{"source":{"id":"mb-20260826-7c6521","title":"一家杭州的 AI 制药公司，把一颗口服减重药推进到了临床三期","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260826-7c6521"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"mb-20260826-36e3f8","account":"mubei","brand":"","title":"全球第一家全面盈利的生成式 AI 制药公司出现了","summary":"全球第一家全面盈利的生成式 AI 制药公司出现了","body":"全球第一家全面盈利的生成式 AI 制药公司出现了。\n2026 年 8 月 26 日，英矽智能发布了在港交所挂牌后的第一份中期财报。\n上半年营收 1.063 亿美元，同比增长 287%。\n净利润 3554 万美元，经调整净利润 5123 万美元。\n经营性现金流转正，账上躺着 5.848 亿美元现金。\n在整个 AI 制药行业被亏损阴影笼罩了近十年的背景下，这是一张极不寻常的成绩单。\n过去几年，AI 医疗赛道经历了从狂热到幻灭的完整周期。\n算力烧了几十亿，宣称用算法颠覆传统制药，最终多数明星公司深陷巨额亏损，甚至在资本寒冬里被迫卖身。\n为什么偏偏是它最先跨过了盈利生死线？\n真正值得拆解的，不是 3554 万的净利润数字。\n是那 1.063 亿美元的收入结构。\n很多人以为，一家 AI 科技公司变现，靠的是把自研的算法平台卖给药企收软件年费。\n但翻开这份财报，软件解决方案的收入只有 269.7 万美元，占比连 3% 都不到。\n剩下的 1.031 亿美元，超过 97% 的进账，全部来自同一个板块：新药研发合作与管线对外授权。\n这个反差底下，藏着 AI 制药行业过去十年走通的第一台商业机器。\n早期管线资产化转让引擎。\n医药研发领域有一条残酷的铁律，叫双十定律。\n一款原创新药从立项到上市，平均耗时十年，耗资十亿美元，进入临床阶段后的失败率高达九成。\n过去涉足制药的科技团队，基本只走两条路，而且两边都撞上了死胡同。\n第一条路是纯软件模式。\n把算法包装成软件，向跨国大药企推销订阅服务。\n药企每年付几十万到几百万美元的软件费，对科技公司来说旱涝保收。\n但这种模式的天花板被死死按在药企的 IT 预算里。\n无论算法帮药企筛选出的分子未来卖出几十亿还是上百亿美元，软件公司都分不到哪怕一杯羹。\n第二条路走向了另一个极端：全流程自研药企。\n算法发现了新靶点和候选分子，团队决定自己把药做到底。\n自己掏钱招募患者、做动物实验、做临床一期、二期、三期。\n生成式 AI 确实发挥了奇效，把早期发现到候选化合物的周期，从过去的四年压缩到了十八个月以内。\n但在人体临床阶段，算力拯救不了现实。\n全球多中心临床试验的真金白银、漫长的入组周期、复杂的生物学异质性，一分钱都省不掉。\n昂贵的后期临床费用迅速演变成资金无底洞，把融资来的几亿美元现金流彻底烧干，最终倒在终点线前。\n一边是赚不到大钱的软件外包，一边是九死一生的重资产赌局。\n英矽智能走通的，是第三种机制：在算力能创造暴利的分工断层上完成资产批发。\n生成式 AI 真正的非对称优势，从来不在临床后期的病人试验。\n而在从零到一的靶点发现与分子生成。\n传统药企需要耗费几千万美元、筛几万个化合物才能敲定的临床前候选分子，AI 系统在几个月内就能以极低的边际成本生成出来。\n关键的动作在这一步：它不去单抗最昂贵、周期最长、风险最大的二期和三期临床。\n一旦分子在临床前完成概念验证，立刻启动对外授权，把全球商业开发权卖给跨国制药巨头。\n赛诺菲签下高达 12 亿美元的战略合作，Exelixis 支付 8000 万美元首付款，美纳里尼拿下 5.5 亿美元的独家授权。\n这些传统制药巨头拿着经过 AI 验证的分子，去承担后续数亿美元的临床开销和三期失败风险。\n而 AI 公司在早期就把算力成果资产化，提前锁定了数千万美元的不可退还首付款和后续里程碑进账。\n自身只保留极少数标杆管线推进临床，用来向全球市场持续验证算法的有效性。\n这台机器的本质，是精准利用了产业链上的比较优势。\n用算法在前端制造低成本的高价值分子资产，再把重资产的临床成本与长周期风险全部外包给传统巨头。\n不是把 AI 当作卖给别人的工具。\n是把 AI 当作批量生产高溢价资产的母机。\n当多数人还在争论大模型怎么向企业收软件订阅费时，真正跑通商业闭环的人，已经把算力转化成了产业链顶层的资产兑现权。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-26 18:33:02","created_at":"2026-08-26 18:33:02","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260826-36e3f8","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260826-36e3f8/markdown"},{"rank":2,"id":"2057415120482095609","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"活生生减掉一个人 30.3% 的体重。 礼来的新管线 Retatrutide 把三期试验的数据放出来了。 之前的减肥药，…","summary":"活生生减掉一个人 30.3% 的体重。 礼来的新管线 Retatrutide 把三期试验的数据放出来了。 之前的减肥药，司美格鲁肽是单靶点，替尔泊肽是双靶点。 Retatrutide 直接做了个“三重激动剂”。 它同时靶向 GIP、GLP-1 和胰高血糖素受体。 三管齐下对付人体…","body":"活生生减掉一个人 30.3% 的体重。