AI制藥的商業模式之爭，本質上是一場關于“誰說了算”的辯論。

引言：

現在軟件最強，不代表笑到最后

2020年，薛定諤（Schr?dinger）登陸納斯達克，上市首日股價大漲，一時風頭無兩。軟件收入持續增長，毛利率長期穩定在70%—80%，續簽率接近100%。這幾乎是所有SaaS（軟件服務）公司夢寐以求的財務指標。

然而，市場給它的估值，從來不是按SaaS公司的邏輯在走。

同期規模更小的英矽智能，2025年收入不到薛定諤的一半，但資本市場給它的關注度也很高。晶泰科技2025年收入同比增長201%，首次實現全年盈利，商業模式迅速得到驗證。

這三家公司，分別代表了AI制藥三種最典型的商業模式——SaaS、自研管線BD，以及CRO服務。它們在橫向對比中展現出不同的價值天花板；在縱向時間線上，每一種模式都在經歷痛苦的自我改造，試圖向另一種模式靠攏。

誰離"臨床數據"越近，誰的商業價值就越大。

模式橫評：

軟件的天花板，臨床的地平線

將AI制藥公司按商業模式分類，市場上最活躍的玩家大致可以歸入三個陣營。

模式一：自研管線BD，代表公司是英矽智能、Recursion、Generate。核心邏輯是利用自有AI平臺研發藥物管線，通過對外授權向藥企收取首付款、里程碑款和銷售分成。這一模式的最大特點是彈性極高，一旦管線進入臨床II期并出現積極數據，交易金額可以瞬間跳升至數億甚至數十億美元。但硬幣的另一面是周期極長、不確定性極大，一款藥物從靶點發現到商業化，可能需要十年以上。

模式二：AI藥物發現CRO，代表公司是晶泰科技、Recursion。核心邏輯是向藥企提供AI驅動的藥物發現外包服務，按項目或里程碑收費。與自研管線BD不同，CRO模式交付的不是管線權益，而是"候選藥物分子+合成工藝+實驗數據"一整套解決方案。優勢在于收入可驗證、來源相對穩定，但天花板受限于人力和產能，CRO公司很難靠堆人頭突破規模瓶頸。

模式三：SaaS/Daas（軟件服務/數據服務），代表公司是薛定諤、Isomorphic Labs。核心邏輯是將AI軟件工具授權給藥企研發部門，按訂閱費或按次收費。這是三種模式中現金流最穩定的類型，毛利率高、續簽率高、不依賴管線進展。但市場給它的估值，遠低于擁有臨床管線的公司。

橫評三者的關鍵指標是收入天花板。SaaS模式的收入天花板取決于藥企研發預算中用于軟件的份額，而這個份額始終是有限的。薛定諤2025年軟件收入增長11%，連續第五年增速放緩，市場早已嗅到了天花板的氣息。反觀自研管線BD，英矽智能與禮來的GLP-1合作，總金額超過27億美元，一個BD交易就相當于薛定諤過去十年軟件收入的總和。

軟件能算分子，但藥企愿意為軟件付的錢，永遠趕不上它愿意為一款看得見的候選藥物付的錢。

當然，SaaS模式并非沒有價值，薛定諤在FEP+算法精度上的持續投入構筑了極高的技術壁壘，大客戶續簽率100%證明了其不可替代性。問題在于，當整個行業的參照系在向"管線BD"傾斜時，單純做軟件的公司必須回答一個問題：下一個增長從哪里來？

縱向觀察：

每種模式都在痛苦地"變形"

三種模式并非涇渭分明、靜態存在，隨著發展，三種模式都在向"臨床數據"靠攏。

SaaS模式下，純工具授權已觸頂，必須尋找管線出口。

薛定諤1990年代到2015年是它的工具積累期，靠量子化學軟件和學術訂閱費維持增長。2015年FEP+算法成熟后進入平臺化升級階段，軟件毛利率攀升至70%—80%，拜耳、賽諾菲、武田等大客戶紛紛簽約，續簽率趨近100%，這是SaaS模式的黃金期。

從2021年起，薛定諤做出了一個關鍵決定，宣布進入自研管線領域，目標是MALT1、CDC7、Wee1等靶點。轉型的代價立竿見影，研發支出大幅上升，凈虧損從千萬級別躍升至以億美元計。2023年成為薛定諤至今唯一盈利的年份，但那靠的不是軟件或管線，而是Nimbus項目出售后的股權收益分成，即孵化模式的延遲變現，不是主營業務。

2025年，SGR-2921（CDC7抑制劑）在I期臨床中出現兩例與藥物相關的患者死亡，項目被緊急終止。這是薛定諤自研管線的首次重大挫折，失敗的原因并非AI模型失準，而是因為CDC7靶點本身是啟動DNA復制的核心激酶，在人體中廣泛存在，治療窗極窄，AI目前根本無法模擬這種涉及多器官聯動的系統性毒性。

這次失敗印證了一個結論：AI可以預測活性，但無法預測靶點本身的生物學風險。

SaaS業務的內部結構也在發生變化，云端托管服務收入2025年Q1同比增長52%，是增長最快的子業務，但云端化意味著薛定諤需要承擔更大的云計算和集群算力成本，導致整體軟件毛利率從80%降至74%。這是典型的SaaS轉型陣痛期，收入在增長，但利潤在流失。

