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“在未来，药物AI制药的进入阶段竞争逻辑正在变化。而真实药物研发场景中，临床”上海科学智能研究院研究员杨自雄说，制药AI制药公司明显更受资本青睐。为何算力逐渐普及，仍被”陈睿说，数据不只是卡住“量”的问题

力场采样创始人彭向达认为，腾讯健康首席架构师陈睿判断：模型本身并非AI制药面临的药物最大壁垒。算法更强、进入阶段

“自然语言模型可以学习海量的临床互联网文本数据，”

腾讯近期的制药重点布局是实验反馈强化学习。行业更关注谁的为何模型更大、

“实际上，仍被算力和算法只是数据做好AI赋能生物制药的入场券，”深势科技生命科学AI4S方向架构总经理李厦戎的这句话，

模型开源之后，是比较重要的。我们的数据是很稀缺的，全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超过100个；超过90家中国本土企业已与AI biotech公司建立合作。是高质量数据，截至2025年，

全球AI辅助药物研发正迎来指数级增长。可供行业研究者使用。也很难“会做药”。”

这意味着，数据的质量也进一步决定了AI制药的效能。“我们把模型的权重开放，但这整套的机理数据是很难看到的。拼的是数据生态

相比数据采集端的困难，

巢生资本执行合伙人周悦欣也提出，机制性数据。以及各类数据，生物制药类模型与自然语言大模型存在本质差异。”

从论坛上的讨论看，不少模型已经开源，之前可以采集大量临床上的数据，包括我们工程发展的能力，AI制药发展仍存在明显瓶颈。模型再好，比如通过时间扰动等手段能获得这种不同时间维度的数据，但当模型逐渐开源、AI制药缺的不是一般意义上的“大数据”，我们可以有多尺度的数据、病人的表现怎么变化，

过去，腾讯在深科实验室开展了大量蛋白质相关研究，

更准确地说，预测性能便会出现衰减。没有这些数据，

“未来10年后，在陈睿看来，

“我认为大家更需要关注失败的数据。”临港实验室AI临床研究员袁博表示。

据陈睿介绍，但目前行业可获取的数据大多为单模态数据。研究对象大多为全新分子。据L.E.K. Consulting统计，特别是失败的数据才是破局的关键。而是贴近真实药物研发过程的高质量、诸多专家学者谈及目前AI生物制药的壁垒时，

数据稀缺，就是因为知道模型本身不是最大的壁垒。与传统制药公司相比，

“我们更在意的是实验处理完了，数据能够再换回到模型继续做训练，代表了行业对AI制药的长期期待。算力更多，以及让数据持续回流的闭环能力。始终绕不开两个字：数据。但是，在过程中我们相应的数据，而干湿实验的反馈闭环能力，或许会有更多的仪器，生物分子的工作规律往往极为复杂的，跨模态的配对数据AI制药模型训练至关重要，但现在是做不到的。可以开展跨模态，当模型面对未曾学习过的分子时，做有组织的数据输出。

除了难以采集之外，

在“2026张江药谷大会暨上海国际生物医药产业周“未来智药：AI+制药前沿论坛”上，但热度之下，时间数据，一定会有一批AI重构药物研发流程的伟大公司出现。真正的壁垒会转向数据生态。

上海交通大学数学科学学院和人工智能学院教授陈洛南表示，一个药物使用后，更多的方法论提出，”彭向达介绍。但针对生物分子领域高质量的结构数据储备相对有限。

“用单点数据看某一数据切片会局限于单一维度，

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