AI制药并非新鲜事物，其发展经历了从概念到商业化的漫长演进，而数据集壁垒已成为当前行业从辅助工具转向核心竞争力的关键拐点。全球已有超过56家大型药企和495家AI制药初创企业参与其中，但产业链上游的数据集供应是决定企业能否突破的关键竞争壁垒。
发展历程：从CADD到AIDD的演进
AI制药的历史可追溯到1956年达茂斯会议后，1966年计算机辅助药物设计（CADD）正式起步。1981年《财富》杂志曾宣称CADD为“下一次工业革命”。到2000年前后，CADD已成为常规操作，例如微芯生物的西达本胺就是其杰作。当前，行业正从CADD向AIDD（AI药物研发）转型，但仍处于积累训练期——全球80条获批临床的AI药物管线中，多数停留在1期（32.5%）和2期（36.3%），只有5%推进至3期。
数据集壁垒：产业链上游的关键拐点
产业链上游由AI模型数据集供应及云计算平台构成，其中数据集提供的医药数据是行业的关键竞争壁垒。这一拐点的形成源于两方面：一是传统制药研发周期长达10-16年，AI虽可缩短1/2-2/3的研发周期、降低至少10%的研发投入，但实际落地中首个由AI设计进入临床的分子DSP-1181因未达预期被放弃，说明高质量数据对模型训练至关重要；二是资本加速涌入——2022年AI制药融资总额达62.02亿美元，同比增长47.67%，但资金高度集中于拥有数据优势的美国初创公司（占总融资额77%），凸显数据资源对融资和商业化的决定性作用。
常见问题
AI制药主要应用于哪些疾病领域？
与传统的药物研发类似，癌症是AI制药企业首选的适应症，占比66%；其次为遗传性疾病和罕见病（12%），神经系统、免疫疾病（10%），肠道疾病（8%），以及COVID-19（5%）。
当前AI制药管线主要处于哪个阶段？
根据统计，全球80条获批临床的AI药物管线中，约32.5%推进至1期，36.3%推进至2期，5%推进至3期，另有6.3%已获IND批准。整体仍处于早期临床验证阶段。
数据集壁垒如何影响AI制药企业的商业模式？
产业链上游的数据集供应是核心竞争壁垒，这导致AI制药企业主要分为三类商业模式：AI SaaS（售卖软件）、AI CRO（提供研发服务）和AI Biotech（自主研发药物）。预计SaaS模式会逐渐消失，企业将向AI CRO和AI Biotech转型，其中AI Biotech因发展潜力大而成为主流选择。