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钛媒体注：本文来源于微信公众号东四十条资本（ID：DsstCaptical），作者｜黎曼，钛媒体经授权发布。

3名麻省理工博士后打造了一个全球AI制药的“融资王”：6年内融资6轮，累计融资约50亿元，投后估值约141亿元。

其背后一连串知名机构自不在话下：腾讯、红杉、软银、中金、顺为、谷歌、真格、五源、人保、国寿，还有美国知名的大长线基金Artisan Partners等。据悉其D轮融资时，有近50家机构参与融资竞标，额度竞争颇为激烈。

这家AI制药明星便是晶泰科技。

在创新药研发圈子，有一条著名的“三个10”定律，即研发一款新药至少需要10亿美元的投入、10年的研发周期，但哪怕已经成功进入临床实验的药物，其成功率也低于10%。近年来，这一趋势越发明显，药企的创新回报率不断趋近1%。

以晶泰科技为代表的AI制药企业就在试图解决以上问题：大幅缩短药物研发各环节周期，降低企业研发新药成本投入，还能帮助科学家识别迄今还未发现的新药物分子。

除了是名副其实的融资王，晶泰科技也是迄今为止第二家以18C规则申请上市的科技企业（第一家为自动驾驶计算芯片开发商黑芝麻智能）。

18C的规则是今年3月才由港交所推出的上市规则，主要针对特专科技公司，旨在吸引更多具备创新性、增长潜力的科技公司在港上市。

它对申请企业的科技属性要求较高，允许无收入、无盈利，在一定程度上降低了特专科技公司的上市门槛，因此也尤为适合晶泰科技这样的企业。

三位麻省理工博士后创业，投后估值141亿元

生物制药的创业门槛之高毋庸置疑，基本来自某一领域学科专家。晶泰科技便是由三位麻省理工物理学博士后们组队创业的，拥有最硬的学历背景。

董事长温书豪先是中科院的物理学博士而后是美国加州大学、麻省理工学院的博士后。CEO马健是浙江大学物理学博士，后在麻省理工从事博士后研究。首席创新官赖力鹏本科在北大修的物理学与数学双学位，博士在芝加哥物理学，而后同是麻省理工学院博士后。

三位拥有绝高学术造诣的人在麻省理工相遇，并以MIT的校训Mind and hand（理论与实践并重）出发想创立一家基础科学理论驱动的公司。

选择医药行业也因为学校所在的波士顿也是 the Silicon Valley for Pharmaceuticals，自然关注到这个行业，“希望把最准的一些物理算法、最前沿的人工智能算法带着前所未有的巨大算力一起带进药物工业，推动这个略显保守的行业进入到新的一轮数字化和人工智能升级的阶段中去。”

2015年他们瞄准AI在生物制药的前景成立晶泰科技。

创业热潮之际，三位博士后要拿钱并不困难，甚至完全诠释了什么叫众星拱月、资本追逐的热闹。其成立之际就被互联网巨擘的掌舵人马化腾相中。“当时项目报上来，没有人看过，因为腾讯以前不投你们这种项目，但是你们做这个事情，是有社会效益的。”马化腾曾如此表示。看似冲着社会效益，在我看来马化腾更重要的意思是，投这种“看不懂”的项目还是得看人。

2015年12月，晶泰科技完成了首轮融资，腾讯和人人公司出资2400万。尽管此后押注的机构数量如雨后春笋般快速涌入，但后续的B轮C轮融资都看到了腾讯的身影。腾讯也确实是晶泰最大机构股东。招股书显示，截至IPO发行前，腾讯通过旗下子公司意像架构持有晶泰科技13.66%股权，为公司第一大外部机构股东。

A+轮进了峰瑞、真格，B+新进了红杉、谷歌、国寿、雅亿、海纳亚洲创投；C轮融资更是出现了17个知名机构的长名单，除了以上股东，还有五源、软银、人保、中金、招银国际、中信、海松、顺为、Mirae Asset Global Investments、IMO Ventures、Parkway基金等新面孔。

额度竞争颇为激烈的4亿美元D轮融资中，由五源资本、奥博资本、厚朴资本领投，和暄资本、中国生物制药集团作为新股东跟投，腾讯投资、红杉中国、IMO Ventures等早期股东继续追加投资。其他投资方还包含Neumann Capital、Artisan Partners等机构。值得关注的是，Artisan Partners为美国知名的大长线基金。

晶泰科技的6轮累计融资共计7.32亿美元，折合人民币约50亿元，投后估值约141亿元。弗若斯特沙利文数据显示，晶泰科技在全球人工智能赋能的药物研发公司中融资总额排名第一。D轮融资后，晶泰科技就传出秘密启动赴美上市的消息。

三年半累计经营亏损近14亿元，帮辉瑞研发新冠口服药物

AI制药的潜力被广泛认可，但如何让这些前沿技术实现其商业价值？

纵观当前AI制药企业，商业模式上主要有三类：AI-biotech（利用AI自己建立新药研发管线成为药企）、AI-CRO（提供药物发现服务）和AI-SaaS（售卖AI药研平台与软件的使用服务）。

晶泰科技更偏向AI-CRO的商业模式，因此公司定位为“为全球生物医药企业提供药物发现一体化解决方案的技术平台”，走的是平台技术的发展路径。因此，除了生物医药领域、晶泰科技还会为化工、新能源、新材料等产业提供创新技术、服务及产品。

