估值倒挂与逻辑错位：AI制药的一级狂欢与二级审判

AI 制药领域的资本热度正在上演冰火两重天。

从字节跳动 AI 制药业务拆分独立的 Anew Labs，在不到三个月内完成了 2.9 亿美元的首轮融资，投后估值约 15 亿美元，刷新今年国内该领域单笔融资纪录。即便其研发管线尚处于临床前阶段，一级市场仍毫不犹豫地为其大模型平台与字节的技术生态买单。

放眼全球，这种狂热更为明显。由 DeepMind 拆分出的 Isomorphic Labs 获得 Alphabet 算力与诺奖成果背书，在缺少成熟临床管线的情况下完成 21 亿美元 B 轮融资，估值飙升至 150 亿美元。

一级市场用科技股逻辑疯狂下注，二级市场却按传统 Biotech 标准极力压降估值。两者之间巨大的定价错位，正将行业推向关键的兑现分水岭。

一级市场：买入面向未来的技术期权

Anew Labs 之所以能在诞生之初便跻身独角兽行列，核心在于其底层的模型与计算架构。其主打的 AnewOmni 号称是首个覆盖小分子、多肽与抗体的全模态药物设计大模型；另一项技术 AnewSampling 据称比传统分子动力学模拟快 1000 倍，可精准捕捉蛋白柔性。

凭借算法驱动，Anew Labs 推进了首个针对 IL-17 的小分子抑制剂管线，完成了靶点泛抑制的早期验证。

这种以大模型、算力与算法平台为核心的叙事，正是科技巨头与风投机构最熟悉的逻辑。从 Isomorphic Labs 依托 AlphaFold 的科研影响力，到 Anew Labs 承接字节跳动的工程能力，一级市场将它们视作科技标的而非传统药企，心甘情愿为“AI + 生命科学”的未来期权支付溢价。

二级市场：按传统药企框架严苛打折

与一级市场的乐观形成鲜明反差的是，二级市场对已拥有落地成果的 AI 制药企业给出了极其谨慎的定价。

以剂泰科技为例，其自研平台与超 10 条管线已产生实际商业价值，合作潜在金额超 60 亿元，部分管线已进入 NDA 申报或以高额里程碑完成海外授权，但市值仅约 26 亿美元。已跑出 30 多个候选分子、部分管线挺进 III 期临床并实现首次盈利的英矽智能，最新估值也仅在 44 亿美元上下。

美股的两大老牌标的同样身处低谷。Schrödinger 联合开发的 TYK2 抑制剂已向 FDA 提交上市申请并获优先审评，首个真正意义上的“AI 新药”获批在即，其市值却长期在 20 亿美元左右徘徊。另一家头部企业 Recursion 更是因砍掉前期数据欠佳的管线、平台营收下滑，持续遭受二级市场的严苛审视。

二级市场的投资者受制于季度财报、现金消耗率和研发失败率，早已习惯对未商业化的概念打折。他们没有按科技股的无边界预期给估值，而是严格按照生物医药的风险模型扣除研发成本。

从算法转向闭环：谁先兑现，谁才能留存

一二级市场的估值鸿沟源于流动性与风险偏好的结构性差异，但这种错位不会无限期持续。随着首批 AI 药物临近审批节点，市场评估标准正在发生质的转变。

Schrödinger 在递交上市申请后股价短期大涨逾 45%，印证了市场逻辑的松动——资本开始停止为空洞的模型买单，转向索取实打实的临床与商业结果。

这也意味着，AI 制药的竞争壁垒正从单纯的算法能力，转移至数据资产与“干湿闭环”能力。公共蛋白质结构数据库完全开放，基础神经网络架构也高度普及，真正决定模型性能上限的，是高质量、不可复制的私有实验数据。

建立自动化湿实验室，让 AI 算法指导高通量实验，再用标准化实验数据反哺算法优化，这套闭环飞轮虽然壁垒高、耗资大，但却是跨越临床死亡之谷的必经之路。

随着管线推进，无论是估值 150 亿美元的科技宠儿，还是在二级市场被压抑的务实玩家，都将面临最终的临床验证。估值泡沫终将退去，唯有真正能把分子送上货架的公司，才能主导行业的新定价周期。