每一个由AI催生的故事，剧情大抵相似，AI制药也不例外。
每家公司都描绘了一个AI制药世界的宏大故事，也都在 “*学术会议与期刊” 发表论文来证明自己的技术实力。
AI与制药的碰撞，足够颠覆的前景，让市场趋之若鹜。在资本追逐下，AI制药公司成了时代的宠儿，成了一个又一个的融资机器。
雪球越滚越大，挑战也随之而来。
在商业世界，不论有何种宏伟愿景，一家公司最基本的职责，始终是赚钱回报股东。二级市场亘古不变的衡量标尺，就是收入、利润。
但问题也在于此。大部分AI制药公司的财务指标并不好看，正如冲击港交所AI制药第 一股的英矽智能一样，2022年收入3014万美元。
这并不足以为公司贡献正向的现金流。2021年、2022年，公司经营性现金流流出额分别为4192万美元、6513万美元。
技术不是最终目的，获得商业回报才是。恰恰，AI制药公司如今很难回答这一问题。这也由此引发了信仰崩塌。资本寒冬下，全球大部分AI制药公司，都在想办法活下去。
只有活下去，那些宏大故事才有存在的意义。
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对AI制药的无限期待
一个新兴的商业模式，必然都是为解决现有世界的痛点而生。AI制药也不例外。
创新药研发，*的痛点是，反摩尔定律的存在：
当低垂的果实被逐渐攻克，新药研发难度只会越来越大；叠加治疗选择越来越多的情况下，新药监管要求不断提高、研发周期拉长，导致研发难度、成本逐渐增高。
双重暴击之下，新药研发成本直线上升。医药产业流行的一句话是，“大约每九年，药物研发的成本会翻倍”。
AI制药，则是为了解决这一BUG而生。简单来说，AI制药就是利用大数据等能力，缩短药物的研发进程和成本。
例如，英矽智能在招股书表示，正常情况下一款药物从进入临床需要4.5年的时间，而其应用Pharma.AI研发平台，可能只需要12个月时间。
根据目前全球各AI制药公司的业务来看，基本覆盖了新药研发的各个环节。可以说，新药研发，哪里有困难，哪里就有AI制药。
当然，不同的公司业务布局不尽相同。例如，英国AI制药头部玩家Exscientia专注于小分子药物的靶点选择和药物设计，而英矽智能的Pharma.AI则能兼用小分子药物和大分子药物的研发。
正是因为AI制药描绘的故事足够性感，全球资本市场都一度为之疯狂。
2020年2月，Schrodinger在美股上市，随后股价持续攀升，此后涨幅一度接近6倍，彻底引爆AI制药赛道。在其之后上市的Relay Therapeutics等公司也都表现不俗。
很快，热潮从美股蔓延到了国内。以晶泰科技、英矽智能、冰洲石、百图生科、望石智慧等为代表的国内AI制药企业，倍受一级市场追捧。
如上图所示，英矽智能2018年估值为5440万美元，2022年估值高达8.94亿美元的公司，增长了近20倍。期间，公司完成了7轮融资，化身融钱机器。
一切皆源于市场对AI制药的无限期待。
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服务赚钱的难点
疯狂之后，所有公司都面临着一个灵魂拷问，AI制药如何赚钱？
从盈利模式来看，AI制药公司作为服务方或平台方，为药企提供AI相关的软件或解决方案方向是热门方向之一。
不管是卖软件还是卖服务，看上去都是好模式。
因为，AI制药公司相当于扮演CRO的角色，也就是“卖水人”，只需要为药企提供药物发现服务，按需收费，自己不用承担创新药研发的风险。
但是在这种模式下，AI制药公司的天花板能有多高，还是一个未知数。
因为，这取决于AI制药的服务价值，以及药企的付费意愿。
就服务价值来说，药物发现的确重要，但在药物研发的总成本中占比并不高。根据Schrodinger招股书，一款小分子药物从发现到获批临床，成本大概是3500万美元。按照业内公认的10亿美元研发成本计算，药物发现的成本仅占3.5%。
你可能会说，3个百分点也不错了，全球那么多药企、那么多项目呢。但现实是，药企愿意为AI制药支付多少费用，也是值得商榷的。
这也是AI制药公司面临的第二个问题，药企的付费意愿并不高。
本质上，AI制药带来的只是一种提高成功概率的可能性。至于是否真实可行，还需要后续的动物实验、临床试验等一系列研究去验证。
在这种情况下，想让药企为之付出高价，似乎很难。从全球来看，当前收入规模*的是Schrodinge，2022年为1.35亿美金。
英矽智能也希望成为一家卖服务的公司，即对外授权使用Pharma.AI研发平台赚取费用。不过，大药厂对Pharma.AI研发平台似乎并不感冒。2022年，公司来自AI软件服务的收入只有149万美元，收入占比不足5%。
天花板、付费意愿都有待商榷，从这个角度来说，AI制药公司是在一个看似十分性感的市场，打着最苦的仗。
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制药业务如何变现
除了卖软件和卖服务，AI制药公司的另一个盈利模式是自己下场研发创新药，最终依靠商业化变现或对外授权赚取里程碑款。
这样一来，AI制药公司与当前的biotech们便没有什么区别。这也是英矽智能当前的核心变现模式。
当前，公司构建了超过30余条管线，包括TNIK抑制剂、USP1抑制剂、3CL主蛋白酶抑制剂、QPTCL抑制剂、PHD1/2抑制剂、肠道限制性PHD1/2抑制剂、TEAD1/2/3/4抑制剂、ENPP1抑制剂、KAT6抑制剂、MAT2A抑制剂等。
不过，进展最快的TNIK抑制剂尚处于2期阶段，因此现阶段谈商业化变现并不现实。
当前，英矽智能最核心的收入来源是对外提供研发服务，即为药企推进目标靶点的AI药物研发，英矽智能获得服务费，或是首付款和里程碑式付款。
从这个角度来说，虽然AI制药讲述的是一个有关AI改变药物研发的故事，核心还是“制药”本身，而非单纯为“AI”付费。
这也意味着，考验企业的不仅是AI技术，还包括进入临床之后的后续一系列能力。
从英矽智能的发展来看，AI制药公司与传统的制药公司，界限越来越模糊。
某种程度上，传统制药的研发焦虑，也成了AI制药公司的焦虑。全球AI制药如今回归冷静。当然，有AI平台在手，或许它们能走出不一样的路径。