\n礼来的新管线 Retatrutide 把三期试验的数据放出来了。\n\n之前的减肥药，司美格鲁肽是单靶点，替尔泊肽是双靶点。\nRetatrutide 直接做了个“三重激动剂”。\n它同时靶向 GIP、GLP-1 和胰高血糖素受体。\n三管齐下对付人体代谢系统。\n\n在名为 TRIUMPH-1 的试验里，2339 名有相关疾病的超重成年人参与了测试。\n最终跑出来的平均减重比例，突破了 30%。\n\n十几年前，医学界还在争论非手术减重 10% 是不是上限。\n现在靠纯粹的化学分子，把人的体型削掉近三分之一。\n资本和制药工业一旦摸到有效路径，就会一直迭代，直到强行改写人类的代谢出厂设置。","category":"科技","score":80,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-21 22:03:04","created_at":"2026-05-21T12:56:04+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2057415120482095609","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2057415120482095609/markdown"},{"rank":3,"id":"2085872702095835337","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"160年的生物学苦工，AI要干多久？ 两个月。 大卫·辛克莱尔（David Sinclair）团队近日交出了成绩单。 他…","summary":"160年的生物学苦工，AI要干多久？ 两个月。 大卫·辛克莱尔（David Sinclair）团队近日交出了成绩单。 他们要找什么？ 一颗能让细胞“返老还童”的药丸。 以前开发一款新药，药企要砸进去几十亿美元。 最后找出的分子，通常只能在细胞里发挥一种作用。 但辛克莱尔带着20个…","body":"160年的生物学苦工，AI要干多久？\n两个月。\n\n大卫·辛克莱尔（David Sinclair）团队近日交出了成绩单。\n他们要找什么？\n一颗能让细胞“返老还童”的药丸。\n\n以前开发一款新药，药企要砸进去几十亿美元。\n最后找出的分子，通常只能在细胞里发挥一种作用。\n但辛克莱尔带着20个人的小团队，想找一个能同时包揽三四种活性的“超级分子”。\n去哪找？\n他们建了一个包含一万亿个分子的超级候选库。\n\n一万亿是什么概念？\n如果在传统的实验台上搞测试，就算配齐最顶级的机器人和无数个研究生。\n把这些分子挨个筛一遍，至少需要几千年。\n\n怎么破局？\n全扔进电脑，纯算力硬刚。\n谷歌DeepMind之前已经破解了人体两万种蛋白质的结构。\n辛克莱尔团队直接在电脑里搭建虚拟漏斗。\n调动庞大的算力，让这一万亿个分子与目标酶进行模拟对接。\n\n机器狂奔了两个月，漏斗底端掉出了结果。\n一万亿个盲盒，被精准浓缩成了200个极具潜力的候选分子。\n\n下周，这200个分子就会直接进入人体细胞测试阶段。\n怎么评估效果？还是靠AI。\nAI会直接盯着这些细胞看，判断它们是不是真的从92岁的衰老状态，逆转回了20岁的年轻模样。\n\n五年前，这种工作量对人类来说还是根本不可能触及的领域。\n现在，几千年的时间壁垒，被结结实实地压缩到了60天。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2086446063494340978","translated_status_id":"2086446063494340978","published_at":"2026-08-09 13:17:26","created_at":"2026-08-09T15:12:41.967251","url":"https://mubeitech.com/p/2085872702095835337","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2085872702095835337/markdown"},{"rank":4,"id":"2038276477247259025","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"礼来刚在桌上拍了 27.5 亿美元。 买单对象是一家 AI 制药公司。 凭什么这么贵？ 看交付清单。 这家叫 Insil…","summary":"礼来刚在桌上拍了 27.5 亿美元。 买单对象是一家 AI 制药公司。 凭什么这么贵？ 看交付清单。 这家叫 Insilico 的公司用生成式 AI 算出了 28 种新药。 其中 14 种已经杀进临床试验。 花掉的钱只有传统研发的一折。 底层玩法彻底变了。 42 个 AI 模型同…","body":"礼来刚在桌上拍了 27.5 亿美元。\n买单对象是一家 AI 制药公司。\n\n凭什么这么贵？\n看交付清单。\n这家叫 Insilico 的公司用生成式 AI 算出了 28 种新药。\n其中 14 种已经杀进临床试验。\n花掉的钱只有传统研发的一折。\n\n底层玩法彻底变了。\n42 个 AI 模型同时跑。\n从零开始生成前所未见的分子结构。\n\n以前巨头制药靠海量试错碰运气。\n现在是算力穷举定向爆破。\n\n人类抗击绝症的速度，正式被算力接管。