人工智能（AI）正推动新药研发从经验试错走向精准分子设计，叠加mRNA等新技术的发展，疾病治疗的新空间有望被不断打开，推动全球生物医药进入新一轮变革。
10月28日举行的2026上海生物医药投融资峰会上，多位企业家和投资人认为，中国拥有日益完善的科研、临床和产业体系，有望在这一轮变革中迎来“超级机遇”。
新药研发素以投入高、周期长、成功率低而著称，但AI正在帮助科研人员缩小筛选范围、预测分子表现，告别盲目试错。而且在国内，已经出现了非常亮眼的个案。
德睿智药创始人兼CEO牛张明透露，他们的一款口服小分子GLP-1候选药物，从立项到Ⅲ期临床总耗时不过4年半，直接研发投入仅2300万美元。相比之下，美国药厂走完这一周期平均耗时在8年以上，平均投入超过3亿美元。
不仅如此，德睿智药的研发人员仅40多位，在AI加持下，人均推进的研发管线多达1.5条。这样的“超级效率”何以实现？牛张明表示，关键在于利用AI进行分子设计和多目标优化，减少无效试验，“这可以让研发效率实现10到20倍的提升”。
事实上，类似的案例正在加速涌现。上海国投旗下上海未来产业基金投资总监刘通表示，大模型推理能力快速发展、成本不断下降，加上生物学数据持续积累，正在使AI从单纯的分析工具逐步成为可嵌入科研流程的基础能力。在他看来，生命科学是AI最具长期价值的场景之一，而AI则是生命科学新的基础设施：“我们在AI+医疗方面的布局触达了几乎所有领域。”
由AI驱动的新药变革，不止于“更快找到候选分子”。深信生物联合创始人张勰表示，mRNA作为革命性技术，其主攻点正在发生系统性扩展，从传统的疫苗走向治疗领域，推动该技术进入第二波创新浪潮。比如，他们正在研发的一款药物，尝试将mRNA送入肝脏，使其生产可降解尿酸的酶，从而为难治性痛风探索出新的治疗途径。目前，该药已获得全球第一张面向慢病治疗的mRNA临床批件。此外，公司还在自身免疫性疾病、癌症等方面积极布局。
张勰透露，为推动计算与生物实验相互反馈、不断优化，深信生物重点在数据基础上发力，构建了包含10多万种化学分子的脂质材料库，并在药物递送、生产工艺等环节持续积累实验数据。她认为，下一代mRNA药物的竞争，核心已转向AI赋能、递送技术、实验与临床验证的综合比拼。
这其实揭示了AI制药未来的取胜之道，而这恰恰为中国，特别是上海提供了重要机遇。刘通认为，上海既拥有充沛的AI人才与技术供给，也集聚了医药研发服务企业、湿实验平台、临床资源和跨国药企，这种得天独厚的条件，有利于本地药企将算法创新与产业链优势紧密结合。
易方达私募基金投资总监王昊注意到，随着中国创新药获得越来越广泛的国际认可，以及本地巨大的全产业链优势，更多海外团队来到中国、扎根上海。他认为，“未来他们有机会在更多前沿领域参与全球竞争，并成为引领者。”
谈到AI如何进一步提升新药研发效能，刘通表示，AI应用目前还集中在研发前端，但耗资更为巨大、对药物能否走向市场更关键的临床开发等中后期正规实盘股票配资公司，尚未被AI充分赋能。因此，未来竞争的关键不仅在于谁拥有更强大的模型，更在于谁能将模型接入真实的药物研发过程，让计算预测、实验验证与临床数据形成持续迭代的闭环，让AI赋能新药研发全流程。
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