主题圆桌：生命的新算法，AI重构医疗产业全链路｜36氪WAVES2026新浪潮

一句话看懂：2026年6月17日，36氪WAVES大会圆桌讨论了AI如何从靶点发现、分子设计到临床试验全链条重构医药研发。望石智慧、哲源科技等公司展示了将AI用于构建微观模型、虚拟临床试验和疾病底层解析的落地案例，同时投资方弘晖基金指出，AI制药已进入关键转折点，拥有独家数据、自研算法和充沛算力的企业才能构建护城河。

事件核心：发生了什么

在本次圆桌中，三家机构围绕AI在医疗研发中的真实落地展开讨论：

• 望石智慧（CEO周杰龙）展示了基于3D小分子生成模型和多智能体协作的AI制药系统，解决传统“DMTA循环”中依赖人工经验、流程割裂和数据孤岛的痛点。其系统可将研发思路从“人脑储存”转为“智能体自主驱动”，并已与广药、华为达成三方战略合作。
• 哲源科技（联合创始人赵宇）则强调“先理解疾病，再挖掘靶点”的底层逻辑，通过计算医学技术搭建生命功能的数字孪生模型。其胰腺癌1类创新药PR00012已披露一期数据，并完成上百个靶点的虚拟验证，实现了“先确定题目，再书写答案”的新范式。
• 弘晖基金（执行董事周鑫）透露，该机构从2016年跟踪AI赛道，但在去年才感知到AI具备成熟落地能力，决定加大投入。他认为，当前AI制药正处于行业关键转折点，筛选长期持有的标的核心看三点：独家自有数据、自研算法迭代能力和充沛算力（对应持续融资能力）。

此外，圆桌提到了BD合作模式的升级：礼来与英伟达达成10亿美元级算力合作，默沙东联合谷歌搭建全栈AI研发体系，说明AI模型已具备规模化商用能力，基础模型授权或将成为全新商业范式。

为什么重要

此次讨论明确了AI从“辅助工具”向“基础设施”的转变。过去十年，AI在医疗领域主要集中在医学影像诊断，且受制于监管和产业条件；如今，AI制药已能深度介入早研全流程，并在分子设计、虚拟临床试验中产生可核查的结果，如哲源科技胰腺癌临床数据对标行业2A期研究。对行业而言，这意味着两类颠覆：一是研发范式从“先写答案后找题目”（依托已知靶点反向匹配疾病）转向“先解析疾病再设计分子”，二是BD合作从简单的技术授权升级为基础设施共建，推动算力与药企深度绑定。这也解释了为何投资机构普遍认为，能驾驭AI的团队才能融到资。

对用户/开发者/创作者的影响

• 药企和科研机构：AI系统可显著缩短“设计-合成-测试-分析”循环周期，降低早期分子设计的专利冲突风险。应关注望石的多智能体系统能否打通数据孤岛，以及哲源的虚拟临床试验是否能替代部分伦理审批前的迭代试错。
• AI开发者和数据科学家：行业对独家自有数据和自研算法的需求上升，开源模型作为基座仍可参与，但需要与药企合作构建私有数据管道。算力调用（如华为、英伟达合作方）和生物计算优化方向具备确定性机会。
• 投资人：正如弘晖分享，评估AI制药公司时，技术能力之外，应核查其自有数据体量（非公共数据集）、模型迭代记录以及多轮融资支持算力的可能性。

值得关注的后续

1. 望石智慧与广药、华为的三方合作是否会推出标准化AI药研SaaS或模型授权服务，以及收费模式是否效仿礼来/英伟达的10亿美金级算力合作。
2. 哲源科技的胰腺癌管线PR00012在1B期临床后，能否按计划扩展到结直肠癌等适应症，其虚拟临床试验的第五版本是否会进入监管机构验证。
3. 弘晖基金等机构加速布局后，是否会出现一批以算法和独家数据为基石、完成早期融资的AI制药初创公司，进而引发行业对数据资产与算力成本竞争的进一步讨论。

来源：36氪 (36Kr)