当前AI药物发现依赖替代量度（如靶点活性）而非有效性或安全性数据，这导致产业链议价能力呈现分化：拥有临床成功数据的企业议价力更强，而仅依赖替代量度的早期企业面临定价压力；同时，CRO、医院等数据提供方的话语权正在提升。
替代量度的局限与议价能力分化
AI在药物发现上的作用目前仍局限在速度和成本上，而非决策质量。过多使用替代量度（如靶点活性）而非与有效性或安全性相关的数据结果，使得早期研发阶段的药物价值难以被充分验证。这导致：
- 拥有临床成功数据的企业：因能提供疗效与安全性实证，在谈判中议价力更强，能获得更高定价。
- 仅依赖替代量度的早期企业：数据说服力不足，面临定价压力，需要向合作方证明其AI模型的潜在价值。
数据提供方话语权的提升
产业链中，CRO（合同研究组织）和医院等数据持有方的地位正在上升。AI药物研发需要高质量、标签化的生物医学数据，而当前数据孤岛问题突出，高质量数据稀缺。这使得掌握真实世界数据或临床试验数据的机构，在合作中具备更强的议价能力，能够要求更高的数据授权费用或分成比例。
常见问题
为什么替代量度会导致议价能力差异？
替代量度（如靶点活性）与最终临床疗效之间的关联性不确定，无法直接证明药物有效性。因此，依赖替代量度的企业数据说服力弱，而拥有临床成功数据的企业能提供更可靠的证据，从而在定价和合作中占据优势。
CRO和医院如何提升议价能力？
AI药物研发对高质量、标签化数据的需求日益增长，而CRO和医院是真实世界数据与临床试验数据的主要来源。数据稀缺且获取成本高，使这些机构在产业链中话语权上升，能够要求更高的数据使用费或合作分成。
AI药物研发对议价能力的长期影响是什么？
随着算法更新与数据积累，AI技术将深入应用到新药研发各环节，但短期内替代量度的局限仍将持续。拥有临床成功数据的企业将继续保持议价优势，而数据提供方的话语权可能进一步扩大。产业链的议价能力分配，将取决于谁能更有效地将AI能力转化为可验证的临床价值。