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2038733450329346242","translated_status_id":"2038733450329346242","published_at":"2026-03-30 11:18:03","created_at":"2026-03-30T13:16:43.212244","url":"https://mubeitech.com/p/2038276477247259025","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2038276477247259025/markdown"},{"rank":5,"id":"2057482589305450738","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"平均减掉 85 磅。 不用动刀，纯靠打针。 礼来发布了三靶点激动剂 Retatrutide 的三期临床结果。 看一组核心…","summary":"平均减掉 85 磅。 不用动刀，纯靠打针。 礼来发布了三靶点激动剂 Retatrutide 的三期临床结果。 看一组核心数据。 12mg 剂量组，80 周时间，受试者平均减重 70.3 磅，也就是 31.9 公斤。 体重直接掉去了 28.3%。 对于基线 BMI 大于 35 的重…","body":"平均减掉 85 磅。\n不用动刀，纯靠打针。\n礼来发布了三靶点激动剂 Retatrutide 的三期临床结果。\n\n看一组核心数据。\n12mg 剂量组，80 周时间，受试者平均减重 70.3 磅，也就是 31.9 公斤。\n体重直接掉去了 28.3%。\n\n对于基线 BMI 大于 35 的重度肥胖者，继续打针到 104 周。\n平均减重达到了 85 磅，占总体重的 30.3%。\n\n将近一半（45.3%）的参与者，体重降幅超过了 30%。\n在医学界，这个级别的减重，以前只有缩胃等减肥手术才能做到。\n现在变成了每周打一针。\n\n哪怕是仅作单次剂量递增的 4mg 剂量组，也能减掉 47.2 磅。\n腰围、血压、甘油三酯等心血管风险指标也跟着全面改善。\n\n从单靶点，到双靶点，再到现在三个靶点全开。\n医药巨头正在对人类的代谢系统进行越来越精准的参数修改。\n外科手术解决不了的大规模肥胖问题，最终被生物科技变成了一门极具黏性的订阅制生意。","category":"科技","score":80,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-21 17:00:14","created_at":"2026-05-21T17:24:10+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2057482589305450738","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2057482589305450738/markdown"},{"rank":6,"id":"2070175612615201205","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"OpenAI 的高管近日放了句话： 如果有人用 ChatGPT 研发出了新药，OpenAI 应该分一杯羹，拿销售提成。…","summary":"OpenAI 的高管近日放了句话： 如果有人用 ChatGPT 研发出了新药，OpenAI 应该分一杯羹，拿销售提成。 结果，诺贝尔奖得主、基因编辑先驱 Jennifer Doudna 听完，只回了两个字： “祝好运。” 硅谷现在对 AI 医疗的饼，已经画到天上去了。 甲骨文创始…","body":"OpenAI 的高管近日放了句话：\n如果有人用 ChatGPT 研发出了新药，OpenAI 应该分一杯羹，拿销售提成。\n\n结果，诺贝尔奖得主、基因编辑先驱 Jennifer Doudna 听完，只回了两个字：\n“祝好运。”\n\n硅谷现在对 AI 医疗的饼，已经画到天上去了。\n甲骨文创始人 Larry Ellison 甚至说，AI 能在 48 小时内治愈癌症。\n但真正有资格给这个领域降温的人，近日在彭博社的采访里，兜头浇了一盆冷水。\n\n在 Doudna 看来，大家寄予厚望的聊天机器人，目前根本谈不上在“创新”。\n“按我们的经验，我没看到聊天机器人能提出任何一个别人从未想过的全新想法。”\n它们最擅长的事情，其实是总结已知世界。\n\n整理数据、写写报告，这些它们干得很好，确实能提高效率。\n但真正的科学创新，需要的是发现未知，需要对异常数据的捕捉，需要真实的实验反馈。\n生命是一套极为精密的物理系统，无法用算法完美模拟。\n你不可能只靠“模拟”去理解人体，那些实打实的临床测试是绝对绕不过去的。\n\nAI 如果想在药物研发上真正帮上忙，关键是提供更干净、更庞大、更好的底层生物学数据来训练它，光靠对话软件逻辑顺是不够的。\n至于未来 AGI（通用人工智能）实现后会不会发生质变？\nDoudna 的态度很务实：“我从不把话说死，也许会发生，但我绝对不会屏息等待。”\n\n硅谷习惯了互联网式的“大力出奇迹”，以为只要堆算力、喂语料，就能一键通关生老病死。\n但复杂生命系统的硬壁垒，依然是顶级科学家眼中最值得敬畏的防线。\n听完这位诺奖得主的判断，那些靠 PPT 兜售“48 小时治愈癌症”的造神故事，可能真的要降降温了。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2070188357997494623","translated_status_id":"2070188357997494623","published_at":"2026-06-25 16:12:50","created_at":"2026-06-25T18:01:42+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2070175612615201205","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2070175612615201205/markdown"}]}