生成式AI，特别是Transformer模型在药物发现环节的应用，正在重塑AI医疗产业链的协作关系。上游的基础设施（算力、数据）和中游的算法模型是价值核心，下游的生物制药企业则通过构建Transformer等生成式模型来预测结构、发现药物，推动产业链从“通用大模型”向“高质量、专业化模型”整合。
产业链分工与价值流动
AI医疗产业链由上游基础设施、中游算法模型和下游应用拓展三部分构成。上游主要包括工具链和智算平台，提供算力与数据支撑；中游的模型层中，部分企业采用端到端模式，从自建模型到开发应用；下游则包括生物制药企业、CRO服务等领域。
在药物发现环节，生物制药企业正构建Transformer等生成式模型，用于预测分子结构、加速候选药物筛选。同时，CRO企业也在已有数据基础上训练生成式语言模型，以更好地服务临床试验。这种协作使产业链的价值从单纯的计算服务，向专业化模型与专有数据集的结合转移。
专业化模型驱动产业链整合
通用大模型通过插件构建起面向终端用户的场景，但医疗领域尤其需要高质量的专业化模型。正如Eric Schmidt提出的观点，定义明确的高价值工作流程将主要由专门的人工智能系统解决。医疗领域容错率低，需要高质量、用户反馈和专有数据集作为关键要素。
这意味着，中游的AI医疗公司（如约投顾关注标的）若能在特定疾病领域积累专有数据，并开发出经过医生反馈调优的专业模型，就能在产业链中占据更高价值环节。下游药企也更倾向于与这类拥有垂直领域专业知识的AI公司合作，而非依赖通用大模型。
常见问题
### 生成式AI在药物发现中具体如何应用？
生物制药企业构建Transformer等生成式模型来预测分子结构、发现候选药物。CRO企业则在已有数据基础上训练生成式语言模型，以优化临床服务流程，提高效率。
### 产业链重塑后，哪类公司最受益？
具备高质量专有数据集和用户反馈机制的专业化模型公司更可能受益。医疗领域容错率低，通用大模型难以直接应用，因此拥有垂直领域数据积累和临床合作经验的AI公司，在产业链中价值更高。
### 当前AI医疗应用处于什么阶段？
当前AIGC在医疗领域的应用整体还处于起步阶段，成规模的应用主要集中在聊天机器人领域（如谷歌的Med-PaLM 2）。在药物发现等研发环节，Transformer模型的应用仍在探索与验证中，距离大规模商业化还有距离。