型月报：基础设施革新与Agent商业化提速 (2026年4月)
点击蓝字，关注我——每日小分享——休假在家观看了B站上几位UP主的充电视频，其中《食贫道》频道给我带来了巨大的惊喜，强烈推荐大家去观看，仅需12元，远超一张电影票的价值，性价比极高。本月概要2026年4月，人工智能与企业服务领域呈现出“基础设施重塑与Agent商业化加速”两大核心发展主线。监管机构加强了对AI核心资产及跨境交易的审查力度；以OpenAI为代表的领先模型厂商开始打破单一云服务商的限制，积极推动多云部署策略；国内大模型与国产算力资源的协同应用加速落地；OpenClaw、小龙虾等Agent生态系
算力竞赛催化AI制药：跨国All in，中国机会在哪
AI半月谈第20期全球AI制药正在从“只为展示技术”的阶段，走向“以产业重构为目标”的深水区。礼来、罗氏、武田等跨国巨头纷纷打造自有算力平台、投入巨资并购AI企业，并把AI能力深入嵌入研发的每个环节——围绕数据、算法与算力资源的“军备竞赛”已经拉开序幕。与此同时，AI Biotech在靶点发现、分子生成、临床预测等方向持续验证其价值；但对平台型公司而言，也不得不面对被大厂“内化替代”的现实压力。放在中国AI制药的语境下，难度更大：算力供给相对紧张，高质量临床数据的获取成本高，且监管路径仍有不确定性。因此，
AI制药走向临床关键一步
在软硬件与模型竞逐之外，AI“从数字到原子”的技术演进正在悄然抵达关键节点。DeepMind旗下Isomorphic Labs借助AlphaFold技术（来源于2024年诺贝尔化学奖相关成果），其利用AI完成的药物设计将于2026年进入首次人体试验的启动阶段，意味着AI制药正从实验室研发迈入真正的临床环节。目前已有超过10家中国AI药企的项目推进到临床阶段；华为云盘古、字节跳动等公司也在持续加码布局AI制药。根据麦肯锡的测算，AI能够把药物发现周期压缩到传统方式的1/3，并将研发成本降至1/10。借助AI
港股迎来AI递送新秀：博士团队三年亏超14亿，AI制药变现路在何方？
4月19日晚，被称作“AI药物递送第一股”的剂泰科技顺利通过港交所聆讯并披露PHIP版招股书。这意味着在晶泰科技、英矽智能之后，第三家AI制药企业也将登陆港交所，AI制药“三小龙”的版图正逐步清晰。01博士团队下场创业，红杉中金五源等齐聚剂泰科技创立于2020年，由赖才达、陈红敏、王文首三位联合发起。三人兼具扎实的学术训练与产业经历，可谓名副其实的“博士天团”创业组合。其中，赖才达拥有美国麻省理工学院博士学位，曾在麦肯锡与晶泰科技任职；陈红敏博士为美国医学与生物工程研究院及美国国家工程院院士；王文首曾担任
AI制药开启算力竞逐：跨国巨头全面押注下，中国玩家如何突围？
AI半月谈【第20期】全球AI制药正由“展示技术”转向“重塑产业”的深水区。礼来、罗氏、武田等跨国药企巨头相继搭建自有算力底座，投入巨资并购AI团队，并把AI能力贯穿到研发全链条——围绕数据、算法与算力的“军备式竞速”已全面展开。与此同时，AI Biotech在靶点挖掘、分子设计生成、临床结局预测等方向不断给出价值验证，但平台型公司也不得不面对一个现实问题：会否被大厂把能力“吸收内置”，从而被替代？对中国AI制药来说，压力更为突出：算力供给相对紧张、优质临床数据难以获取、合规监管路径仍在摸索。在这样的语境
AI制药迎来关键跃升：人体试验启幕与十亿美元合作齐发
2026年4月26日至27日，全球医药AI研发进入突破集中期。从科技公司推出垂直大模型、跨国药企达成刷新纪录的合作，到AI推动药物迈入III期临床，整个行业正在由技术验证阶段加速走向价值兑现阶段。OpenAI推出GPT-Rosalind，生命科学专用大模型正式登场4月26日，OpenAI正式发布面向生命科学研究的新一代推理模型GPT-Rosalind。该模型围绕科研流程进行了深度适配与优化，能够更好理解化学、蛋白工程以及基因组学内容，并在BixBench基准测试中取得了0.751的通过率。
国产AI闭环已成
大家好啊，今天又是继续坐冷板凳的一天。DeepSeek-V4正式发布后，综合能力已经可以对标国际闭源大模型。它最突出的地方，是全程用上了国产算力和国产芯片，这说明AI大模型依托国内产业链的全链路闭环已经真正跑通，而且并不输给海外产品。这件事相当不简单，再加上我们电力供给也比较稳定，这些底层条件说明，国内AI在硬件基础上已经完全不落后于美国，接下来主要看的就是算法能力。按照罗福莉最新的判断，国产大模型与国外先进水平之间的差距，可能也就只剩2到3个月。虽然我们主要做的是生物医药投资，但AI领域的变化我们一直都