截至目前，晶泰科技主要包括药物发现解决方案、智能自动化解决方案两大业务。

一方面，晶泰科技主要向生物技术与制药公司提供药物发现解决方案；另一方面，晶泰科技为客户提供智能自动化解决方案，主要包括固态研发服务及自动化化学合成服务。其收入主要以服务费的形式获得。

招股书资料显示，2020年、2021年及2022年以及截至2023年6月30日止六个月，晶泰科技分别收入0.36亿元、0.63亿元、1.33亿元及0.8亿元。

由于商业化时间较短，亏损是情理之中。报告期内，晶泰科技经营亏损分别为1.26亿元、2.99亿元、5.25亿元及4.35亿元，三年半时间累计经营亏损13.85亿元。

公司研发投入较高，报告期产生研发开支分别为8350万元、2.126亿元、3.59亿元及2.344亿元，分别占当期收益的约234.4%、338.5%、269.2%及293.1%。

目前，晶泰科技拥有700多名科学家和技术专家，持有超过120项已授权专利、约27项正在进行的药物发现项目，有4个研发机构和超过1万平方米的实验室面积。

与晶泰科技达成深度合作的企业包括辉瑞、强生、礼来等国内外近400家企业和机构。其中，与辉瑞的合作尤其受关注。晶泰科技曾在全球新冠疫情暴发后，受辉瑞委托参与新冠口服药物Paxlovid的开发。晶泰科技将预测算法与实验验证相结合，帮助辉瑞仅用6周时间就完成了药物晶体结构确认，从而加速了关键研发决策及后续开发上市。

据悉，与辉瑞合作的“入场券”来自于2016年辉瑞举办的一次晶型预测盲测。盲测涉及三款药，辉瑞邀请了全球范围内可以做晶型结构预测的机构和团队分别做实验评估，再与实验室已经合成的稳定晶型做对比。最终，晶泰科技的预测率达到100%，力压一众欧美顶级公司和机构。

温书豪也曾表态，未来AI制药会成为药物研发的基础设施，晶泰科技能与全球多家极具影响力的制药企业合作，证明中国AI制药技术和企业已具备全球竞争力。

AI制药，长坡厚雪

在ChatGPT引爆的全球AI热潮下，我们有理由相信下一个重磅药物可能由AI发明。

目前来看，AI制药玩家主要有以下三类：

一是头部药企，如辉瑞、强生、诺华、拜耳等国外头部药企，国内则有药明康德、正大丰海、豪森药业、云南白药等大型药企也参与AI制药研发当中。

二是互联网头部企业，例如腾讯等企业，利用AI模型和平台优势也在自建AI药物研发平台。例如，腾讯打造的“云深智药”就是基于自身的算法以及数据库，构建的AI药物临床前研究平台。

三是数量众多的AI药物研发企业，观知海内咨询披露的数据显示，全球仅从事AI制药早期药物开发领域企业数量就高达392家，而其它领域的AI制药企业也有数百家之多。

2021 年可以说是AI制药最好的年头。当年AI制药公司的数亿融资案例俯拾皆是，与药企合作捷报频传。

2020年，Schrodinger在美股上市后股价持续攀升，涨幅一度接近6倍，引爆AI制药赛道。很快，热潮蔓延到国内，以晶泰科技、英矽智能、冰洲石、百图生科、望石智慧等为代表的国内AI制药企业，倍受一级市场追捧。

不过，这一盛况在2022年开始急转直下。从融资额看，2022年仅有2021年的一半，不少企业悄悄停掉了部分管线，在创投环境更加“寒气逼人”的2023年，这个数据变得更差。

一方面是创投环境的巨变，另一方面在于AI在制药上能起的作用还是比较有限。

前几天，我们在广州举办的“2023粤港澳大湾区硬科技产业大会”上就围绕着AI+制药进行了圆桌讨论。喜鹊医药首席运营官张倩就描述了当前行业现状：AI虽然能够不断提升研发效率，但目前还是无法帮助我们解决核心技术，还是更依赖专家的研究和积累。目前AI只能在人类现有知识的基础上快速学习并通过算法开发推出新的东西，对人类未知的领域很难去开拓或者引领。

再具体地说，AI药物研发普遍受到数据之困。数据采集差别大、质量参差不齐、失败结果的数据难获得等诸多挑战，限制着AI制药的发展。

不过，作为有20多年AI从业经验的老兵，碳硅智慧创始人、CEO邓亚峰描绘的前景更具现实意义：当前我们并不是要用AI代替专家，而是用好AI后，专家能够做的更好。“未来一定是基于AI加自动化再加专家的模式，去代替原来传统上更依赖于专家加实验的方式。”

尽管目前还没有由人工智能设计的药物成功实现上市销售，但从长期来看，这一定是行业发展的趋势方向。这并非空想，甚至有其实际意义。

如马健所言，“大家不能只关注到最终的成功，这一新兴技术在更具体的研发环节中已经取得阶段性的成功与验证，比如实现更快的苗头化合物发现、加速先导化合物的优化，以及更快地推进到临床前候选化合物阶段，都具备‘集小胜为大胜’的意义”。

更具体一点，别看现在AI设计的药物还没有获批上市，但在临床前在研的药物分子当中，甚至可能有超过三、四成的管线都有AI技术的参与。假以时日，当冰山逐渐浮上来的时候，会突然意识到很多的储备管线，都已经是AI药物研发的管线。