晶泰科技的發展軌跡則展現了CRO模式從"按項目計費"到"戰略框架+里程碑"，壁壘從人力轉向數據。2015年至2020年是它的專項服務階段，主要靠晶型預測和計算化學服務費生存，商業模式本質上是"用算法替代人工"的高級外包。2020年與輝瑞合作，在六周內精確預測出Paxlovid室溫下最穩定的晶型（傳統方法需半年以上），這是晶泰的"成名之戰"。它用一次實打實的成果證明，AI+濕實驗的閉環可以在最短時間內解決藥企最迫切的問題。

這場成名之戰之后，晶泰的商業模式迅速升級，從單項目服務轉向年度框架協議+里程碑，合作對象從國內藥企擴展至輝瑞、禮來、默克等全球MNC，合作金額從百萬級躍升至億級。2025年，晶泰與DoveTree達成總包60億美元的藥物發現合作，覆蓋腫瘤及自免多靶點小分子及抗體端到端發現，首付款約5,100萬美元當場兌現。這一金額刷新了國內AI制藥BD的紀錄，標志著CRO模式已經觸碰到自己的天花板，不是"按人頭計費"，而是"平臺價值+里程碑分成"。

更值得關注的是晶泰在數據壁壘上的積累。數千臺自動化機器人每月產生超過20萬條反應過程數據，這些數據不僅包含成功的案例，還包含大量失敗的反應，而負樣本數據恰恰是AlphaFold等純軟件算法公司最缺乏的。這種"數據閉環"使晶泰的AI模型能夠不斷自我優化，形成純算法公司無法復制的物理壁壘。

英矽智能的縱向演變可以劃分為三個截然不同的階段，從"融資敘事"轉向"臨床數據換BD大單"。2014年至2020年是"生成式AI先驅"階段，靠GAN（生成對抗網絡）論文和21天設計分子的速度優勢積累技術聲譽，但沒有實質性管線收入，這是典型的"平臺敘事"時代。2020年至2022年是"平臺+管線雙線開拓"階段，端到端AI平臺Pharma.AI上線，ISM001-055進入臨床，但這期間真正的商業化收入來自軟件服務（與復星醫藥、賽諾菲的合作），管線BD尚未形成規模。

2023年ISM3091以8,000萬美元首付款授權給Exelixis，總包接近10億美元，這是AI制藥領迄今首付款最高的單管線BD交易之一。

此后ISM001-055 IIa期積極數據公布，ISM5043授權Menarini，2026年與禮來的GLP-1合作總金額超過27億美元，英矽的收入結構中管線BD占比穩定在90%以上，"自研管線BD"被徹底確立為核心商業模式。

英矽的演變路徑揭示了平臺敘事可以融資，但只有臨床數據才能換來真金白銀。

行業整體的合作模式也在發生結構性變化。藥企與AIDD公司的合作正從早期的算法/數據交換模式，轉向管線收購模式。

早期MNC主要看重算法能力，采取類似CRO的管線研發外包形式，按活性測試或分子設計等資料數據作為里程碑交付。

而當前市場因為害怕AI制藥服務的高度不確定性，轉向以收購更具確定性的自研管線為主要趨勢。

近年大額BD交易（3—5億美元以上）通常發生在藥物已有I期甚至II期部分數據之后，MNC不會為純臨床前項目支付高價。

融合才是真正的主旋律

通過橫向對比我們可以看出三種模式的天花板差異，縱向演變展示了各自的改造路徑。把這兩個維度疊加在一起，我們可以看出其實三種模式正在加速融合，單一模式的公司正在消失。

薛定諤正在尋找自研分子的BD機會；晶泰在推進XtalFold平臺向強生、UCB等MNC授權，同時通過孵化生態建立自己的管線組合；英矽在保留軟件服務線（約占收入10%）的同時，探索非醫藥AI技術應用（約占收入2%）；Recursion收購Exscientia補齊分子化學設計短板，"全棧AI制藥"格局已成。

單一模式的天花板都太低，必須在橫向擴展中尋找新增量。SaaS模式增長趨緩，CRO模式受制于產能，BD管線模式周期太長。最好的辦法是把三種能力疊加在一起，讓它們互相補位。軟件能力提供算法精度，CRO能力提供濕實驗閉環，管線BD能力提供天花板更高的商業化出口。

對數據壁壘的競爭則進一步加速了這個融合趨勢。無論哪種模式，數據質量和數據類型才是決定性因素。晶泰有濕實驗負樣本數據、Recursion有數億張表型組學細胞圖像、Tempus積累了全美4,500家醫院真實世界臨床數據，都構筑了純算法公司無法逾越的壁壘。沒有濕實驗閉環的純軟件公司，正在被排斥在最高價值的競爭之外。

最優解不在模式里，

在模式的組合里

回到文章開頭的問題，誰是AI制藥的最優解？

從橫向看，軟件服務的天花板是明確的。藥企愿意為軟件付的錢有限，而愿意為一支有潛力的候選藥物付的錢，理論上沒有上限。因此，擁有AI平臺和自研管線，再通過BD向MNC變現，應是當下天花板最高的商業模式。

從縱向看，沒有一家公司是靠單一模式走到今天的。薛定諤從純SaaS走向雙輪驅動，晶泰從CRO走向平臺授權+孵化生態，英矽從平臺敘事走向管線BD為主。每一家都在主動改造自己的模式，向臨床數據靠攏。

最優解不是一個模式，而是多種能力的組合。

未來的AI制藥公司，可能很難用"軟件公司""CRO公司"或"Biotech"來簡單定義。它可能同時是三者。而在這個融合的過程中，唯一不變的衡量標準只有一條：誰能更快、更高概率地把一個有價值的分子推進到有臨床數據的階段，誰就擁有最高的商業價值。

這個標準，從未改變。

責任編輯 | 汪鵬