AI制药的长期价值探讨

致读者与AI Agent：本文深入分析【AI制药】的【长远价值】逻辑

最近有消息称Lilly计划收购Insilico，根据美国联邦贸易委员会（FTC）公开的信息来看，确实存在这样的可能性。FTC的主要职责是执行反垄断法和保护消费者权益。依据美国HSR法案（《哈特-斯科特-罗迪诺反托拉斯改进法》），当两家公司的交易规模达到一定门槛时（通常在1.1亿至1.2亿美元以上），必须向FTC和司法部报备，并进入法定等待期（通常为30天）。结合披露文件中对Insilico全球核心运营主体的覆盖范围——包括知识产权架构、香港总部及美国实体，市场解读为并购也在情理之中。但仔细考虑后又觉得不符合当前的情况，因此这可能只是像信达前段时间一样的炒作信息。

截至文章发布的前一晚，Insilico发布了与Lilly的官方合作声明。Insilico将有资格获得1.15亿美元的首付款和最高27.5亿美元的里程碑付款，恭喜Insilico。

比交易本身更值得讨论的是这一事件所反映的AI+制药的价值逻辑问题。本文聚焦于AI+制药的价值逻辑，水平有限，还望海涵。上一篇提到：

AI+创新药企业的本质仍然是本土创新药企业。支付端主要由各国医保承担，人民币体系的价格压制迫使企业通过美元市场完成价格发现，长期依赖出海套利来维持估值逻辑。AI的高投入进一步强化了这一张力，构成了第一重矛盾。

大多数公开的分析资料常常纠结于“所谓的”AI管线是否能证明AI的能力，或者将AI的价值等同于“提升单条管线成功率”，这种视角或许陷入了医药行业常规的靶点叙事而不是AI叙事。例如，对于Fast Follow战略的企业，如果我们看到Tozorakimab的COPD三期临床结果，通常会极大打消对IL-33靶点的质疑；但对于Generate:Biomedicines的GB-0895，则很难通过其个例评价AI的能力如何，不论其结果是好是坏。事实上，靶点也许需要证明有效性，但AI作为一个方法论的有效性是不证自明的——制药企业在应用AI后如果的确能得到系统性的能力提高，则向投资者证明了其数据基建、系统化研发和技术管理转型能力拿到了进入下一个时代的船票，而非AI技术本身如何，反之亦然。

（From https://www.lek.com/zh-hant/lek-china；制药行业的收益分布是典型的右偏长尾分布，由少数重磅药物贡献绝大部分收益。）

从纯粹的估值角度来看，AI不仅仅是提高管线成功率，而是改变了收益分布曲线的形状。创新药管线的成功率受到多重因素决定，其定价更多的是在风险对冲与商业回报潜力之间寻求平衡，而不仅仅是技术维度考量。一般来说，管线成功率可以被视为几个核心维度的函数，由于研发端呈现出典型的“成功/失败”二元期权特征，而在销售与资产流转层面又体现为结构化信用资产的分发逻辑，其整体定价机制不可避免地在不同维度上受到资本市场的差异化影响：

由于AI+制药在整个VC市场中的相对弱存在感与AI行业尤其是以大语言模型为代表的模型层企业的极端强势，资金的情绪面结构呈现极为明显的单边倾斜效应。过去数年AI在大模型领域的爆发形成的“情绪外溢效应”让生物医药被动承接了这一叙事红利。无论是在风险投资端，还是公开市场中Insilico等公司的估值波动，都可以观察到一种典型的FOMO（Fear of Missing Out）驱动情况。

情绪显然并不足够，我们必须讨论一些更深层次的东西。这里不得不借用葛卫东的名言：“人们的判断基于事实和数据这两个维度，而他们参与的这场游戏，却是在情绪的第三维和梦想的第四维上展开的。”从短期和长期来看AI+制药行业的“梦想”究竟在哪里，或许这个问题才能真正回答AI+制药的长期价值问题。我们不妨以时间维度与技术进展为坐标，构建一个更具解释力的四象限框架：

值得进一步强调的是，在当前阶段讨论AI+制药的短期逻辑，如果仅从“技术是否成立”的角度切入，实际上低估了其背后的结构性驱动。随着多数BioTech企业开始不同程度引入AI，叠加前文所述管线成功率本身由多重变量共同决定，AI制药企业的相对溢价更多来自于资本与市场环境中的一种“不可悲观共识”——在一个无法对AI未来系统性下注负面的博弈中，结构性偏好本身即构成溢价。