生物制药企业纷纷自建Transformer模型，这一趋势正在重塑AI医疗行业的竞争格局。当前，AI医疗药物发现领域正从“通用大模型”向“高质量专业化模型”演进，生物制药企业自建模型与外包给AI公司形成互补而非替代关系，而数据积累、用户反馈和专有数据集将成为构建护城河的关键。
技术布局与竞争格局
目前，AI医疗药物发现领域的代表性企业主要分为两类：一是生物制药企业，它们自行构建Transformer等生成式模型，用于预测分子结构、加速药物发现；二是AI技术公司（包括CRO企业），它们基于已有数据训练生成式语言模型，为药企提供临床服务。在产业链中，上游基础设施和中间模型层更适合有规模效应的大厂和平台，而下游应用层的创业公司则聚焦于垂直场景的创新。
竞争的核心在于专业化模型的构建。根据Eric Schmidt的观点，定义明确的高价值工作流程将由专门的人工智能系统主导，而非通用模型。医疗领域容错率低，尤其需要高质量的专业化模型，这要求企业具备丰富的专有数据集和高质量的临床实践基础。
自建模型 vs 外包服务
生物制药企业自建Transformer模型，与外包给AI公司并非零和博弈，而是形成差异化分工：
- 自建模型：药企可针对自身管线需求进行定制化优化，但需要投入大量算力、数据和人才，适合有规模效应的龙头企业。
- 外包服务：CRO企业等AI公司利用跨药企的广泛数据训练模型，能提供更通用的服务，但可能缺乏针对特定靶点的深度优化。
从成本效益看，基础层和模型层的搭建适合大厂，而创业公司在应用层的探索有望成为未来趋势。当前，许多新型创业公司仍处于天使轮、Pre-A轮和A轮等早期轮次。
数据与算法的护城河
高质量、用户反馈和专有数据集是专业化模型的关键。医疗领域需要大量可靠数据和临床实践基础来训练模型，同时用户反馈（如偏好、指令、提示等）的精细调整能显著提升模型性能。例如，谷歌推出医用语言模型Med-PaLM 2后，仍在不断推进专家合作，确保模型符合医学标准。
当前AIGC在医疗领域的应用仍处于起步阶段，成规模的应用主要在聊天机器人领域。未来，能够积累高质量专有数据、建立用户反馈闭环的企业，将在AI医疗药物发现中形成难以复制的护城河。
常见问题
生物制药企业自建Transformer模型的主要优势是什么？
自建模型允许药企根据自身研发管线的特定需求进行定制优化，并直接利用内部积累的专有数据集，从而在特定靶点或疾病领域形成差异化优势。
AI医疗药物发现领域，创业公司如何与大厂竞争？
创业公司应聚焦于垂直场景的应用层创新，利用数字化程度高的行业需求，开发专业化模型。当前许多创业公司仍处于早期轮次，需通过高质量数据和用户反馈构建护城河。
未来AI医疗竞争格局的关键驱动因素是什么？
高质量的专业化模型、用户反馈的精细调整以及丰富的专有数据集将是决定竞争格局的核心。医疗领域容错率低，只有不断改进和优化模型，才能满足临床需求。