Anthropic与字节跳动扎堆AI制药，但下一轮Coding风口卡在数据瓶颈
AI制药近期明显升温，Anthropic与字节跳动分拆出的新研究实验室相继入场。Anthropic正在自建湿实验室，测试模型指挥生物实验的能力，并与诺和诺德、百时美施贵宝合作，收购Coefficient Bio；字节跳动的新实验室也完成了首轮融资。目前，AI主要加速新药早期研发，通过缩小候选分子的搜索范围、缩短实验迭代周期提高效率。但成本高、周期长的临床试验尚未同步缩短，早期命中率提升也不等于临床成功率提高。AI制药公司通常聚焦具体研发问题，大模型公司则利用通用基础模型、垂直工具和跨任务数据基础设施搭建科学工作台。传统药企拥有大量数据，却常缺乏统一的数据底座；失败实验数据同样是训练模型的重要资源。商业化方面，自研药物管线仍是AI制药企业估值的核心。市场正等待英矽智能候选药的III期临床结果，以检验这一路线的实际价值。
本文来源：AIbase，仅供学习参考，版权归原作者所有。